高效统计数据的最佳实践：对于MyISAM表，SELECT COUNT(*) 直接快速；InnoDB表避免COUNT(*)全表扫描，使用索引列COUNT或维持计数表；大表分页用子查询或keyseek；性能优化热议：加索引、读从库、分批count、用approximate count。

CSDN网友分享

MyISAM引擎的表在执行 COUNT(*) 时不需要做全表扫描，因为MyISAM 的表统计信息已经保存，所以执行非常快。但 InnoDB 因为不支持事务安全的 MyISAM 那样的表级统计信息，所以执行 COUNT(*) 时需要进行全表扫描。

知乎热议

innodb 表COUNT(*)效率低是众所周知的。如果表很大，COUNT(*) 会很慢，那么我们有以下几种方法：1. 如果是单独使用count，建议用mysql自带的信息_schema.tables的table_rows字段。这个字段是表的大概行数，并不是精确的数字。2. 如果表有状态字段，最好加上where来限制范围，比如：select count(*) from table where status != -1这样虽然还是全表扫描，但是扫描行数少很多。

博客园经验

对于count(1) 和 count(*) 速度一样都很快，不用纠结。count(id) 比它们快一点，但是差距不大。count(列) 速度最慢，特别是作用于无索引的列时。

阿里云开发者社区

误区一：COUNT(*) 和 COUNT(1) 性能差异很大。真相：现代数据库优化器对 COUNT(*) 和 COUNT(1) 处理相同，性能无差异。误区二：全表 COUNT 必然慢。真相：MySQL InnoDB 8.0+ 通过索引优化或采样估算加速。

Stack Overflow 中文讨论

大表千万级数据，COUNT(*) 卡死，用 SELECT COUNT(id) FROM table WHERE id > 0; 但如果id是自增主键，可能更快。或者建一张统计表，增删时同步更新count值，查询时直接读。

简书网友帖

性能优化技巧：1. 使用覆盖索引；2. 分区表；3. 异步统计；4. Redis 缓存计数；常见误区：忽略锁竞争、频繁全表count导致CPU暴涨。

掘金社区

网友热议：对于亿级表，SELECT COUNT(*) OVER() 在窗口函数中用，但实际还是慢。推荐用 Elasticsearch 做聚合统计，或ClickHouse这种OLAP数据库替换。

FAQ
Q: COUNT(*) 和 COUNT(1) 有什么区别？
A: 没有性能区别，优化器处理相同。
Q: 大表怎么快速count？
A: 用索引列count、维持影子表或缓存。
Q: InnoDB为什么count慢？
A: 无表级统计，全表扫描。
Q: 分页统计时怎么优化？
A: 用子查询或LIMIT结合key。