本文的環境是Windows 10,MySQL版本是5.7.12-log
一、 基本使用
count的基本作用是有兩個:
用來獲取滿足條件的數據的數量。但是其中有一些與使用中印象不同的情況,比如當count作用一列、多列、以及使用*來表達整行產生的效果是不同的。
示例表如下:
CREATE TABLE `NewTable` (
`id` int(11) NULL DEFAULT NULL ,
`name` varchar(30) NULL DEFAULT NULL ,
`country` varchar(50) NULL DEFAULT NULL ,
`province` varchar(30) NULL DEFAULT NULL ,
`city` varchar(30) NULL DEFAULT NULL
)ENGINE=InnoDB

1.1 不計算NULL的值
如果有NULL值,在返回的結果中會被過濾掉
select count(country) from person;
返回結果如下:

如果滿足條件的數據項不存在,則結構返回0,經常通過這種方式判斷是否有滿足條件的數據存在;返回的數據類型是bigint。
1.2 對count(*)的處理
count(*)的處理是有點不同的,它會返回所有數據的數量,但是不會過濾其中的NULL值,它也并不是相當于展開成所有的列,而是直接會忽略所有的列而直接統計所有的行數。語句如下:
select count(*) from person;
返回結果如下:

當想要返回所有的數據的數量的時候,但是又不想包括全部是NULL的列,使用count(*)是不可能做到的,但是在1.1中說到count作用于列的時候會過濾NULL,那么直接這么寫是不是對?
select count(id, `name`, country, province, city) from person;
那就錯了,count只能作用于單列,不能作用于多列 ,所以上面的寫法是錯誤的。
另外針對count(*)語句,在MyISAM存儲引擎中做了優化,每個表的數據行數都會存儲在存儲引擎中,可以很快拿到;但是在事務性的存儲引擎中,比如InnoDB中,因為會涉及到多個事務;
1.3 對count(distinct …)的處理
count(distinct …)會返回彼此不同但是非NULL的數據的行數。這一點和只使用distinct是有區別的,因為distinct是不過濾NULL值的,詳見MySQL中distinct的使用方法 。
- 如果沒有符合條件的數據則返回0;
- 該語句可以作用于多列,是當各個列之間有一個不同,就認為整行數據不同,與distinct作用于多列時效果相同;
select count(DISTINCT country) from person;
返回結果如下:

但是對于count(*)和count(distinct )兩者的結合,如下:
select count(DISTINCT *) from person;
該語句是錯誤的,無法執行,因此與select count(DISTINCT *) from person 還是有區別的。
二、 性能優化
通常情況下,count(*)操作需要大量掃描數據表中的行,如果避免掃描大量的數據就成為優化該語句的關鍵所在。針對這個問題可以從如下兩個角度考慮。
2.1 在數據庫的層次上優化
2.1.1 針對count(*)
在MySQL內部已經針對count(*)進行了優化,使用explain查詢如下:
EXPLAIN select count(*) from person;

從中可以看出該查詢沒有使用全表掃描也沒有使用索引,甚至不需要查詢數據表,在上面的示例數據庫中得知,該庫的存儲引擎是InnoDB ,而且其中既沒有主鍵也沒有索引。
2.2 針對單個列進行count
查詢如下:
EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;

發現在沒有主鍵和索引的情況下,對全表進行了掃描。在數據中避免大量掃描數據行,一個最直接的方法使用索引:
當對id設置為一般索引 :INDEX abc (id) USING BTREE 。
執行查詢如下:
EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;
結果如下:

此時發現并沒有使用索引,仍然進行的是全表掃描,當執行如下時:
EXPLAIN select count(country) from person where id > 4;
結果如下:

這是使用了索引進行了范圍查詢,顯然比上面的要好。
但是問題來了,為什么有時候使用索引,有時候不用索引?在上面的第一次查詢中已經能夠檢測出可能的key但是并沒有使用?如果有知道的大神給解讀一下!
對id設置為主鍵,執行查詢如下:
EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;
結果如下:

2.2 在應用的層次上優化
在應用的層次上優化,可以考慮在系統架構中引入緩存子系統,比如在過去中常用的Memcached,或者現在非常流行的Redis, 但是這樣會增加系統的復雜性。
mysql group by與聚合函數(sum,count等)實例
首先我們先來了解一下mysql聚合函數
mysql中一種特殊的函數:聚合函數,SUM, COUNT, MAX, MIN, AVG等。這些函數和其它函數的根本區別就是它們一般作用在多條記錄上。例如:
SELECT SUM(score) FROM table
這個sql的意思是查詢表table里面所有score列的總和。
接著我們通過一個實例來講解group by語句中如何使用聚合函數。
book表如下:
id |
first_name |
last_name |
city |
1 |
Jason |
Martin |
Toronto |
2 |
Alison |
Mathews |
Vancouver |
3 |
James |
Mathews |
Vancouver |
4 |
Celia |
Rice |
Vancouver |
5 |
David |
Larry |
New York |
現在我們要對city進行分組查詢,并獲取每個分組有多少條數據,我們需要count聚合函數。
SELECT *,count(*) FROM book GROUP BY city
結果為:
id |
first_name |
last_name |
city |
count(*) |
1 |
Jason |
Martin |
Toronto |
1 |
2 |
Alison |
Mathews |
Vancouver |
3 |
5 |
David |
Larry |
New York |
1 |
先以city把返回記錄分成多個組,這就是GROUP BY的字面含義。分完組后,然后用聚合函數對每組中的不同字段(一或多條記錄)作運算。
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