這里討論的count查詢優化是針對INNODB存儲引擎的！
首先拋出一個問題
count(*)、count(主鍵）、count(1)、count(字段）它們四者之間的效率如何排序？
在我們以往的工作經驗中，總是聽到說不要使用count(*),因為 * 號代表了所有列，計算會更慢，然后就推薦了使用count(主鍵)。但事實真的是這樣嗎？
筆者在最近的學習中也才認識到這個錯誤。
這四者正確的排序應該是這樣的：
count(1) > count(*) > count(主鍵) > count(字段）
筆者特意在一張只有主鍵索引的1千萬條數據的表中做了測試，以下是測試的結果：
這張圖的數據不是偶然的，筆者針對每種查詢執行了多次，結果不會有太大的變化，驗證了以上排序的正確性。
count()的作用
count()是一個特殊的函數，有兩種非常不同的作用：它可以統計某個列值的數量，也可以統計行數。在統計列值時要求列值
是非空的（不統計NULL）。如果在count()的括號中指定了列或者列的表達式，則統計的就是這個表達式有值的結果數，而不是NULL。
count()的另一個作用是統計結果集的行數。當MYSQL確認括號內的表達式值不可能為空時，實際上就是在統計行數。最簡單的就
是當我們使用count(*)的時候，這種情況下通配符 * 並不會像我們猜想的那樣擴展成所有的列，實際上，它會忽略所有的列而直接統計
所有的行數。
最常見的一個錯誤就是，在括號內指定了一個列卻希望統計結果集的行數。如果希望知道的是結果集的行數，最好使用COUNT(*),
這樣寫意義清晰，性能也會很好。
count()的另一個優化
業務代碼中，有這樣一個需求，需要根據一個或多個條件，查詢是否存在記錄，不關心有多少條記錄。普遍的SQL及代碼寫法如下：
SELECT count(*) FROM T WHERE a = 1 AND b = 2
java寫法如下
Integer exist = xxDao.existXxxxByXxx(params);
if ( exist != NULL ) {
//當存在時，執行這里的代碼
} else {
//當不存在時，執行這里的代碼
}
對於此處的select count(*)，並不需求將符合條件的條數都統計出來，可以優化成如下的SQL：
SELECT count(*) FROM T WHERE a = 1 AND b = 2 LIMIT 1
這里相比上面的SQL多了LIMIT關鍵字，在MYSQL中，執行器執行到LIMIT關鍵字，只要滿足LIMIT的條數，存儲引擎就不會再對數據文件
進行檢索，直接返回，所以這里只需要檢索到1條之后就返回結果，效率可想而知快了不少！