最近想深入学习sql，在网上搜索到一些sql 优化的资料要么是张冠李戴，oracle 优化的资料硬是弄成啦ms sql 优化的资料，而且被很多人转载，收藏，有些要么有些含糊不清，好像是那么回事，也没经过验证，实践出真知！下面是我对select count(*)， select count(1)，select count (0), select count(field)等孰优孰劣的测试结果，如果测试方法有什么不足，也希望大家给点建议。
首先我们来看看测试的机器、以及开发环境吧：双核处理器 t6670 2g ddr2的内存 数据版本如下图所示：
然后建一个简单的测试表
好，到目前为止我们已经把测试用的表、数据都弄好啦，接下来我们来看看执行一次select count 的使用时间
code snippet
dbcc dropcleanbuffers;
dbcc freeproccache;
set statistics time on;
select count(0) from employee
set statistics time off;
我们会得到下面的输出结果
dbcc 执行完毕。如果dbcc 输出了错误信息，请与系统管理员联系。
sql server 执行时间:
cpu 时间= 219 毫秒，占用时间= 1033 毫秒。
接下来我们来看看各种count的实际执行计划，截图如下
我很纳闷为什么执行计划都是一样的，希望有高手能解答。
接下来，那么我们把上面的脚本执行10次，把每次得到的数据记录下来，然后我们依次用
依葫芦画瓢每段脚本执行10次，最后我们求得到的结果的平均值，为了形象显示，我用excel把数据显示如下：
select count(1) from employee
select count(0) from employee
select count(*) from employee
select count(employeename) from employee
从实验结果来看，执行快慢的顺序为： count(employeename) > count(0) ~= count(1) > count(*);从实验结果来看，我们至少验证了 count(0) ~= count(1) > count(*)的结论，网上有篇帖子《sql server 索引结构及其使用》篇所下的结论count(*)不比count(字段)慢 显然是不严谨的，他只做了一次实验，而我们这里是10次结果的平均值。那么现在问题来了，为什么count(employeename)要快于count(0) >= count(1)，它如果不是主键、字段没有索引呢？网上不是有些资料显示count(1)效率最高，速度最快吗？ 我们10次得到平结值有没有误差呢？抽样能否反映事实呢？下面我用这个方法来大量获得语句执行时间，然后求平均值，（我觉得这方法应该是可以反映实际cpu时间的）如果有不妥的地方，也希望大家指正。 创建下面一个表
然后也依次得到其它几种sql 的执行时间，另外我们也把count(department)得数据加入进来，下面是我得到的实验结果的平均值
count(1)
count(0)
count(*)
count(employeename)
count(department)
100.09
99.27
100.28
65.95
134.13
数据显示也与上面的测试结果相一致，虽然得到了这些结果，由于统计偏差缘故，count（0）比 count（1) 稍稍快些，这个是完全可以忽略，因为我统计的次数比小，很容易造成偏差，count(*) 接
近于count(1)，估计是由于数据缓存缘故，其实我们从实验结果可以看出统计数据的速度：
对索引字段统计要快于count(1),原因是count(1)是要走全表扫描，而count(1) 快于count(*)
,是因为count(*)走全表扫描的开销要大于count(1), 至于统计非索引字段count(department)，比较偏大的，则让我有点纳闷，估计是统计偏差缘故。