在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。
- MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高；
- 而 InnoDB 引擎，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。
这里需要注意的是，我们讨论的是没有过滤条件的 count(*)，如果加了 where 条件的话，MyISAM 表也是不能返回得这么快的。
对于 count(主键 id)来说 ，InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加。
对于 count(1)来说 ，InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加。
单看这两个用法的差别的话，能对比出来，count(1)执行得要比 count(主键 id)快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。
对于 count(字段) 来说
- 如果这个“字段”是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；
- 如果这个“字段”定义允许为 null，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加。也就是前面的第一条原则，server 层要什么字段，InnoDB 就返回什么字段。
但是 count(*)是例外 ，并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值。count(*)肯定不是 null，按行累加。
按照效率排序的话，count(字段)<count(主键 id)<count(1)≈count(*)
同时，把计数放在 Redis 里面，不能够保证计数和 MySQL 表里的数据精确一致的原因，是这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无法拿到精确一致的视图。而把计数值也放在 MySQL 中，就解决了一致性视图的问题。（缓存一致性问题实质是分布式事务问题）
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