数据库的使用中，Count() 函数用于统计数据表的记录，返回匹配指定条件的行数。

三种Count() 函数 count(1)、count(*)、count(列名) 区别

1、 count(1)、count(*)

数据表的数据量很大时，对数据表作分析，使用 count(1) 比使用 count(*) 用时多。从执行计划看， count(1)、count(*)的效果是相同的，但实际 count(1)的执行用时相对较少（1w以内数据量）。如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快，但是差的很小。因为 count(*) 会自动优化指定到某一个字段，所以没必要用count(1)，用count(*) sql 会帮你完成优化，因此 count(1)和count(*)基本没有差别！ 

2、count(1)、 count(列名)

这两者的主要区别是：count(1) 统计的是数据表中的所有记录数，包含字段为 null 的记录；count(列名) 统计的是该字段在该表中出现的次数，会忽略字段为 null 的情况，不统计空记录。

3、count(1)、count(*)、count(列名)

在执行效果上：

• count(*)包括了所有的列，返回表格中所有存在的行的总数包括值为null的行；  
• count(1)是用1代表代码行，在统计结果时，不会忽略列值为NULL ；
• count(列名)只包括指定列名的计数（有默认值的列也会被计入），在统计结果时，会忽略列值为空（这里的空不是指空字符串或者0，而是null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。

在执行效率上：  

• 列名为主键时，count(列名)会比count(1)快  ，count(1) 和 count(主键) 一样，只扫描主键；
• 列名不为主键时，count(1)会比count(列名)快  ；
• 如果表中有多个列并且没有主键，则 count（1） 的执行效率优于 count（*）  
• 如果有主键，则 select count（主键）的执行效率是最优的  
• 如果表只有一个字段，则 select count（*）最优。

count(主键) 不一定比count(其余索引) 快： 

索引是一种B+树的结构，以块为单位进行存储。假设块大小是1K，主键索引大小为4B，有一个字段A的索引大小为2B。 同样一个块，能存放256个主键索引，但是能存放512个字段A的索引。 假设总数据是2K条，意味着主键索引占用了8个块，而A字段索引占用了4个块，统计时用主键索引需要经历的块多，IO次数多，效率也比A字段索引慢。

Count() 函数总结

• (1) 如果在开发中确实需要用到count()聚合，那么优先考虑count(*)，因为mysql数据库本身对于count(*)做了特别的优化处理。
• (2) 使用count()聚合函数后，最好不要跟where age = 1 这样的条件，会导致不走索引，降低查询效率，除非该字段已经建立了索引。使用count()聚合函数后，若有where条件，且where条件的字段未建立索引，则查询不会走索引，直接扫描了全表。 
• (3) count(字段)，非主键字段，这样的使用方式最好不要出现，因为它不会走索引。