mysql 查询COUNT(*)和COUNT(id)哪个效率高

一般来说，COUNT(*)的效率比COUNT(id)高。因为COUNT(*)会统计表中所有的行数，而COUNT(id)只会统计id列非NULL的行数。如果id列上有索引的话，COUNT(id)可能会比COUNT(*)稍微快一点，但是如果id列上没有索引或者索引失效了，那么COUNT(*)的效率反而会更高。因此，在大多数情况下，推荐使用COUNT(*)。

相关问题

mysql tree查询

MySQL 中实现树形结构查询，一般使用两种常见的方法：

1. 递归查询 (Recursive Query)

递归查询是指在 SQL 查询语句中使用递归的方式，一层一层地向下查找子节点，直到找到叶子节点为止。这种方法需要使用到 MySQL 8.0 版本中新增的 WITH RECURSIVE 语法。示例代码如下：

WITH RECURSIVE cte AS (
  SELECT id, name, parent_id, 0 AS level FROM tree WHERE parent_id IS NULL 
  UNION ALL
  SELECT t.id, t.name, t.parent_id, cte.level + 1 FROM tree t
  INNER JOIN cte ON t.parent_id = cte.id
)
SELECT * FROM cte ORDER BY level, id;

上述代码中，第一条 SELECT 语句是递归的起点，查询的是根节点。第二条 SELECT 语句是递归的循环体，查询的是当前节点的子节点。

2. 嵌套集合模型 (Nested Set Model)

嵌套集合模型是指使用两个字段 left 和 right 来表示每个节点在树形结构中的位置，并通过这两个字段进行查询。这种方法适用于树比较大的情况，查询效率比递归查询要高。

示例代码如下：

SELECT t1.*, COUNT(t2.id) AS depth 
FROM tree t1 JOIN tree t2 ON t1.left BETWEEN t2.left AND t2.right
GROUP BY t1.id ORDER BY t1.left;

上述代码中，使用了两次自连接查询，第一次连接查询树中的每个节点，第二次连接查询每个节点的深度。最后通过 GROUP BY 和 COUNT 函数计算出每个节点的深度，并按 left 字段排序。

以上是两种常见的实现树形结构查询的方法，具体使用哪种方法，需要根据实际情况进行选择。

mysql单表百万条数据查询缓慢

根据引用[1]和引用[2]的内容，你遇到的问题是在查询包含百万条数据的单表时，查询速度很慢。这个问题可能有几个原因。首先，当使用"select count(*)"来获取总记录数时，如果偏移量m很大，查询每次都需要扫描满足条件的记录，导致查询速度变慢。其次，如果查询语句没有进行优化，或者没有使用主键索引，也会导致查询速度变慢。

为了解决这个问题，可以采取以下措施。首先，可以考虑使用"select count(id)"来获取总记录数，这样可以避免全表扫描。其次，可以优化查询语句，使用主键索引来提高查询效率。此外，还可以仔细分析执行计划，根据情况选择是走索引还是全表扫描。如果全表扫描的效率比走索引高，可以考虑放弃走索引直接进行全表扫描。

综上所述，针对你遇到的问题，你可以尝试优化查询语句，使用主键索引，并根据具体情况选择是走索引还是全表扫描来提高查询速度。