声明：以下讨论基于 InnoDB 存储引擎，MyISAM 因为情况特殊我在文末会单独说一下。
先说结论：这几个性能差别不大。
我准备了一张有 100W 条数据的表，表结构如下：
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(255) DEFAULT NULL,
`address` varchar(255) DEFAULT NULL,
`password` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
可以看到，有一个主键索引。
我们来用两种方式统计一下表中的记录数，如下：
可以看到，两条 SQL 的执行效率其实差不多，都是 0.14s。
再来看另外两个统计：
id 是主键，username 以及 address 则是普通字段。
可以看出，用 id 来统计，也有一丢丢优势。这里因为测试数据样板比较小，所以效果不明显，小伙伴们可以加大测试数据量，那么这种差异会更加明显。
那么到底是什么原因造成的这种差异，接下来我们就来简单分析一下。
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我们先用 explain 来看下这几个 SQL 不同的执行计划：
可以看到，前三个统计方式的执行计划是一样的，后面两个是一样的。
我这里和大家比较下 explain 中的不同项：
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type：前三个的 type 值为 index，表示全索引扫描，就是把整个索引过一遍就行（注意是索引不是整个表）；后两个的 type 值为 all，表示全表扫描，即不会使用索引。
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key：这个表示 MySQL 决定采用哪个索引来优化对该表的访问，PRIMARY 表示利用主键索引，NULL 表示不用索引。
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key_len：这个表示 MySQL 使用的键长度，因为我们的主键类型是 INT 且非空，所以值为 4。
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Extra：这个中的 Using index 表示优化器只需要通过访问索引就可以获取到需要的数据（不需要回表）。
通过 explain 我们其实也能大概看出来前三种统计方式的执行效率是要高一些的（因为用到了索引），而后面两种的统计效率相对来说要低一些的（没用索引，需要全表扫描）。
仅有上面的分析还不够，我们再来从原理角度来分析一下。
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在开始原理分析以前，我想先带领大家看一下 B+ 树，这对于我们理解接下来的内容有重要作用。
大家都知道，InnoDB 中索引的存储结构都是 B+ 树（至于什么是 B+ 树，和 B 树有什么区别，这个本文就不讨论了，这两个单独都能整出来一篇文章），主键索引和普通索引的存储又有所不同，如下图表示主键索引：
可以看到，在主键索引中，叶子结点保存了每一行的数据。
而在普通索引中，叶子结点保存的是主键值，当我们使用普通索引去搜索数据的时候，先在叶子结点中找到主键，再拿着主键去主键索引中查找数据，相当于做了两次查找，这也就是我们平常所说的回表操作。
不知道小伙伴们有没有注意过，我们学习 MySQL 的时候，count 函数是归在聚合函数那一类的，就是 avg、sum 等，count 函数和这些归在一起，说明它也是一个聚合函数。
既然是聚合函数，那么就需要对返回的结果集进行一行行的判断，这里就涉及到一个问题，返回的结果是啥？我们分别来看：
对于
select count(1) from user;
这个查询来说，InnoDB 引擎会去找到一个最小的索引树去遍历（不一定是主键索引），但是不会读取数据，而是读到一个叶子节点，就返回 1，最后将结果累加。
对于
select count(id) from user;
这个查询来说，InnoDB 引擎会遍历整个主键索引，然后读取 id 并返回，不过因为 id 是主键，就在 B+ 树的叶子节点上，所以这个过程不会涉及到随机 IO（并不需要回表等操作去数据页拿数据），性能也是 OK 的。
对于
select count(username) from user;
这个查询来说，InnoDB 引擎会遍历整张表做全表扫描，读取每一行的 username 字段并返回，如果 username 在定义时候设置了 not null，那么直接统计 username 的个数；如果 username 在定义的时候没有设置 not null，那么就先判断一下 username 是否为空，然后再统计。
最后再来说说
select count(*) from user;
，这个 SQL 的特殊之处在于它被 MySQL 优化过，当 MySQL 看到
count(*)
