返回结果如下：

如果满足条件的数据项不存在，则结构返回0，经常通过这种方式判断是否有满足条件的数据存在；返回的数据类型是bigint。

1.2 对count(*)的处理

count(*)的处理是有点不同的，它会返回所有数据的数量，但是不会过滤其中的NULL值，它也并不是相当于展开成所有的列，而是直接会忽略所有的列而直接统计所有的行数。语句如下：

select count(*) from person;

返回结果如下：

当想要返回所有的数据的数量的时候，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中说到count作用于列的时候会过滤NULL，那么直接这么写是不是对？

select count(id, `name`, country, province, city) from person;

那就错了，count只能作用于单列，不能作用于多列 ，所以上面的写法是错误的。

另外针对count(*)语句，在MyISAM存储引擎中做了优化，每个表的数据行数都会存储在存储引擎中，可以很快拿到；但是在事务性的存储引擎中，比如InnoDB中，因为会涉及到多个事务；

1.3 对count(distinct …)的处理

count(distinct …)会返回彼此不同但是非NULL的数据的行数。这一点和只使用distinct是有区别的，因为distinct是不过滤NULL值的，详见MySQL中distinct的使用方法 。

- 如果没有符合条件的数据则返回0；
- 该语句可以作用于多列，是当各个列之间有一个不同，就认为整行数据不同，与distinct作用于多列时效果相同；

select count(DISTINCT country) from person;

返回结果如下：

但是对于count(*)和count(distinct )两者的结合，如下：

select count(DISTINCT *) from person;

该语句是错误的，无法执行，因此与select count(DISTINCT *) from person 还是有区别的。

二、 性能优化

通常情况下，count(*)操作需要大量扫描数据表中的行，如果避免扫描大量的数据就成为优化该语句的关键所在。针对这个问题可以从如下两个角度考虑。

2.1 在数据库的层次上优化

2.1.1 针对count(*)

在MySQL内部已经针对count(*)进行了优化，使用explain查询如下：

EXPLAIN select count(*) from person;

从中可以看出该查询没有使用全表扫描也没有使用索引，甚至不需要查询数据表，在上面的示例数据库中得知，该库的存储引擎是InnoDB ，而且其中既没有主键也没有索引。

2.2 针对单个列进行count

查询如下：

EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;

发现在没有主键和索引的情况下，对全表进行了扫描。在数据中避免大量扫描数据行，一个最直接的方法使用索引：

当对id设置为一般索引 ：INDEX abc (id) USING BTREE 。

执行查询如下：

EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;

结果如下：

此时发现并没有使用索引，仍然进行的是全表扫描，当执行如下时：

EXPLAIN select count(country) from person where id > 4;

结果如下：

这是使用了索引进行了范围查询，显然比上面的要好。

但是问题来了，为什么有时候使用索引，有时候不用索引？在上面的第一次查询中已经能够检测出可能的key但是并没有使用？如果有知道的大神给解读一下！

对id设置为主键，执行查询如下：

EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;

结果如下：

2.2 在应用的层次上优化

在应用的层次上优化，可以考虑在系统架构中引入缓存子系统，比如在过去中常用的Memcached，或者现在非常流行的Redis， 但是这样会增加系统的复杂性。

mysql group by与聚合函数(sum,count等)实例

首先我们先来了解一下mysql聚合函数

mysql中一种特殊的函数:聚合函数，SUM, COUNT, MAX, MIN, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。例如：

SELECT SUM(score) FROM table

这个sql的意思是查询表table里面所有score列的总和。

接着我们通过一个实例来讲解group by语句中如何使用聚合函数。

book表如下：

现在我们要对city进行分组查询，并获取每个分组有多少条数据，我们需要count聚合函数。

SELECT *,count(*) FROM book GROUP BY city

结果为：

先以city把返回记录分成多个组，这就是GROUP BY的字面含义。分完组后，然后用聚合函数对每组中的不同字段(一或多条记录)作运算。

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