本文的環境是windows 10，mysql版本是5.7.12-log
count的基本作用是有兩個：
用來獲取滿足條件的資料的數量。但是其中有一些與使用中印象不同的情況，比如當count作用一列、多列、以及使用*來表達整行產生的效果是不同的。
示例表如下：
如果有null值，在返回的結果中會被過濾掉
select
count(country) from person;
如果滿足條件的資料項不存在，則結構返回0，經常通過這種方式判斷是否有滿足條件的資料存在；返回的資料型別是bigint。
count(*)的處理是有點不同的，它會返回所有資料的數量，但是不會過濾其中的null值，它也並不是相當於展開成所有的列，而是直接會忽略所有的列而直接統計所有的行數。語句如下：
select
count(*) from person;
當想要返回所有的資料的數量的時候，但是又不想包括全部是null的列，使用count(*)是不可能做到的，但是在1.1中說到count作用於列的時候會過濾null，那麼直接這麼寫是不是對？
select
count(id, `name`, country, province, city) from person;
另外針對count(*)語句，在myisam儲存引擎中做了優化，每個表的資料行數都會儲存在儲存引擎中，可以很快拿到；但是在事務性的儲存引擎中，比如innodb中，因為會涉及到多個事務；
count(distinct …)會返回彼此不同但是非null的資料的行數。這一點和只使用distinct是有區別的，因為distinct是不過濾null值的，詳見mysql中distinct的使用方法 。
- 如果沒有符合條件的資料則返回0；
- 該語句可以作用於多列，是當各個列之間有乙個不同，就認為整行資料不同，與distinct作用於多列時效果相同；
select
count(distinct country) from person;
但是對於count(*)和count(distinct )兩者的結合，如下：
select
count(distinct *) from person;
select count(distinct *) from person還是有區別的。
通常情況下，count(*)操作需要大量掃瞄資料表中的行，如果避免掃瞄大量的資料就成為優化該語句的關鍵所在。針對這個問題可以從如下兩個角度考慮。
2.1.1 針對count(*)
在mysql內部已經針對count(*)進行了優化，使用explain查詢如下：
explain select
count(*) from person;
2.2 針對單個列進行count
查詢如下：
explain select
count(country) from person where id > 2;
在應用的層次上優化，可以考慮在系統架構中引入快取子系統，比如在過去中常用的memcached，或者現在非常流行的redis， 但是這樣會增加系統的複雜性。
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