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本文详细解析了MySQL中B+树查询数据的全过程，阐述了索引查找的步骤和原理，提升对数据库索引机制的理解。同时，比较了count(*)、count(1)与count(字段名)三者在功能和性能上的差异，指出count(*)和count(1)效率相近，count(字段名)需过滤null值，性能略低但视字段属性而定。文章还介绍了MyISAM与InnoDB存储引擎中count函数的实现差异及优化策略。最后，系统总结了char与varchar两种字符串类型的存储方式、空间占用、性能影响及适用场景，为数据库设计提供实用参考。
2025-01-15🌱上海: ☀️ 🌡️+4°C 🌬️↓19km/h
# 请详细描述MySQL的B+树中查询数据的全过程
# MySQL中count（*）、count（1）和count（字段名）有什么区别？
# 简要回答
都是用来统计行数的聚合函数，但是还有一些区别：
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功能上：
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1. count(*)会统计表中所有行的数量，包括null值（不会忽略任何一行的数据）。由于只是计算行数，不需要对具体的列进行计算，所以性能一般较高
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2. count（1）和count（*）几乎没有差别，也会统计表中包括null值的所有行的数量
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3. count（字段名）只统计指定字段不为null的行数。
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效率上：
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1. count（1）和count（*）效率一致（官网上声明了）
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2. count（字段）查询就是全表扫描，正常情况下还需要判断字段是否是null值，所以理论上会比其他两个慢。但是如果字段不为null，比如是主键，那么理论上也差不多。效率上不需要纠结，主要看使用场景是否需要统计null值
# 扩展知识
MyISAM中，由于只有表锁，因此把每张表的总数单独记录维护（表锁使得对表的修改是串行，因此能维护总数，毕竟查询的时候不会有别人修改记录数据导致查询的总数不一致）所以count（*）非常快，等于直接返回了一个字段，前提是不需要条件过滤而是直接返回整表数据。
InnoDB中由于支持行锁，所以会有很多并发修改表的数据，因此无法维护记录的总数，但相应的innoDB也对count（*）和count（1）也做了一定的优化。
count需要扫描全表。如果扫的是主键索引，因为主键索引的叶子节点上保存的是完整的记录，占据的空间和内存都比较大，此时选择二级索引扫描成本会耕地。
在没有对应的条件过滤等功能时innoDB会评估这个成本选择合适的索引扫描。
# MySQL中varchar和char有什么区别？
# 简要回答
| 特点 | char | varchar |
|---|---|---|
| 存储方式 | 定长字符串（字符串长度小于定义的长度，会使用空格进行填充） | 变长字符串（不会额外填充空格） |
| 存储空间 | 始终占用固定长度空间 | 只占用实际需要的存储空间 |
| 性能影响 | 始终占用固定长度的存储空间，因此在存储时可能会浪费一些空间 <br>(不需要记录额外长度信息，在某些情况下可能更快) | 只占用实际需要的存储空间，因此可以节省存储空间 <br>（需要记录额外长度信息，占据1~2个字节），在某些情况下可能稍微影响性能） |
| 适用场景 | 适合存储固定且短的字符串 | 适合存储变化或较长的字符串 |
