在所有RDBMS中，这两种计数方式在产生什么结果方面是等价的。关于性能，我没有在SQL Server中观察到任何性能差异，但值得指出的是，一些RDBMS，例如PostgreSQL 11，在检查参数表达式的可空性时，COUNT（1）的实现不太理想，如本文所示。

我发现运行以下命令时，1M行的性能差异为10%：

-- Faster
SELECT COUNT(*) FROM t;

-- 10% slower
SELECT COUNT(1) FROM t;

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。

COUNT（*）和COUNT（1）在结果和性能方面是相同的。

没有区别。

原因：

在线书籍说“COUNT（{[[ALL|DISTINCT]expression]|*}）”

“1”是非空表达式：因此它与COUNT（*）相同。优化器识别它的本质：微不足道。

与EXISTS相同（SELECT*…或EXISTS（SELECT 1。。。

例子：

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

相同的IO，相同的计划，工作

编辑，2011年8月

DBA.SE上的类似问题。

编辑，2011年12月

ANSI-92中特别提到了COUNT（*）（查找“标量表达式125”）

案例：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，RDBMS供应商已经优化了COUNT（1）。否则将按照ANSI进行评估

b） 否则，让TX是单列表，即将<value表达式>应用于T的每一行的结果以及消除空值。如果一个或多个空值消除，则引发完成条件：警告-

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

我在一个8GB的RAM超级存储箱上对SQL Server 2012进行了快速测试。您可以自己查看结果。在运行这些测试时，我没有运行除SQLServerManagementStudio之外的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

雇员表中的记录总数：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

第一次查询的结果：

 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

第二次查询的结果：

 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，这很容易归因于运行查询时的确切系统条件。我也做了一次跑步，所以如果我做了几次跑步并做了一些平均，这种差异会变得更准确。如果对于如此庞大的数据集，差异小于100毫秒，那么我们可以很容易地得出结论，这两个查询没有SQL Server引擎表现出的任何性能差异。

注意：在两次运行中，RAM的使用率接近100%。在开始两次运行之前，我重新启动了SQL Server服务。