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mysql想必很多程序猿都是不陌生的。很多人在纠结count的用法，怎么样才能查询效果最好。今天来谈谈小编的一些看法，仅供参考。
1、咱们先准备建一个表，并准备好测试数据方便后续步骤测试
以InnoDB引擎表为例
建表语句如下
CREATE TABLE test.test
(
a VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT 'ddfdf',
b VARCHAR(15) NOT NULL COMMENT 'fds',
c VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 'asda',
d VARCHAR(8) NOT NULL COMMENT 'ads',
e longblob NOT NULL COMMENT 'asda',
f VARCHAR(2000) COMMENT 'ads',
g VARCHAR(8) NOT NULL COMMENT 'assd',
h DATE NOT NULL COMMENT 'adsad',
z VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT 'adsd'
)
ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
2、登陆到mysql并且换数据库
执行建表语句如下图所示
3、然后是准备测试数据，简单查一下是否有数据，如下图所示
4、接下来开始做测试
在没有where条件的情况下
有人觉得count(*)比count(字段)要快，还有人觉得count(字段)比count(*)要快？
那到底那个快，咱们一试便知，请看下图
根据图中结果显示，明显count(字段)快一些
5、那在有where条件的情况呢？count(*)和count(字段)谁更快？
请看下图执行效果
count(*)快一点，可能是数据量太少看不出太明显的效果
6、当然可以通过查看执行计划进行分析
在执行的sql前面加上desc或者explain即可，如下图所示
最后总结一下1.在没有where条件下，建议count(字段)2.在有where条件的情况下，建议count(*)最后总结一下1.在没有where条件下，建议count(字段)2.在有where条件的情况下，建议count(*)
标签：
mysql,count
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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