count(*),count(1)和count(主键)的区别

Question

count(*),count(1)和count(主键)的区别到底是什么，有谁能回答。谢谢

Answer 1

http://bitirainy.itpub.net/post/330/1914

Answer 2

如果null参与聚集运算，则除count(*)之外其它聚集函数都忽略null.如：
    ID     DD
     1      e
     2    null
    select  count(*) from table  --结果是2
    select  count(DD)  from table  ---结果是1有说count(1)效率高，感觉差不多..没啥区别

Answer 3

补充一下。
不考虑Null的情况
count(1)和count(主键) 这两个只扫描主键Index就可以得到数据，
count(*)是扫描表的。
所以count(1)和count(主键)这两个效率高。
还有一种写法是count（ROWID）这也是只扫描Index的，效率高。

Answer 4

这个帖子里面的楼主的测试数据，不知道在什么情况下。
我在300万业务数据上测试的结果是count（ROWID），count(1)，count(主键)这个三种情况速度差不多，
count(*)这种明显慢，察看执行计划，COUNT（*）时候走的是全表查询。

Answer 5

这个问题其实很无聊，莫要钻牛角尖，从count(*),count(id)等去调优，有些得不偿失。给你一些比较数据，但愿能有一些体会。SQL> select count(*) from ysgl_compile_reqsub;  COUNT(*)
----------
   5288265已用时间:  00: 00: 07.51
SQL> select count(1) from ysgl_compile_reqsub;  COUNT(1)
----------
   5288265已用时间:  00: 00: 00.68
SQL> select count(id) from ysgl_compile_reqsub; COUNT(ID)
----------
   5288265已用时间:  00: 00: 00.68
SQL> select count(rowid) from ysgl_compile_reqsub;COUNT(ROWID)
------------
     5288265已用时间:  00: 00: 01.01
SQL> select count(rowid) from ysgl_vdata_his;COUNT(ROWID)
------------
     5299458已用时间:  00: 00: 09.98
SQL> select count(*) from ysgl_vdata_his;  COUNT(*)
----------
   5299458已用时间:  00: 00: 00.93
SQL> select count(1) from ysgl_vdata_his;  COUNT(1)
----------
   5299458已用时间:  00: 00: 00.71
SQL> select count(1) from ysgl_excelbasic;  COUNT(1)
----------
   3755052已用时间:  00: 00: 04.60
SQL> select count(*) from ysgl_excelbasic;  COUNT(*)
----------
   3755052已用时间:  00: 00: 00.50
SQL>

Answer 6

这个问题就是问你什么时候Oracle容易走表查询，什么时候Oracle容易走INDEX查询。
实际应用中，你得看实际情况，没准这个表没有唯一键索引呢？在CBO的情况下，统计情报不准确呢？没准这种问题会出现好多版本的回答。测试环境不同结果也不一样，你随便键个表，看看它们的执行计划，就能看出他们的区别了。CSDN不能连续回复3次，害我等了好长时间楼上回复

Answer 7

经常有人说count(1)比count(*)快。实际上是这样吗？不是的，作为数据库的衡量性能的逻辑读来说，是没有差异的。但是在实际的多次反复测试中，我们可以来对比看看真实状况。SQL>  create table  t as select * from  all_objects;
Table created.
SQL> select count(*) from  all_objects;
  COUNT(*)
----------
      3789
SQL> desc t                    
 Name                                      Null?    Type
 ----------------------------------------- -------- ----------------------------
 OWNER                                     NOT NULL VARCHAR2(30)
 OBJECT_NAME                               NOT NULL VARCHAR2(30)
 SUBOBJECT_NAME                                     VARCHAR2(30)
 OBJECT_ID                                 NOT NULL NUMBER
 DATA_OBJECT_ID                                     NUMBER
 OBJECT_TYPE                                        VARCHAR2(18)
 CREATED                                   NOT NULL DATE
 LAST_DDL_TIME                             NOT NULL DATE
 TIMESTAMP                                          VARCHAR2(19)
 STATUS                                             VARCHAR2(7)
 TEMPORARY                                          VARCHAR2(1)
 GENERATED                                          VARCHAR2(1)
 SECONDARY                                          VARCHAR2(1)先 delete statistics , 各方式分别求 1000次 count  
然后 analyze table ,各方式分别求 1000次 count  
然后做个时间对比  
  
