2. count(*)的实现方式
据说，MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高。 而我们的mysql一般都是用Innodb的引擎，Innodb是怎么实现count操作的呢？ InnoDB 引擎就比较麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。 所以，当我们的表里面的记录越来越多的时候，count(*)就会越来越慢。 当然，我们这里说的都是不带where条件的，如果带上where条件的话，MyISAM也是很慢的。
3.正确的打开方式
嗯，首先还是说，mysql上不太推荐用count(*)来做统计相关业务，尤其是表非常大的情况下。 那如果业务比较小，需要快速上马，那么，至少应该保证count(*)带上了科学的where条件，然后，这个表也已经建立了科学的索引。
- 如果count(*)带上的where条件，而且能够走覆盖索引，那还是可以偶尔走一走的。
- 如果count(*)带上的where条件，能够走索引，但是需要回表，那么这种就会比较危险，尤其是随着表规模的扩大，终究是一颗雷。
- 如果纯粹count(*)，或者where条件没有任何索引，万万万不推荐！
那对于统计类的业务，推荐的几种做法：
- 带自增id的，可以用最大id来近似获取
- 自己计数
- 其他数据分析平台进行聚合
4. 能否用表统计信息代替count(*)
有同学在日常使用过程中，问能否使用 系统表的统计信息 来代替count。 答案是不行。 这里的tableRows只是一个参考值。 这里的表统计信息，实际上是使用show table status获取的。这个值是如何得到的呢？我们需要了解下mysql的采样统计方法。为什么要采样统计呢？ 因为把整张表取出来一行行统计，虽然可以得到精确的结果，但是代价太高了，所以只能选择“采样统计”（所以其实mysql自己也没有count(*)的好方法）。 采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。 所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。 因此，这个采样估算得来的值，是很不准的。有多不准呢，官方文档说误差可能达到 40% 到 50%。
4.关于那些奇奇怪怪的count(?)
在看一些老代码查询的时候，我们经常会看到count(1)，count(id)，count(字段)等方式，那它们纠结孰优孰劣，到底有没有性能上的差异呢？ 这里，我们先要弄清楚 count() 的语义。 count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。
- count(主键id)InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加
- count(1)InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加。
- count(字段)如果这个“字段”是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；如果这个“字段”定义允许为 null，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加。
- count(*)并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值。count(*) 肯定不是 null，按行累加。
所以结论是：按照效率排序的话，count(字段)
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