1.区别

1. count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL

2. count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL

3. count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。

2.效率对比

我的mysql版本为5.7.24，navicat版本为12.1.7。

以下为实际数据操作对比，表中有100w+数据，每一种count查询5次，仅供参考。

2.1 表没有主键，索引。

表结构如下图所示


count(1)查询5次平均在0.24s左右。

count(*)平均在0.25s左右。

count（列名）平均在0.26s左右，且不统计null值字段。

2.2 表没有主键，但是有索引

表结果如下图所示。


count(1)查询5次平均在0.24s左右。

count(*)平均在0.25s左右。

count（列名）平均在0.26s左右，且不统计null值字段。

2.3 表有主键，其他字段没有索引

表结果如下图所示。


count(1)查询5次平均在0.13s-0.14s之间。

count(*)查询5次平均在0.14s左右。

count(主键)查询5次平均在0.15s左右。

count(其他有索引列)查询5次平均在0.16s左右。

2.4 表有主键，其他字段有索引

表结果如下图所示。


count(1)查询5次平均在0.13s左右。

count(*)查询5次平均在0.13s左右。

count(主键)查询5次平均在0.14s左右。

count(其他有索引列)查询5次平均在0.15s左右。

2.5 只有一个字段，且为主键

表结果如下图所示。

count(1)查询5次平均在0.13s左右。

count(*)查询5次平均在0.13s左右。

count(列名)查询5次平均在0.14s左右。

2.6 只有一个字段，且不为主键

表结果如下图所示。

count(1)查询5次平均在0.24s左右。

count(*)查询5次平均在0.24s左右。

count(列名)查询5次平均在0.25s-0.26s之间。

2.7 结论

根据测试数据结果，可以得出结论为，在数据量为100w左右时，效率对比基本为count(*)=count(1)>count(primary key)>count(column)