服务器无外界干扰的情况下的反复测试的结果如下  
declare  
 n_count number;  
 n_time0 number;  
 n_time1 number;  
 n_time2 number;  
 n_time3 number;  
 n_time4 number;  
  
 begin  
 execute immediate'analyze table t delete statistics';  
  
  
 select count(*) into n_count from t;  
  
 n_time0 := dbms_utility.get_time;  
 for i in 1..1000 loop  
 select /*+index(t t_index)*/ count(*) into n_count from t;  
 end loop;  
  
 n_time1 := dbms_utility.get_time;  
 for i in 1..1000 loop  
 select count(*) into n_count from t;  
 end loop;  
  
 n_time2 := dbms_utility.get_time;  
  
 for i in 1..1000 loop  
 select count(1) into n_count from t;  
 end loop;  
 n_time3 := dbms_utility.get_time;  
 for i in 1..1000 loop  
 select count(rowid) into n_count from t;  
 end loop;  
 n_time4 := dbms_utility.get_time;  
  
 dbms_output.put_line('the count of the table T : '||to_char(n_count));  
 dbms_output.put_line('before analyze ,loop 1000,/*+hints*/count(*) :'||to_char(n_time1 - n_time0 ));  
 dbms_output.put_line('before analyze ,loop 1000,count(*) :'||to_char(n_time2 - n_time1));  
 dbms_output.put_line('before analyze ,loop 1000,count(1) :'||to_char(n_time3 - n_time2));  
 dbms_output.put_line('before analyze ,loop 1000,count(rowid) :'||to_char(n_time4 - n_time3));  
  
 execute immediate'analyze table t compute statistics';  
  
 select count(*) into n_count from t;  
 n_time1 := dbms_utility.get_time;  
 for i in 1..1000 loop  
 select count(*) into n_count from t;  
 end loop;  
  
 n_time2 := dbms_utility.get_time;  
  
 for i in 1..1000 loop  
 select count(1) into n_count from t;  
 end loop;  
 n_time3 := dbms_utility.get_time;  
 for i in 1..1000 loop  
 select count(rowid) into n_count from t;  
 end loop;  
 n_time4 := dbms_utility.get_time;  
  
 dbms_output.put_line('the count of the table T : '||to_char(n_count));  
 dbms_output.put_line('after analyze ,loop 1000,count(*) :'||to_char(n_time2 - n_time1));  
 dbms_output.put_line('after analyze ,loop 1000,count(1) :'||to_char(n_time3 - n_time2));  
 dbms_output.put_line('after analyze ,loop 1000,count(rowid) :'||to_char(n_time4 - n_time3));  
  
 end;  
the count of the table T : 3789
before analyze ,loop 1000,/*+hints*/count(*) :71
before analyze ,loop 1000,count(*) :63
before analyze ,loop 1000,count(1) :91
before analyze ,loop 1000,count(rowid) :88
the count of the table T : 3789
after analyze ,loop 1000,count(*) :28
after analyze ,loop 1000,count(1) :28
after analyze ,loop 1000,count(rowid) :79
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> /
the count of the table T : 3789
before analyze ,loop 1000,/*+hints*/count(*) :72
before analyze ,loop 1000,count(*) :61
before analyze ,loop 1000,count(1) :88
before analyze ,loop 1000,count(rowid) :85
the count of the table T : 3789
after analyze ,loop 1000,count(*) :28
after analyze ,loop 1000,count(1) :27
after analyze ,loop 1000,count(rowid) :82
PL/SQL procedure successfully completed.从这里我们可以看出在时间的对比上，同样通过全表扫描和走索引，除了count(rowid)在走索引的时候明显慢外，其他情况下差异都不是很大，很明显，对于这样的求和来说，我们使用 count(*) 是没有什么不好的，count(1)更快纯粹是一个谬论。

Answer 8

当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！从执行计划来看，count(1)和count(*)的效果是一样的。
但是在表做过分析之后，count(1)会比count(*)的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。
这个也与表的记录数多少有关！如果1w以外的数据量，做过表分析之后，反而count(1)的用时比count(*)多了。另外，当数据量达到10w多的时候，使用count(1)要比使用count(*)的用时稍微少点！如果你的数据表没有主键，那么count(1)比count(*)快
如果有主键的话，那主键（联合主键）作为count的条件也比count(*)要快
如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的啦
count(*) count(1) 两者比较。主要还是要count(1)所相对应的数据字段。
如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。
因为count(*),自动会优化指定到那一个字段。所以没必要去count(1)，用count(*),sql会帮你完成优化的 
因此：count(1)和count(*)基本没有差别！sql调优，主要是考虑降低：consistent gets和physical reads的数量。

Answer 9

上面的回答都很详细了，效率上的问题不用考虑太多，count(*),count(1)和count(主键)都没错，结合实际数据库运行一下，选择你合适的就可以。最关键是在你统计个数的时候是否需要考虑到有空值的情况，count(主键)肯定没有空值，但是对于一个没有主键的表或者 count(任意字段)时， count(*)能取出含有空值的所有记录数，count(任意字段)不含空值。6楼、13楼、14楼讲的都很不错了。

Answer 10

[Quote=引用 6 楼 jdsnhan 的回复:]
这个问题其实很无聊，莫要钻牛角尖，从count(*),count(id)等去调优，有些得不偿失。 UP.

