MySQL中count的用法

发布网友发布时间：2022-04-08 01:43

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懂视网时间：2022-04-08 06:04

GROUP_CONCAT(field) FROM table_name WHERE CONDITION GROUP BY field;

mysql的统计函数

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热心网友时间：2022-04-08 03:12

count(*) 是计算user表中的记录条数，也就是用户数量，as total只是为了给count(*)起一个别名，为了更好的识别count（*）的意义

热心网友时间：2022-04-08 04:30

COUNT() 函数返回匹配指定条件的行数
COUNT(column_name) 函数返回指定列的值的数目（NULL 不计入）
我们拥有下列 "Orders" 表：

O_Id OrderDate OrderPrice Customer

1 2008/12/29 1000 Bush
2 2008/11/23 1600 Carter
3 2008/10/05 700 Bush
4 2008/09/28 300 Bush
5 2008/08/06 2000 Adams
6 2008/07/21 100 Carter
计算客户 "Carter" 的订单数。
SQL 语句：
SELECT COUNT(Customer) AS CustomerNilsen FROM Orders
WHERE Customer='Carter'

以上 SQL 语句的结果是 2，因为客户 Carter 共有 2 个订单：
CustomerNilsen
2

热心网友时间：2022-04-08 06:05

count(*) as total
相当于给count(*)取了一个别名，到时访问的时候可以直接访问这个别名
count(*)
是统计user表的记录条数，但是他不去重且如果为空的记录也会被当作一条记录

热心网友时间：2022-04-08 07:56

count是什么意思，有多少记录数。
as total，记录数结果集指定列名为 total，这样就可以调用此列。

热心网友时间：2022-04-08 10:04

我们知道，MySQL 一直依赖对 count(*) 的执行很头疼。很早的时候，MyISAM 引擎自带计数器，可以秒回；不过 InnoDB 就需要实时计算，所以很头疼。以前有多方法可以变相解决此类问题，比如：
1. 模拟 MyISAM 的计数器比如表 ytt1，要获得总数，我们建立两个触发器分别对 insert/delete 来做记录到表 ytt1_count，这样只需要查询表 ytt1_count 就能拿到总数。ytt1_count 这张表足够小，可以长期固化到内存里。不过缺点就是有多余的触发器针对 ytt1 的每行操作，写性能降低。这里需要权衡。

2. 用 MySQL 自带的 sql_calc_found_rows 特性来隐式计算

依然是表 ytt1，不过每次查询的时候用 sql_calc_found_rows 和 found_rows() 来获取总数，比如：

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

这样的好处是写法简单，用的是 MySQL 自己的语法。缺点也有，大概有两点：1. sql_calc_found_rows 是全表扫。2. found_rows() 函数是语句级别的存储，有很大的不确定性，所以在 MySQL 主从架构里，语句级别的行级格式下，从机数据可能会不准确。不过行记录格式改为 ROW 就 OK。所以最大的缺点还是第一点。

从 warnings 信息看，这种是 MySQL 8.0 之后要淘汰的语法。

3. 从数据字典里面拿出来粗略的值

那这样的适合新闻展示，比如行数非常多，每页显示几行，一般后面的很多大家也都不怎么去看。缺点是数据不是精确值。

4. 根据表结构特性特殊的取值

这里假设表 ytt1 的主键是连续的，并且没有间隙，那么可以直接 mysql> select max(id) as cnt from ytt1; +------+ | cnt | +------+ | 3072 | +------+ 1 row in set (0.00 sec)

不过这种对表的数据要求比较高。

5. 标准推荐取法（MySQL 8.0.17 建议）

MySQL 8.0 建议用常规的写法来实现。

第五种写法是 MySQL 8.0.17 推荐的，也就是说以后大部分场景直接实时计算就 OK 了。MySQL 8.0.17 以及在未来的版本都取消了sql_calc_found_rows 特性，可以查看第二种方法里的 warnings 信息。相比 MySQL 5.7，8.0 对 count(*) 做了优化，没有必要在用第二种写法了。我们来看看 8.0 比 5.7 在此类查询是否真的有优化？MySQL 5.7

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