MySQL中count函数使用方法详解
count函数是用来统计表中或数组中记录的一个函数,下面我来介绍在MySQL中count函数用法与性能比较吧。count(*) 它返回检索行的数
count函数是用来统计表中或数组中记录的一个函数,下面我来介绍在MySQL中count函数用法与性能比较吧。count(*) 它返回检索行的数目, 不论其是否包含 NULL值。
SELECT 从一个表中检索,,而不检索其它的列,并且没有 WHERE子句时, COUNT(*)被优化到最快的返回速度。
例如:SELECT COUNT(*) FROM student;
COUNT(DISTINCT 字段),返回不同的非NULL值数目;若找不到匹配的项,则COUNT(DISTINCT)返回 0 。
这个优化仅适用于 MyISAM表, 原因是这些表类型会储存一个函数返回记录的精确数量,而且非常容易访问。
对于事务型的存储引擎(InnoDB, BDB), 存储一个精确行数的问题比较多,原因是可能会发生多重事物处理,而每个都可能会对行数产生影响。
例, 创建用于测试的数据表,以进行count数据统计:
CREATE TABLE `user` (
`id` int(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`password` varchar(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=latin1
测试数据为:
1 name1 123456
2 name2 123456
3 name3 123456
4 name4 NULL
请注意以下查询的返回结果:
1,select count(*) from `user`
2,select count(name) from `user`
3,select count(password) from `user`
输出结果:4,4,3
原因分析:
1,count(*)是对行数目进行计数,所以结果为4。
2,count(column_name)是对列中不为空的行进行计数,所以count(name)=4,而count(password)=3。
以上二点,在使用count函数时,要注意下。
使用GROUP BY对每个owner的所有记录分组,没有它,你会得到错误消息:
mysql> SELECT owner, COUNT(*) FROM pet;
ERROR 1140 (42000): Mixing of GROUP columns (MIN(),MAX(),COUNT(),...)
with no GROUP columns is illegal if there is no GROUP BY clause
COUNT( )和GROUP BY以各种方式分类你的数据。下列例子显示出进行动物普查操作的不同方式。
每种动物的数量:
mysql> SELECT species, COUNT(*) FROM pet GROUP BY species;
+---------+----------+
| species | COUNT(*) |
+---------+----------+
| bird | 2 |
| cat | 2 |
| dog | 3 |
| hamster | 1 |
| snake | 1 |
+---------+----------+
每种性别的动物数量:
mysql> SELECT sex, COUNT(*) FROM pet GROUP BY sex;
+------+----------+
| sex | COUNT(*) |
+------+----------+
| NULL | 1 |
| f | 4 |
| m | 4 |
+------+----------+
(在这个输 出中,NULL表示“未知性别”。)
按种类和性别组合的动物数量:
mysql> SELECT species, sex, COUNT(*) FROM pet GROUP BY species, sex;
+---------+------+----------+
| species | sex | COUNT(*) |
+---------+------+----------+
| bird | NULL | 1 |
| bird | f | 1 |
| cat | f | 1 |
| cat | m | 1 |
| dog | f | 1 |
| dog | m | 2 |
| hamster | f | 1 |
| snake | m | 1 |
+---------+------+----------+
若 使用COUNT( ),你不必检索整个表。例如, 前面的查询,当只对狗和猫进行时,应为:
mysql> SELECT species, sex, COUNT(*) FROM pet
-> WHERE species = 'dog' OR species = 'cat'
-> GROUP BY species, sex;
+---------+------+----------+
| species | sex | COUNT(*) |
+---------+------+----------+
| cat | f | 1 |
| cat | m | 1 |
| dog | f | 1 |
| dog | m | 2 |
+---------+------+----------+
或, 如果你仅需要知道已知性别的按性别的动物数目:
mysql> SELECT species, sex, COUNT(*) FROM pet
-> WHERE sex IS NOT NULL
-> GROUP BY species, sex;
+---------+------+----------+
| species | sex | COUNT(*) |
+---------+------+----------+
| bird | f | 1 |
| cat | f | 1 |
| cat | m | 1 |
| dog | f | 1 |
| dog | m | 2 |
| hamster | f | 1 |
| snake | m | 1 |
+---------+------+----------+
顺便提下mysql的DISTINCT的关键字有很多你想不到的用处
1.在count 不重复的记录的时候能用到
比如SELECT COUNT( DISTINCT id ) FROM tablename;
就是计算talbebname表中id不同的记录有多少条
2,在需要返回记录不同的id的具体值的时候可以用
比如SELECT DISTINCT id FROM tablename;
返回talbebname表中不同的id的具体的值

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。

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MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。