Answer 11

SQL>  select /*+ FIRST_ROWS */ count(*) from emp,emp,emp,emp,emp,emp,emp;
已用时间:  00: 00: 00.04执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2048615215-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name   | Rows  | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |        |     1 |  1786K  (1)| 05:57:13 |
|   1 |  SORT AGGREGATE              |        |     1 |            |          |
|   2 |   MERGE JOIN CARTESIAN       |        |   105M|  1786K  (1)| 05:57:13 |
|   3 |    MERGE JOIN CARTESIAN      |        |  7529K|   127K  (1)| 00:25:32 |
|   4 |     MERGE JOIN CARTESIAN     |        |   537K|  9121   (1)| 00:01:50 |
|   5 |      MERGE JOIN CARTESIAN    |        | 38416 |   657   (1)| 00:00:08 |
|   6 |       MERGE JOIN CARTESIAN   |        |  2744 |    51   (0)| 00:00:01 |
|   7 |        MERGE JOIN CARTESIAN  |        |   196 |     6   (0)| 00:00:01 |
|   8 |         INDEX FULL SCAN      | PK_EMP |    14 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   9 |         BUFFER SORT          |        |    14 |     5   (0)| 00:00:01 |
|  10 |          INDEX FAST FULL SCAN| PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  11 |        BUFFER SORT           |        |    14 |    51   (0)| 00:00:01 |
|  12 |         INDEX FAST FULL SCAN | PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  13 |       BUFFER SORT            |        |    14 |   657   (1)| 00:00:08 |
|  14 |        INDEX FAST FULL SCAN  | PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  15 |      BUFFER SORT             |        |    14 |  9120   (1)| 00:01:50 |
|  16 |       INDEX FAST FULL SCAN   | PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  17 |     BUFFER SORT              |        |    14 |   127K  (1)| 00:25:32 |
|  18 |      INDEX FAST FULL SCAN    | PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  19 |    BUFFER SORT               |        |    14 |  1786K  (1)| 05:57:13 |
|  20 |     INDEX FAST FULL SCAN     | PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------SQL> select /*+ FIRST_ROWS */ count(1) from emp,emp,emp,emp,emp,emp,emp;
已用时间:  00: 00: 00.03执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2048615215-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name   | Rows  | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |        |     1 |  1786K  (1)| 05:57:13 |
|   1 |  SORT AGGREGATE              |        |     1 |            |          |
|   2 |   MERGE JOIN CARTESIAN       |        |   105M|  1786K  (1)| 05:57:13 |
|   3 |    MERGE JOIN CARTESIAN      |        |  7529K|   127K  (1)| 00:25:32 |
|   4 |     MERGE JOIN CARTESIAN     |        |   537K|  9121   (1)| 00:01:50 |
|   5 |      MERGE JOIN CARTESIAN    |        | 38416 |   657   (1)| 00:00:08 |
|   6 |       MERGE JOIN CARTESIAN   |        |  2744 |    51   (0)| 00:00:01 |
|   7 |        MERGE JOIN CARTESIAN  |        |   196 |     6   (0)| 00:00:01 |
|   8 |         INDEX FULL SCAN      | PK_EMP |    14 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   9 |         BUFFER SORT          |        |    14 |     5   (0)| 00:00:01 |
|  10 |          INDEX FAST FULL SCAN| PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  11 |        BUFFER SORT           |        |    14 |    51   (0)| 00:00:01 |
|  12 |         INDEX FAST FULL SCAN | PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  13 |       BUFFER SORT            |        |    14 |   657   (1)| 00:00:08 |
|  14 |        INDEX FAST FULL SCAN  | PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  15 |      BUFFER SORT             |        |    14 |  9120   (1)| 00:01:50 |
|  16 |       INDEX FAST FULL SCAN   | PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  17 |     BUFFER SORT              |        |    14 |   127K  (1)| 00:25:32 |
|  18 |      INDEX FAST FULL SCAN    | PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  19 |    BUFFER SORT               |        |    14 |  1786K  (1)| 05:57:13 |
|  20 |     INDEX FAST FULL SCAN     | PK_EMP |    14 |     0   (0)| 00:00:01 |
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