SET STATISTICS TIME ON

select count(1) from MyTable (nolock) -- table containing 1 million records. 

SQL Server执行时间：CPU时间=31ms，经过时间=36ms。

select count(*) from MyTable (nolock) -- table containing 1 million records. 

SQL Server执行时间：CPU时间=46 ms，经过时间=37 ms。

我已经运行了数百次，每次都清除缓存。。结果随服务器负载的变化而变化，但几乎总是count（*）具有较高的cpu时间。

在SQL-92标准中，COUNT（*）特别表示“表表达式的基数”（可以是基表、`VIEW、派生表、CTE等）。

我认为COUNT（*）很容易解析。使用任何其他表达式都需要解析器确保它不引用任何列（COUNT（'a'），其中a是文本，COUNT（a），如果a是列，可以产生不同的结果）。

同样，COUNT（*）可以由熟悉SQL标准的程序员轻松识别，这是一种在使用多个供应商的SQL产品时非常有用的技能。

此外，在特殊情况下，SELECT COUNT（*）FROM MyPersistedTable；，其思想是DBMS可能保存表基数的统计信息。

因此，因为COUNT（1）和COUNT（*）在语义上是等价的，所以我使用COUNT（*）。

我希望优化器能够确保在奇怪的边缘情况之外没有真正的差异。

与任何事情一样，唯一真正的方法就是衡量你的具体情况。

也就是说，我一直使用COUNT（*）。

COUNT（1）与COUNT。关于计数空列的问题，这可以直接演示COUNT（*）和COUNT之间的差异（＜somecol＞）--

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

在SQL Server中，这些语句产生相同的计划。

与流行的观点相反，在甲骨文公司，他们也是如此。

Oracle中的SYS_GUID（）是一个计算密集型函数。

在我的测试数据库中，t_even是一个包含1000000行的表

此查询：

SELECT  COUNT(SYS_GUID())
FROM    t_even

运行48秒，因为函数需要计算返回的每个SYS_GUID（），以确保它不是NULL。

但是，此查询：

SELECT  COUNT(*)
FROM    (
        SELECT  SYS_GUID()
        FROM    t_even
        )

运行仅2秒，因为它甚至不尝试计算SYS_GUID（）（尽管*是COUNT（*）的参数）

SET STATISTICS TIME ON

select count(1) from MyTable (nolock) -- table containing 1 million records. 

SQL Server执行时间：CPU时间=31ms，经过时间=36ms。

select count(*) from MyTable (nolock) -- table containing 1 million records. 

SQL Server执行时间：CPU时间=46 ms，经过时间=37 ms。

我已经运行了数百次，每次都清除缓存。。结果随服务器负载的变化而变化，但几乎总是count（*）具有较高的cpu时间。