核心内容摘要
Flutter 三方库 sweepline_intersections 的鸿蒙化适配指南 - 在鸿蒙系统上构建极致、极速、基于扫描线算法算法算法的工业级由于由由于多边形点线交点检测与地理信息审计引擎
MySQL 中的 count 三兄弟效率大比拼
快速结论先看结论再看分析方式作用效率一句话
总结count(*)统计所有行数⭐⭐⭐⭐最高我是专业的我为统计而生count(
统计所有行数⭐⭐⭐⭐ 同样高效我是 count(*) 的马甲兄弟count(列名)统计该列非 NULL的行数⭐⭐⭐ 较慢我挑剔我只数非空值结论用count(*)就对了✅
代码示例亲测三兄弟的差别准备测试数据/* by
hk - online tools website :
hk/zh/shaoshuminzu.html */ -- 创建测试表 CREATE TABLE user_test ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(
, age INT, email VARCHAR(
); -- 插入测试数据故意插入一些NULL值 INSERT INTO user_test (name, age, email) VALUES (张三, 25, zhangsanexample.com), (李四, NULL, NULL), (王五, 30, wangwuexample.com), (NULL, 28, unknownexample.com), (赵六, 35, NULL);测试查询/* by
hk - online tools website :
hk/zh/shaoshuminzu.html */ -- 查看表中的数据 SELECT * FROM user_test; /* -------------------------------------- | id | name | age | email | -------------------------------------- | 1 | 张三 | 25 | zhangsanexample...| | 2 | 李四 | NULL | NULL | | 3 | 王五 | 30 | wangwuexample.com | | 4 | NULL | 28 | unknownexample.com| | 5 | 赵六 | 35 | NULL | -------------------------------------- */ -- 测试1count(*) 统计所有行数 SELECT count(*) FROM user_test; -- 结果5 ✅ -- 翻译老板我有多少行数据全都要 -- 测试2count(
统计所有行数 SELECT count(
FROM user_test; -- 结果5 ✅ -- 翻译老板你给我个固定值1我数有多少个1 -- 测试3count(列名) 统计非NULL的行数 SELECT count(name) FROM user_test; -- 结果4 ❗NULL的那行没算 SELECT count(age) FROM user_test; -- 结果4 ❗NULL的那行没算 SELECT count(email) FROM user_test; -- 结果3 ❗两个NULL都没算 -- 翻译我只数有身份证的人黑户不算
深入剖析它们到底有啥不同
语义区别最重要的区别-- count(*) 是 SQL 标准写法 -- 意思给我这个表有多少行数据 -- 相当于这个会议室有多少个座位 -- count(
是 count(*) 的一种写法 -- 意思统计有多少个1 -- 相当于给每个座位发个苹果最后数苹果 -- count(列名) 是统计该列非NULL值的数量 -- 意思这个会议室有多少人带了手机 -- 相当于检查每个座位如果有人带了手机就计数
性能区别神话与现实传说中的误解count(
比 count(*) 快 ❌count(主键) 最快 ❌现实真相MySQL
7 及以后版本count(*)和count(
性能完全相同MySQL 优化器会把它们当作一回事查看执行计划证明EXPLAIN SELECT count(*) FROM user_test; EXPLAIN SELECT count(
FROM user_test; EXPLAIN SELECT count(id) FROM user_test; -- 你会看到前两个的执行计划完全一样性能排序一般情况count(*)≈count(
⭐⭐⭐⭐⭐count(主键列)⭐⭐⭐⭐count(非主键有索引列)⭐⭐⭐count(非主键无索引列)⭐⭐为什么count(列名)可能更慢-- 假设 email 列有索引 SELECT count(email) FROM user_test; /* MySQL 需要
读取索引如果该列有索引
检查每个值是否为 NULL
只计数非 NULL 的 如果 email 列没有索引
读取整行数据比 count(*) 读的更多
检查 email 是否为 NULL
只计数非 NULL 的 */
特殊情况分析-- 情况1所有列都不允许NULL CREATE TABLE user_not_null ( id INT PRIMARY KEY NOT NULL, name VARCHAR(
NOT NULL ); -- 这时候count(*) count(id) count(name) -- 情况2空表 vs NULL值 CREATE TABLE empty_table (id INT); SELECT count(*) FROM empty_table; -- 结果0 SELECT count(id) FROM empty_table; -- 结果0 INSERT INTO empty_table VALUES (NULL); SELECT count(*) FROM empty_table; -- 结果1 SELECT count(id) FROM empty_table; -- 结果0 ❗
实际工作中的选择指南场景1统计总行数-- ✅ 正确做法 SELECT count(*) FROM orders; -- ❌ 错误做法 SELECT count(order_id) FROM orders; -- 万一有NULL呢 SELECT count(
FROM orders; -- 能用但不是标准场景2统计有效数据数量-- 统计有多少用户填写了邮箱 SELECT count(email) FROM users; -- ✅ 这个场景就该用 count(列名) -- 统计已完成订单数量假设 status2 是已完成 SELECT count(*) FROM orders WHERE status 2; -- ✅场景3统计非重复值-- 统计有多少个不同的城市 SELECT count(DISTINCT city) FROM users; -- ✅ count DISTINCT -- 统计有多少个城市排除 NULL SELECT count(DISTINCT city) FROM users; -- DISTINCT 会自动排除 NULL
性能优化技巧
大表优化方案-- 方案1使用近似值适用于统计概览 SELECT TABLE_ROWS FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA your_db AND TABLE_NAME big_table; -- 方案2分页总数缓存适用于列表页 -- 第一次查询时缓存总数后面定时更新 -- 方案3使用汇总表 CREATE TABLE stats_daily ( date DATE PRIMARY KEY, user_count INT, order_count INT );
索引优化-- 为 count(列名) 创建索引 CREATE INDEX idx_email ON users(email); -- 但注意count(*) 不一定需要索引InnoDB有优化
有趣比喻帮你记忆汉堡店排队比喻-- 有10个人在排队买汉堡 count(*) 队列里有10个人 ✅ count(
我给每人发个号码牌数有10个牌 ✅ count(现金) 只有8个人带了现金 ❗ count(会员卡) 只有5个人有会员卡 ❗教室点名比喻-- 教室里有50个座位 count(*) 教室有50个座位 ✅ count(
我在每个座位放本书最后数有50本 ✅ count(学生) 今天来了45个学生上课 ❗空座位不算
七、