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： 統計某個列的數據的數量； 統計結果集的行數；

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。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql聚合函数count用法_MySQL中聚合函数count的使用和性能优化技巧的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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