count(*)是统计行数的正确、标准、高效写法；sum(1)是语义错误的误用，不仅无性能优势，反而因需执行表达式求值与累加而多耗cpu，i/o相同但执行更慢。
SQL中SUM(1)不能替代COUNT(*)，且无性能优势
直接结论：COUNT(*) 是统计行数的正确、标准、高效写法；SUM(1) 是语义错误的误用，不仅没有性能优势，在多数场景下反而更慢、更不可靠。
为什么SUM(1)执行更慢？看真实执行开销
Oracle 和 SQL Server 的实测 trace 数据显示：SUM(1) 比 COUNT(*) 多消耗 CPU（+3–4秒），而 I/O（逻辑读、物理读）完全一致。原因在于：
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COUNT(*)被优化器识别为“纯行计数”，可跳过列值解析，甚至利用元数据缓存（如 InnoDB 的TABLE_ROWS）或索引快速路径； -
SUM(1)被当作数值聚合处理，引擎必须为每一行生成值1，再执行加法累加——多了一层表达式求值和累加逻辑，无法跳过扫描过程； - 即使走相同索引（如
INDEX FAST FULL SCAN），SUM的聚合阶段仍比COUNT的计数阶段重。
COUNT(*) 与 COUNT(1) 的区别在哪？
COUNT(1) 和 COUNT(*) 在现代数据库（MySQL 8.0+、PostgreSQL、SQL Server、Oracle）中行为完全等价，优化器均将其转为行计数路径。但关键差异在于语义：
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COUNT(*)明确表达“统计关系的基数”，符合 SQL 标准，任何 DBA 或新人一眼能懂； -
COUNT(1)是COUNT(表达式)形式，虽被优化，但暗示“我对某列/表达式做非空计数”，容易引发困惑（比如误以为它会跳过 NULL 行——其实不会）； -
SUM(1)完全不属于计数语义范畴：它是对常量求和，不是对行存在性计数，别人读到会本能质疑“你在加什么？为什么不用 COUNT？”。
什么时候真该用 SUM？只在条件计数场景
SUM 的正当用途是带条件的布尔计数，例如统计支付成功的订单数：
SELECT SUM(CASE WHEN status = 'paid' THEN 1 ELSE 0 END) AS paid_count FROM orders;
这比 COUNT(CASE WHEN status = 'paid' THEN 1 END) 更常见，因为 SUM 天然处理 0，结果更稳定。但注意：
- 这里
SUM的参数是条件表达式，不是固定常量1； - MySQL 支持隐式布尔转整数（
SUM(status = 'paid')），但这属于方言，不跨库； -
SUM(1)没有条件逻辑，纯属冗余计算，没有任何业务含义支撑。
真正容易被忽略的是：语义清晰性不是“写起来顺手”的问题，而是协作成本。一个 SUM(1) 可能让同事花三分钟确认“它是不是漏了 WHERE 条件”，而 COUNT(*) 不需要解释。
