一、count各種用法的區別
1、count函數是日常工作中最常用的函數之一，用來統計表中數據的總數，常用的有count(*),count(1),count(列)。count(*)和count(1)是用來統計表中共有多少數據。是針對全表的
1 SELECT COUNT(*) FROM TAB1; 2 SELECT COUNT(1) FROM TAB1; 3 SELECT COUNT(*) FROM TAB1, TAB2; #顯示兩表做笛卡爾積后的行數
2、count(列)是針對於某一列的，如果此列值為空的話，count(列)是不會統計這一行的。NULL不會算在行數統計之內
1 CREATE TABLE T1(I int); 2 INSERT INTO T1 VALUES(1),(2),(NULL); 3 SELECT COUNT(*) FROM T1; # 結果為3 4 SELECT COUNT(*) FROM T1; # 結果為2
二、關於count的用法，誰更快
1、由上文可知，在數據庫中count(*)和count(列)根本就是不等價的，count(*)是針對於全表的，而count(列)是針對於某一列的，如果此列值為空的話，count(列)是不會統計這一行的
所以兩者根本沒有可比性，性能比較首先要考慮寫法等價，這兩個語句根本就不等價的。也沒有比較的意義。
2、建一張有25個字段的表並加入數據在進行count(*)和count(列)比較，分別執行count(*)和count每一列的操作來看一下誰更快。結果如下：
結論：列的偏移量決定性能，列越靠后，訪問的開銷越大。由於count(*)的算法與列偏移量無關，所以count(*) 最快，count( 最后列) 最慢所以：在設計表結構的過程中，越常用到的 列，要放在表結構的前邊，不常用的列，放在表結構的后邊。在工作中根據實際業務再考慮應該使用count(*)還是count(列)
PS： conut(1)和count(*)是一樣的。但是在informix數據庫中，對count(*)做過算法優化，遠遠快於count(1)。
三、關於SQL優化的一些誤區
1、在聯合查詢中，和表的連接順序無關。有人認為數據庫的解析器是按順序掃描from字句中的表名。應該選擇小表作為基礎表優先掃描（ps：如果現在的小表隨着業務量的提升變成大表了，豈 不是要經常修改應用）。所以這種說法是不成立的，在聯合查詢中，以下的兩種寫法是沒有區別的
1 T1(2條數據) 2 T2(1萬條數據) 3 SELECT COUNT(*) FROM T1, T2; 4 SELECT COUNT(*) FROM T2, T1;
2、和where字句的連接順序也無關。數據庫在解析where字句時，也是按順序解析(oracle是自下而上)。有些人認為where子句中排在最后的表應該是返回數據量少的表。這種說法也是不成立的
1 如：從T1表查到的數據比較少或該表的條件比較確定。 2 SELECT * FROM T1,T2 WHRE T1.A > 10 AND T2.B = 20; 3 SELECT * FROM T1,T2 WHRE T2.B = 20 AND T1.A > 10; 4 如果T2表返回數據量大，第二條SQL比第一條快（不成立）
3、用not exists取代not in是沒有依據的（在oracle11g中都是采用高效的anti反連接算法）