计数（*）与计数（1）
只是想知道你们中的任何一个人是否使用Count(1)不是Count(*)并且如果在性能上有明显的差别，或者这只是从过去的日子中提出的遗留习惯？
（具体的数据库是SQL Server 2005.）
没有区别。
原因：
在线书籍显示 “
COUNT ( { [ [ ALL | DISTINCT ] expression ] | * } )”
“1”是一个非空的expression式，所以它和COUNT(*) 。 优化器认识到它是什么：微不足道。
与EXISTS (SELECT * ...相同EXISTS (SELECT * ...或EXISTS (SELECT 1 ...
例：
SELECT COUNT(1) FROM dbo.tab800krows SELECT COUNT(1),FKID FROM dbo.tab800krows GROUP BY FKID SELECT COUNT(*) FROM dbo.tab800krows SELECT COUNT(*),FKID FROM dbo.tab800krows GROUP BY FKID
同样的IO，相同的计划，作品
编辑，2011年8月
关于DBA.SE的类似问题 。
编辑，2011年12月
在ANSI-92中特别提到COUNT(*) （查找“ Scalar expressions 125 ”）
案件：
a）如果指定了COUNT（*），则结果是T的基数。
也就是说，ANSI标准认为这是你的意思。 由于这种迷信， COUNT(1)已经被RDBMS供应商优化了。 否则，将按照ANSI进行评估
b）否则，令TX为单列表格，这是将<值expression式>应用于T的每一行并消除空值的结果。 如果一个或多个空值被消除，则提出完成条件：警告 –
在SQL Server中，这些语句产生相同的计划。
与stream行的观点相反，在甲骨文他们也是如此。
Oracle中的SYS_GUID()是相当计算量的函数。
在我的testing数据库中， t_even是一个包含1,000,000行的表
这个查询：
SELECT COUNT(SYS_GUID()) FROM t_even
运行48秒，因为函数需要评估每个返回的SYS_GUID() ，以确保它不是NULL 。
但是，这个查询：
SELECT COUNT(*) FROM ( SELECT SYS_GUID() FROM t_even )
运行了2秒钟，因为它甚至不试图评估SYS_GUID() （尽pipe*是作为COUNT(*)参数）
显然，COUNT（*）和COUNT（1）将始终返回相同的结果。 因此，如果一个人比另一个人慢，这实际上是由于一个优化器错误。 由于这两种forms在查询中使用非常频繁，因此DBMS允许这样的错误不能保持不变。 因此，您会发现两种表单的性能在所有主要SQL DBMS中可能都是相同的。
在SQL-92标准中， COUNT(*)具体表示“expression式的基数”（可以是基表，VIEW，派生表，CTE等）。
我想这个想法是， COUNT(*)很容易parsing。 使用任何其他expression式都需要parsing器确保它不引用任何列（ COUNT('a') ，其中a是文字， COUNT(a)其中a是列可以产生不同的结果）。
同样，熟悉SQL标准的人类编码人员可以很容易地selectCOUNT(*) ，在处理多个供应商的SQL产品时这是一项有用的技能。
另外，在特殊情况下SELECT COUNT(*) FROM MyPersistedTable; ，这个想法是DBMS很可能会统计表的基数。
因此，由于COUNT(1)和COUNT(*)在语义上是等价的，我使用COUNT(*) 。
COUNT(*)和COUNT(1)在结果和性能方面相同。
我希望优化器可以确保在奇怪边缘情况下没有真正的区别。
与其他任何事情一样，唯一真正的方法就是衡量你的具体情况。
这就是说，我一直使用COUNT(*) 。
SET STATISTICS TIME ON select count(1) from MyTable (nolock) -- table containing 1 million records.
SQL Server执行时间：
CPU时间= 31 ms，经过时间= 36 ms。
select count(*) from MyTable (nolock) -- table containing 1 million records.
SQL Server执行时间：
CPU时间= 46毫秒，经过时间= 37毫秒。
我已经跑了这个数百次了，每次都要清除caching。由于服务器负载的变化，结果会不时变化，但是几乎总是计数（*）的CPU时间更长。
我在8 GB RAM hyper-v盒子上运行SQL Server 2012的快速testing。 你可以看到自己的结果。 在运行这些testing时，除SQL Server Management Studio之外，我没有运行任何其他窗口应用程序。
我的表架构：
CREATE TABLE [dbo].[employee]( [Id] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [Name] [nvarchar](50) NOT NULL, CONSTRAINT [PK_employee] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [Id] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY] GO
Employee表中的logging总数：178090131（约1.78亿行）
第一个查询：
Set Statistics Time On Go Select Count(*) From Employee Go Set Statistics Time Off Go
第一个查询的结果：
SQL Server parse and compile time: CPU time = 0 ms, elapsed time = 35 ms. (1 row(s) affected) SQL Server Execution Times: CPU time = 10766 ms, elapsed time = 70265 ms. SQL Server parse and compile time: CPU time = 0 ms, elapsed time = 0 ms.
第二个查询：
Set Statistics Time On Go Select Count(1) From Employee Go Set Statistics Time Off Go
第二个查询的结果：
SQL Server parse and compile time: CPU time = 14 ms, elapsed time = 14 ms. (1 row(s) affected) SQL Server Execution Times: CPU time = 11031 ms, elapsed time = 70182 ms. SQL Server parse and compile time: CPU time = 0 ms, elapsed time = 0 ms.
您可以注意到有83（= 70265 – 70182）毫秒的差异可以很容易地归因于查询运行时的确切的系统条件。 我也做了一个单一的运行，所以如果我做几次运行并做一些平均的话，这个差别就会变得更加准确。 如果对于这样一个巨大的数据集来说，差异小于100毫秒，那么我们可以很容易地得出这两个查询没有任何性能差异的SQL Server引擎。
注意 ：在两次运行中，RAM的命中率接近100％。 在启动这两个运行之前，我重新启动了SQL Server服务。
由于这个问题一再出现，这里还有一个答案。 我希望在这里为初学者增添一些想知道“最佳实践”的东西。
SELECT COUNT(*) FROM somethinglogging是一件容易的事情。
SELECT COUNT(1) FROM something检索每个logging1，然后计数不为null的1，这实际上是计数logging，只是更复杂。
说了这样的话：好的dbms注意到第二个陈述会导致与第一个陈述相同的计数，并相应地重新解释，因为不做不必要的工作。 所以通常这两个语句会导致相同的执行计划并花费相同的时间。
但是从可读性的angular度来看，您应该使用第一条语句。 你想计数logging，所以计数logging，而不是expression式。 只有当你想计算非null事件的发生时，才使用COUNT（expression式）。
轻松演示COUNT（*）与COUNT（<some col>） –
USE tempdb; GO IF OBJECT_ID( N'dbo.Blitzen', N'U') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.Blitzen; GO CREATE TABLE dbo.Blitzen (ID INT NULL, Somelala CHAR(1) NULL); INSERT dbo.Blitzen SELECT 1, 'A'; INSERT dbo.Blitzen SELECT NULL, NULL; INSERT dbo.Blitzen SELECT NULL, 'A'; INSERT dbo.Blitzen SELECT 1, NULL; SELECT COUNT(*), COUNT(1), COUNT(ID), COUNT(Somelala) FROM dbo.Blitzen; GO DROP TABLE dbo.Blitzen; GO
