1、count(1）和count(primary_key)优于count(*)
很多人为了统计记录条数，就使用 count(1) 和count(primary_key) 而不是 count(*) ，他们认为这样性能更好，其实这是一个误区。对于有些场景，这样做可能性能会更差，应为数据库对 count(*) 计数操作做了一些特别的优化。

2、count(column)和count(*)是一样的
这个误区
很多人都会认为这是理所当然的。实际上，count(column) 和 count(*) 是一个完全不一样的操作，所代表的意义也完全不一样。
count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录； count(*) 是表示整个结果集有多少条记录。

3、select a,b from …比 select a,b,c from …可以让数据库访问更少的数据量
这个误区主要存在于大量的开发人员中，实际上，大多数关系型数据库都是按照行（row）的方式存储，而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元，每个IO单元中存储了多行，每行都是存储了该行的所有字段，所以，无论取一个字段还是多个字段，实际上访问的数据量其实是一样的。当然，如果这个查询在索引中就可以完成，也就是说当只取 a,b在索引中，不需要回标，而c这个字段不在使用的索引中，需要回表取得其数据。在这样的情况下，二者的IO量会有较大差异。

4、order by一定需要排序操作
索引数据实际上是有序的，如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致，而且我们的查询又通过这个索引来执行，那么数据库一般会省略排序操作，而直接将数据返回，因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。

5、执行计划中有 filesort 就会进行磁盘文件排序
filesort是我们在使用 explain 命令查看一条 SQL 的执行计划的时候可能会看到在“Extra”一列显示的信息。
实际上，只要一条 SQL 语句需要进行排序操作，都会显示“Using filesort”，这并不表示就会有文件排序操作。

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1、count(1）和count(primary_key)优于count(*)
很多人为了统计记录条数，就使用 count(1) 和count(primary_key) 而不是 count(*) ，他们认为这样性能更好，其实这是一个误区。对于有些场景，这样做可能性能会更差，应为数据库对 count(*) 计数操作做了一些特别的优化。

2、count(column)和count(*)是一样的
这个误区
很多人都会认为这是理所当然的。实际上，count(column) 和 count(*) 是一个完全不一样的操作，所代表的意义也完全不一样。
count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录； count(*) 是表示整个结果集有多少条记录。

3、select a,b from …比 select a,b,c from …可以让数据库访问更少的数据量
这个误区主要存在于大量的开发人员中，实际上，大多数关系型数据库都是按照行（row）的方式存储，而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元，每个IO单元中存储了多行，每行都是存储了该行的所有字段，所以，无论取一个字段还是多个字段，实际上访问的数据量其实是一样的。当然，如果这个查询在索引中就可以完成，也就是说当只取 a,b在索引中，不需要回标，而c这个字段不在使用的索引中，需要回表取得其数据。在这样的情况下，二者的IO量会有较大差异。

4、order by一定需要排序操作
索引数据实际上是有序的，如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致，而且我们的查询又通过这个索引来执行，那么数据库一般会省略排序操作，而直接将数据返回，因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。

5、执行计划中有 filesort 就会进行磁盘文件排序
filesort是我们在使用 explain 命令查看一条 SQL 的执行计划的时候可能会看到在“Extra”一列显示的信息。
实际上，只要一条 SQL 语句需要进行排序操作，都会显示“Using filesort”，这并不表示就会有文件排序操作。

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