大家好，我是程序員魚皮。歡迎屏幕前的各位來到今天的模擬面試現(xiàn)場，接下來我會(huì)出一道經(jīng)典的后端面試題，你只需要進(jìn)行 4 個(gè)簡單的選擇，就能判斷出來你的水平是新手（3k）、初級（10k）、中級（15k）還是高級（30k）！

請聽題：

題目

MySQL 數(shù)據(jù)庫中的 count(1)、count(*)、count(字段）有什么區(qū)別？

在面試鴨上查看

請回答

1、它們在功能上有區(qū)別么？

A：有區(qū)別

B：沒區(qū)別

答案

有區(qū)別。雖然在 MySQL 中，count(*)、count(1) 和 count(字段名) 都是用來 統(tǒng)計(jì)行數(shù)的聚合函數(shù) 。

但 count(*) 和 count(1) 會(huì)統(tǒng)計(jì)表中所有行的數(shù)量，包括 null 值（不會(huì)忽略任何一行數(shù)據(jù)）；而 count(字段名) 只會(huì)統(tǒng)計(jì)指定字段不為 null 的行數(shù)。

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2、count(*) 和 count(1) 誰更快？

A：count(*)

B：count(1)

C：沒區(qū)別

答案

效率一致，沒區(qū)別。

關(guān)于 count(1) 和 count(*) 誰更快的問題，網(wǎng)上眾說紛紜，如果背了不專業(yè)的八股文，可能答案就選錯(cuò)咯~

有點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)的程序員，在遇到不確定的問題時(shí)，當(dāng)然要去源頭親自求證，得去看官網(wǎng)怎么說。如圖：

官網(wǎng)表示 There is no performance difference ，即二者沒有性能上的區(qū)別！

對于 count(字段) 的查詢就是全表掃描，正常情況下它還需要判斷字段是否是 null 值，因此理論上會(huì)比 count(1) 和 count(*) 慢。

但是如果字段不為 null，例如是主鍵或具有非空約束，那么理論上性能也差不多。而且本質(zhì)上它們的統(tǒng)計(jì)功能不一樣，在需要統(tǒng)計(jì) null 的時(shí)候，只能用 count(1) 和 count(*)，不需要統(tǒng)計(jì) null 的時(shí)候只能用 count(字段)，所以也不用太糾結(jié)性能問題。

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3、用 count(*) 統(tǒng)計(jì)有千萬條記錄的表的總數(shù)據(jù)量，快不快？

A：快

B：慢

C：其他

答案

這是一道簡單的場景題，有經(jīng)驗(yàn)的程序員，本能地會(huì)想到 具體情況具體分析 。

MySQL 有 2 個(gè)主流的存儲(chǔ)引擎 MyISAM 和 InnoDB。

在 MyISAM 引擎中，有一個(gè)內(nèi)部計(jì)數(shù)器來維護(hù)表的記錄數(shù)，查詢時(shí)可以直接返回表的行數(shù)，而無需掃描整個(gè)表，所以 count(*) 非?？臁?/p>

但是在 InnoDB 引擎中無法維護(hù)記錄總數(shù)，需要掃描整個(gè)表，所以表越大、記錄越多，count(*) 就越慢。

為什么 InnoDB 引擎不維護(hù)記錄總數(shù)呢？因?yàn)樗С中墟i，會(huì)有很多并發(fā)修改表數(shù)據(jù)的操作，難以維護(hù)總數(shù)，還會(huì)帶來額外的性能開銷；而 MyISAM 只有表鎖，對單個(gè)表的修改串行執(zhí)行，所以能維護(hù)總數(shù)。所以要針對業(yè)務(wù)場景選擇不同的 MySQL 引擎。

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4、InnoDB 引擎中，count(id) 和 count(二級索引) 哪個(gè)成本更低？

A：count(id)

B：count(二級索引)

C：其他

答案

count(二級索引) 通常成本更低。是不是沒想到？

這是對上一問的進(jìn)一步追問，雖然 InnoDB 引擎中 count(*) 統(tǒng)計(jì)總數(shù)性能不高，但它也針對這個(gè)操作進(jìn)行了一定的優(yōu)化。

id 通常是主鍵索引，在 InnoDB 中，主鍵索引是聚簇索引，它存儲(chǔ)了實(shí)際的數(shù)據(jù)行。執(zhí)行 count 時(shí)，InnoDB 需要遍歷整個(gè)聚簇索引來統(tǒng)計(jì)行數(shù)。

二級索引是指存儲(chǔ)了索引列和主鍵列的指針，而不包含實(shí)際的數(shù)據(jù)行。因此，二級索引相對來說更小。執(zhí)行 count 時(shí)，InnoDB 只需要遍歷這個(gè)較小的二級索引，而不是整個(gè)聚簇索引，需要讀取的數(shù)據(jù)頁更少，所以成本更低。

當(dāng)然，理論歸理論，具體情況具體分析，具體的性能差異取決于索引的大小和表的結(jié)構(gòu)，可以用 explain 語句查看查詢計(jì)劃和成本。

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哦不對，恭喜摸到了 30k 的門檻，繼續(xù)努力，說不定下一個(gè)技術(shù)專家就是你~

最后

通過這道題目可以發(fā)現(xiàn)，其實(shí)面試的時(shí)候，很多題目都是可以深挖的，挖的越深，越能體現(xiàn)出候選人的水平。

有同學(xué)表示：自己面試題目都答上來了，為啥還是通過不了？

別灰心，可能只是差點(diǎn)兒運(yùn)氣，同場面試有同學(xué)比你答的更深、表達(dá)更流暢罷了。

不管怎么樣，大家在準(zhǔn)備面試八股文的時(shí)候，有時(shí)間的話，多思考一點(diǎn)、再深入一點(diǎn)，自己也能學(xué)到很多東西。歡迎多到我們的 面試刷題神器 - 面試鴨 上看看。

你答對了幾問呢？歡迎大家在評論區(qū)留言~

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