在数据库操作中，对于 t 表中 SELECT COUNT(?) 的性能表现，存在着多种影响因素，值得我们深入分析。

COUNT(?) 中的问号所代表的内容至关重要。如果是 COUNT(*) ，它会计算表中的所有行，包括包含 NULL 值的行。这种方式通常在处理简单的行数统计时效率较高，但在大型表中可能会带来一定的性能开销。

当使用特定的列名，如 COUNT(column_name) 时，性能会受到该列数据特点的影响。如果该列存在大量的 NULL 值，那么统计结果可能不准确，且性能可能不如 COUNT(*) 。

表的结构和数据量对性能有着显著影响。对于小型表，不同的 COUNT 方式可能性能差异不明显。然而，随着表中数据量的急剧增加，索引的存在与否以及其合理性就变得至关重要。

若表中有合适的索引，数据库在执行 COUNT 操作时可以利用索引来提高性能。但如果索引不恰当，或者根本没有索引，数据库可能需要进行全表扫描，这将极大地降低性能，特别是在大规模数据的情况下。

另外，数据库的优化配置也会左右 SELECT COUNT(?) 的性能。例如，数据库服务器的内存分配、缓存设置等参数的调整，都可能对查询性能产生积极或消极的影响。

数据库的类型和版本也不容忽视。不同的数据库系统，如 MySQL、Oracle、SQL Server 等，在处理 COUNT 操作时可能有各自的内部优化机制和特点。

要深入理解 t 表中 SELECT COUNT(?) 的性能差异，需要综合考虑多个因素，包括所统计的内容、表的结构和数据量、索引情况、数据库配置以及数据库的类型和版本等。只有全面分析这些因素，才能在实际应用中选择最合适的方式来进行行数统计，以确保数据库操作的高效性和性能的优化。