count(*)不会统计每一列的值（不管是否为null），而是直接统计行数，效率要高些;

另外也可以用排除法，比如platform是qq的数据很多，可以用总的数据减掉platform=other的数据;

从业务上来考虑，精确值获取成本很高，然而近似值成本较低，如果要求不严格，可以用近似值代替；

另外也可以考虑用redis等“内存数据库”来维护这种获取耗时的数据；

1.如果当我遇到这样的问题的话,我的解决办法是新建一个表,例如playfrom_count来统计.
框架中如果用after_insert以及after_delete这样的方法更好,如果没有的话就自己写一个.
2.如果这样的查询业务量不是很大的话,或者不是很精确的话,可以做一个任务去跑.每隔一段时间更新一次.
3.无论你是innodb还是myisam,因为你添加了where所以都会对全表进行扫描.所以可以通过添加主键来增加检索速度.

方案1. 对platform建立分区表
方案2. 按platform分表
方案3. 对platform建单独索引，不过考虑你platform的值集应该不会很大，这样做索引不合适

这个问题在经典的关系型数据库都会遇到，通用的解决方法是去访问系统表，里面有每一个表的数据行数，速度比你 COUNT(*) 快无数倍。

升级下机器吧,怎么简单的count都要20s,虽然有很多办法比如分区表,但是感觉投入得不偿失.

建议先考虑一下业务场景的需求，单纯从技术方面考虑的解决方案成本过高，很多时候基本上实施不了。
可能的解决方案有：
1、分表：按照platform分为多个表，存储引擎为MyISAM，查询语句改为count(*)，MyISAM会保存表的总行数，因此查询效率很有极大的提升。需要考虑分表对系统改造的工作量、MyISAM不支持事务是否能满足系统要求。

2、建立冗余表或字段，把需要汇总的数据在变更时重新计算，需要考虑大量的更新操作是否加大系统的负载。

3、如果对查询结果不要求时完全精确的，可以定时计算结果并保存起来，查询的时候不在直接查询原表。

这种情况下可以按照月或者季度等分为多个统计表，比如你800万数据，新建一张表，每一行代表一个月的总记录。这样再统计就会快得多得多。