本文的環(huán)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(gè):
- 統(tǒng)計(jì)某個(gè)列的數(shù)據(jù)的數(shù)量;
- 統(tǒng)計(jì)結(jié)果集的行數(shù);
用來獲取滿足條件的數(shù)據(jù)的數(shù)量。但是其中有一些與使用中印象不同的情況,比如當(dāng)count作用一列、多列、以及使用*來表達(dá)整行產(chǎn)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
![](/d/20211018/91c45bcbd955d93f968505ef77e41136.gif)
1.1 不計(jì)算NULL的值
如果有NULL值,在返回的結(jié)果中會(huì)被過濾掉
select count(country) from person;
返回結(jié)果如下:
![](/d/20211018/f5cf53ec8f4b3b410b967704465b757c.gif)
如果滿足條件的數(shù)據(jù)項(xiàng)不存在,則結(jié)構(gòu)返回0,經(jīng)常通過這種方式判斷是否有滿足條件的數(shù)據(jù)存在;返回的數(shù)據(jù)類型是bigint。
1.2 對count(*)的處理
count(*)的處理是有點(diǎn)不同的,它會(huì)返回所有數(shù)據(jù)的數(shù)量,但是不會(huì)過濾其中的NULL值,它也并不是相當(dāng)于展開成所有的列,而是直接會(huì)忽略所有的列而直接統(tǒng)計(jì)所有的行數(shù)。語句如下:
select count(*) from person;
返回結(jié)果如下:
![](/d/20211018/339c6277e1308412b163568fbdbb254e.gif)
當(dāng)想要返回所有的數(shù)據(jù)的數(shù)量的時(shí)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(shí)候會(huì)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(cuò)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(cuò)誤的。
另外針對count(*)語句,在MyISAM存儲(chǔ)引擎中做了優(yōu)化,每個(gè)表的數(shù)據(jù)行數(shù)都會(huì)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)引擎中,可以很快拿到;但是在事務(wù)性的存儲(chǔ)引擎中,比如InnoDB中,因?yàn)闀?huì)涉及到多個(gè)事務(wù);
1.3 對count(distinct …)的處理
count(distinct …)會(huì)返回彼此不同但是非NULL的數(shù)據(jù)的行數(shù)。這一點(diǎn)和只使用distinct是有區(qū)別的,因?yàn)閐istinct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(shù)據(jù)則返回0;
- 該語句可以作用于多列,是當(dāng)各個(gè)列之間有一個(gè)不同,就認(rèn)為整行數(shù)據(jù)不同,與distinct作用于多列時(shí)效果相同;
select count(DISTINCT country) from person;
返回結(jié)果如下:
![](/d/20211018/45834cc5707579e988032579b0bbfa4d.gif)
但是對于count(*)和count(distinct )兩者的結(jié)合,如下:
select count(DISTINCT *) from person;
該語句是錯(cuò)誤的,無法執(zhí)行,因此與select count(DISTINCT *) from person 還是有區(qū)別的。
二、 性能優(yōu)化
通常情況下,count(*)操作需要大量掃描數(shù)據(jù)表中的行,如果避免掃描大量的數(shù)據(jù)就成為優(yōu)化該語句的關(guān)鍵所在。針對這個(gè)問題可以從如下兩個(gè)角度考慮。
2.1 在數(shù)據(jù)庫的層次上優(yōu)化
2.1.1 針對count(*)
在MySQL內(nèi)部已經(jīng)針對count(*)進(jìn)行了優(yōu)化,使用explain查詢?nèi)缦拢?/p>
EXPLAIN select count(*) from person;
![](/d/20211018/b9099cec6c04c25961587e9612a98574.gif)
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(shù)據(jù)表,在上面的示例數(shù)據(jù)庫中得知,該庫的存儲(chǔ)引擎是InnoDB ,而且其中既沒有主鍵也沒有索引。
2.2 針對單個(gè)列進(jìn)行count
查詢?nèi)缦拢?/p>
EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;
![](/d/20211018/775e995d8d6d8479be8c41683b6aebe9.gif)
發(fā)現(xiàn)在沒有主鍵和索引的情況下,對全表進(jìn)行了掃描。在數(shù)據(jù)中避免大量掃描數(shù)據(jù)行,一個(gè)最直接的方法使用索引:
當(dāng)對id設(shè)置為一般索引 :INDEX abc (id) USING BTREE 。
執(zhí)行查詢?nèi)缦拢?/p>
EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;
結(jié)果如下:
![](/d/20211018/6f49f2cb6abbe881f723dc2a9372c318.gif)
此時(shí)發(fā)現(xiàn)并沒有使用索引,仍然進(jìn)行的是全表掃描,當(dāng)執(zhí)行如下時(shí):
EXPLAIN select count(country) from person where id > 4;
結(jié)果如下:
![](/d/20211018/a747e79cd4f29fcba870bb13e72a3ad9.gif)
這是使用了索引進(jìn)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(shí)候使用索引,有時(shí)候不用索引?在上面的第一次查詢中已經(jīng)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(shè)置為主鍵,執(zhí)行查詢?nèi)缦拢?/p>
EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;
結(jié)果如下:
![](/d/20211018/abb36b75d1667be8bd6272905321f944.gif)
2.2 在應(yīng)用的層次上優(yōu)化
在應(yīng)用的層次上優(yōu)化,可以考慮在系統(tǒng)架構(gòu)中引入緩存子系統(tǒng),比如在過去中常用的Memcached,或者現(xiàn)在非常流行的Redis, 但是這樣會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性。
mysql group by與聚合函數(shù)(sum,count等)實(shí)例
首先我們先來了解一下mysql聚合函數(shù)
mysql中一種特殊的函數(shù):聚合函數(shù),SUM, COUNT, MAX, MIN, AVG等。這些函數(shù)和其它函數(shù)的根本區(qū)別就是它們一般作用在多條記錄上。例如:
SELECT SUM(score) FROM table
這個(gè)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(gè)實(shí)例來講解group by語句中如何使用聚合函數(shù)。
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(xiàn)在我們要對city進(jìn)行分組查詢,并獲取每個(gè)分組有多少條數(shù)據(jù),我們需要count聚合函數(shù)。
SELECT *,count(*) FROM book GROUP BY city
結(jié)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(gè)組,這就是GROUP BY的字面含義。分完組后,然后用聚合函數(shù)對每組中的不同字段(一或多條記錄)作運(yùn)算。
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