Mysql count(*)的使用原理以及InnoDb的优化策略

面试问到说“你觉得count(*) 的效率怎么样？”，一般回复innodb对count(*)进行优化后效率显著提升，所以count(*)效率是最高的，但是面试官可能觉得你掌握情况一般

1、数据库引擎的区别

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； 但是如果是带条件的count，MyISAM也慢。

InnoDB 引擎就麻烦了，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。

2、InnoDB中count的使用

count的查询效率如下 count(普通字段) < count(主键) < count(*) ≈ count(1)

使用count的目的就是计算非空行数，如果使用的是普通字段，需要去判断该字段是否不为空，然后再去累计行数，而主键具备非空约束，可直接累计行数；注意，count(字段)都需要去遍历一整张表，然后将其中的字段取出来按行进行累加，

而count(1) 也会去遍历整张表但不会取数据，会放数字进去然后按行进行累加。

count(1)跟count(*)遍历整张表都不需要取字段，减少返回给服务器的操作，直接按行累加，所以它们的速度会比使用字段要快

3、innodb对select(*)的优化/为什么select(*)通过非聚集索引效率要高于聚集索引

count(字段非聚集索引)的索引结构（叶子节点保存的是（部分字段））会比count(主键，聚集索引，叶子节点保存的是row数据)，那么count(字段)遍历整张表要快的多；

之所以快，是由于查询所访问的数据只占表的很小部分，如果访问的数据多了，那反而不如通过表扫描来得快，因为扫描用的是顺序IO，效率更高，比运用随机IO访问大量数据的效率高很多（is null 这种二义性查询索引失效的情况），所以通过非聚集索引，提升count(*) 的查询速度的本质在于，非聚集索引所占空间的大小往往，远小于聚集索引或堆表所占用的空间大小；

并且Mysql优化器会主动找到最小的索引数来遍历，保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量。

但是这个结论也不完全正常，如果非聚集索引的字段很长，或者说是联合索引，那可能效果会适得其反。

以上便是Mysql count(*)的使用原理以及InnoDb的优化策略的全部内容，如果有解读不当欢迎在评论区指出！