一:Mysql中的Count的概念:
COUNT()函數返回表中的行數。 COUNT()函數允許我們對錶中符合特定條件的所有行進行計數。
二:場景:
1:在不同的搜索引擎中,計數統計的實現方式是不一樣的;
MyISAM 引擎，比較簡單粗暴，直接將表的總行數存儲在磁盤上，因此效率很高；
InnoDB 引擎中，執行時，需要一行行的把數據查出來，然後累加；
2:場景說明:
A: count(*)包括了所有的列，相當於行數，在統計結果的時候，不會忽略列值爲NULL
並不會把全部字段取出來，而是專門做了優化，不取值，count(*)肯定不是null，按行累加
B.: count(1)包括了忽略所有列，用1代表代碼行，在統計結果的時候，不會忽略列值爲NULL
innodb引擎遍歷整張表，但不取值，返回給server層，server對於返回的每一行，放一個數字1進去，判斷是不可能爲空的，就按行累加
C: count(列名)只包括列名那一列，在統計結果的時候，會忽略列值爲空（這裏的空不是隻空字符串或者0，而是表示null）的計數，即某個字段值爲NULL時，不統計。
如果這個字段定義爲not null，一行行的從記錄裏面讀出這個字段，判斷不爲空，則累加值
如果這個字段定義允許爲null，那麼執行的時候，判斷到有可能爲null,還要把值取出來在判斷一下，不是null才累加
D: count(主鍵)
innodb引擎會遍歷整張表，把每一行的id值都取出來，返回給server層，server層判斷id值不爲空，就按行累加
三:性能說明
在 MySQL 5.7 Reference Manual 的官方手冊中：
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/group-by-functions.html#function_count有這麼一段：
InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the
same way. There is no performance difference.翻譯： InnoDB以相同的方式處理SELECT COUNT（*）和SELECT COUNT（1）操作。沒有性能差異。
所以按照效率排序的話，count(字段)<count(主鍵id)<count(1)≈count(*)
================着重描述一下count(*)與count(1)的區別:
COUNT(1)比COUNT(）快，給出的理由是COUNT()會帶來全表掃描。而實際上兩者在高版本(5.5之後)的mysql中並沒有區別。
在MySQL5.7.23.0以後的版本，會默認對主鍵添加索引，所以結論是：
若表中有索引，COUNT()與COUNT(1)均會使用索引。由於MySQL默認對主鍵添加索引，所以對存在主鍵的表進行COUNT()、COUNT(1)查詢也都會使用主鍵索引。即兩者並沒有區別。
COUNT()有兩個非常不同的作用：它可以統計某個列值的數量，也可以統計行數。在統計列值時要求列值是非空的（不統計NULL）。如果在COUNT()的括號中定了列或者列表達式，則統計的就是這個表達式有值的結果數。…COUNT()的另一個作用是統計結果集的行數。當MySQL確認括號內的表達式值不可能爲空時，實際上就是在統計行數。最簡單的就是當我們使用COUNT()的時候，這種情況下通配符並不像我們猜想的那樣擴展成所有的列，實際上，他會忽略所有列而直接統計所有的行數“——《高性能MySQL》。
四:使用的時候的注意事項
在做計數統計的時候
count()、count(常量)和count(列名)的區別：
在《阿里巴巴Java開發手冊》中，強制建議不能使用count(1)和count(列名)來代替count(),那這是爲什麼呢？它們之間的區別又在哪呢？
分析以及原理:
目前基於磁盤的數據庫或者搜索引擎（比如Lucene）的性能瓶頸主要都是在IO階段，相比於CPU和RAM，IO操作實在太慢了，所以這類系統的優化方向也都都是類似的——盡一切可能減少IO的次數（所以很多用ES的程序在性能優化到極限的時候選擇直接上SSD）。這裏統計行數的操作，查詢優化器的優化方向就是選擇能夠讓IO次數最少的索引，也就是基於佔用空間最小的字段所建的索引（每次IO讀取的數據量是固定的，索引佔用的空間越小所需的IO次數也就越少）。而Innodb的主鍵索引是聚簇索引（包含了KEY，除了KEY之外的其他字段值，事務ID和MVCC回滾指針）所以主鍵索引一定會比二級索引（包含KEY和對應的主鍵ID）大，也就是說在有二級索引的情況下，一般COUNT()都不會通過主鍵索引來統計行數，在有多個二級索引的情況下選擇佔用空間最小的。
如果說有張Innodb的表只有主鍵索引，而且記錄還比較大（比如30K），則統計行的操作會非常慢，因爲IO次數會很多
- List item
所以,在對count進行優化的時候,我們可以考慮建一個比較小的二級索引; ALTER TABLE test1 ADD INDEX (status);
如果我們不要求獲取精確的總數的話,可以考慮使用explain獲取行數
關於explain
關於explain，使用mysql的都知道，這個函數是專門用於查看sql語句的執行效率的，網上可供參考的文章很多。
定義： explain 命令速度很快，因爲 explain 用並不真正執行查詢，而是查詢優化器【估算】的行數。
我們使用explain之後，會看到返回很多參數，其中：
rows：顯示MySQL認爲它執行查詢時必須檢查的行數。就是這個東西了，既然我們要獲取的是數據表的行數，那麼可以使用：
explain select * from table；
2、關於返回值
explain函數是會返回一個數組。這樣我們就能通過這個數組獲取到我們需求的rows。
這裏直接獲取這個值即可。速度極快。原來查詢速度是2.33s,換成只用explain之後，速度僅爲0008s，提升十分巨大
============================= 在老版本的mysql 數據庫中
l 列名爲主鍵，count(列名)會比count(1)快
l 列名不爲主鍵，count(1)會比count(列名)快
l 如果表多個列並且沒有主鍵，則 count（1） 的執行效率優於 count（*）
l 如果有主鍵，則 select count（主鍵）的執行效率是最優的
l 如果表只有一個字段，則 select count（*）最優。