count()和count(1)统计所有行（含NULL），执行一致；count(字段)跳过该字段为NULL的行；InnoDB中count()需遍历索引，无行数缓存，大表慎用。
count(*)、count(1)、count(字段) 到底有什么区别？
三者统计逻辑不同，但 count(*) 和 count(1) 在 InnoDB 下行为完全一致，都是统计满足 WHERE 条件的所有行（含全 NULL 行）；而 count(字段) 会跳过该字段值为 NULL 的行。
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count(*)：语义最清晰，mysql 优化器会自动选择成本最低的索引（如主键）遍历计数，不依赖字段是否可空 -
count(1)：本质是常量表达式，和count(*)执行计划、性能无差别，纯属写法偏好 -
count(age)：只统计age IS NOT NULL的行，若该字段大量为 NULL，结果会明显小于count(*)
为什么加了索引，count(*) 还很慢？
因为 InnoDB 引擎下，count(*) 不像 MyISAM 那样直接读取表元数据中的“行数缓存”，而是必须扫描索引树——哪怕只是扫主键索引，百万级数据仍需 IO 和遍历开销。
- 有主键时，MySQL 优先用主键索引（
type=index），比全表扫描快，但仍是 O(n) - 没有主键、只有普通索引时，可能选最小的非空索引，但若索引列允许 NULL，部分版本可能退化为全表扫描
- 千万级大表慎用
count(*)实时查总数，考虑用缓存或异步更新的统计表替代
统计去重数或带条件的行数，怎么写才不出错？
别硬套 count() 去实现条件计数，容易漏 NULL 或逻辑翻车。
- 要统计「年龄大于 25 的人数」：直接用
count(*)+WHERE age > 25，别写count(IF(age > 25, 1, NULL))—— 多余且易错 - 要统计「不同部门数量」：用
count(DISTINCT department)，注意该写法自动忽略department IS NULL的行 - 要统计「有邮箱且邮箱不重复的人数」：
count(DISTINCT c_email)即可，无需额外WHERE c_email IS NOT NULL（DISTINCT本身已跳过 NULL）
GROUP BY 配合 count() 时最容易踩的坑
常见错误是误以为 count(*) 会按分组“过滤掉 NULL”，其实它统计的是每组内所有行，包括该组中某列为 NULL 的记录。
- 比如
select gender, count(*) FROM users GROUP BY gender，如果gender有 NULL 值，就会单独产生一行NULL | 12 - 想排除 NULL 分组？得显式写
WHERE gender IS NOT NULL - 想统计每组里「name 不为空的人数」？用
count(name)，不是count(*)—— 后者统计整组行数，前者只算name非空的行
实际开发中，最常被忽略的是：InnoDB 的 count(*) 没有“瞬时快照”属性，它反映的是当前事务隔离级别下可见的行数，RR 级别下可能因 MVCC 读到旧版本导致计数偏少——这不是 bug，是设计使然。