count(*) 在不同的 MySQL 引擎中的实现方式是不相同的，在没有 where 条件的情况下：
- MyISAM 引擎会把表的总行数存储在磁盘上，因此在执行 count(*) 的时候会直接返回这个这个行数，执行效率很高；
- InnoDB 引擎中 count() 就比较麻烦了，需要把数据一行一行的从引擎中读出来，然后累计基数。 但即使这样，在 InnoDB 中，MySQL 还是做了优化的，我们知道对于 count() 这样的操作，遍历任意索引树得到的结果，在逻辑上都是一样的，因此，MySQL
优化器会找到最小的那颗索引树来遍历，这样就能在保证逻辑正确的前提下，尽量少扫描数据量，从而优化了 count(*) 的执行效率。
在MySQL中，针对COUNT(*)查询，有一些优化措施可以提高其性能：
- 行数缓存：MySQL会缓存表的行数信息，避免每次查询都需要进行全表扫描。这个缓存会在表发生变更时自动失效，以保持数据的一致性。
- MyISAM存储引擎优化：对于MyISAM存储引擎，它在表级别维护了一个计数器，用于记录表中的总行数。当执行
COUNT(*)查询时，MyISAM可以直接返回该计数器的值，而不需要进行全表扫描。 - InnoDB存储引擎优化：对于InnoDB存储引擎，它采用了一些优化策略来提高
COUNT(*)查询的性能。其中包括：
- 统计信息：InnoDB会维护一些统计信息，如表的行数、页数等。这些统计信息可以帮助优化器更准确地估计行数，从而选择更合适的执行计划。
- 聚簇索引：InnoDB的主键索引是聚簇索引，它是按照主键顺序将表的数据存储在磁盘上的。因此，在执行
COUNT(*)查询时，如果没有其他查询条件，InnoDB可以利用聚簇索引的叶子节点的计数值来快速获取行数。 - 辅助索引：如果
COUNT(*)查询有其他查询条件，InnoDB可以选择使用辅助索引来定位满足条件的行，而不需要进行全表扫描。这可以大大提高查询性能。
需要注意的是，以上优化措施是针对一般情况下的COUNT(*)查询进行的优化，并不适用于所有情况。实际的性能还受到其他因素的影响，如表的大小、数据分布、索引设计、查询条件等。在具体的应用场景中，建议通过实际测试和性能评估来确定COUNT(*)查询的性能和优化策略。