DepartmentID as '部门名称', COUNT(*) as '个数' from BasicDepartment group by DepartmentID 这个就是使用了group...用聚合函数把这三条记录整合成一条记录count(DepartmentName) WHERE和 HAVING HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据。...HAVING子句可以使用聚合函数 WHERE子句在聚合前先筛选记录．也就是说作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前．...相反，HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据 需要注意说明：当同时含有where子句、group by 子句 、having子句及聚集函数时，执行顺序如下： 执行where子句查找符合条件的数据...) T1 LEFT JOIN ( SELECT COUNT(*) AS COUNT,AREA_ID,AREA_NAME FROM DW_DM_RE_RC GROUP BY AREA_ID
与count(distinct)都是很常见的操作。...count(distinct colA)就是将colA中所有出现过的不同值取出来，相信只要接触过数据库的同学都能明白什么意思。...count(distinct colA)的操作也可以用group by的方式完成，具体代码如下： select count(distinct colA) from table1; select count...group by的实现方式是先将colA排序。...总结起来就是，count(distinct)吃内存，查询快；group by空间复杂度小，在时间复杂度允许的情况下，可以发挥他的空间复杂度优势。
GROUP BY子句必须出现在WHERE子句之后，ORDER BY子句之前. HAVING语句必须在ORDER BY子句之后。...（where先执行，再groupby分组；groupby先分组，having在执行。） 2. 除聚集计算语句外，SELECT语句中的每个列都必须在GROUP BY子 句中给出。...count()为聚集函数，vend_id在后面groupby中有，所以select后面有。...select vend_id, count(*) , sales from products group by vend_id; 这个语句，其中sales字段，在group by中没有，所以查询的结果...(*) nums, min(sales) sales from products group by vend_id） as A on B.vend_id = A.vend_id WHERE……. 3
where,group by,having,order by的时候，执行顺序和编写顺序 使用count（列名）当某列出现null值的时候，count（*）仍然会计算，但是count(列名)不会。...二、数据分组(group by ): select 列a,聚合函数（聚合函数规范） from 表明 where 过滤条件 group by 列a group by 字句也和where条件语句结合在一起使用...当结合在一起时，where在前，group by 在后。即先对select xx from xx的记录集合用where进行筛选，然后再使用group by 对筛选后的结果进行分组。...2.where肯定在group by 之前，即也在having之前。 3.where后的条件表达式里不允许使用聚合函数，而having可以。...四、当一个查询语句同时出现了where,group by,having,order by的时候，执行顺序和编写顺序是： 1.执行where xx对全表数据做筛选，返回第1个结果集。
1. select * from test where a=xx group by b order by c 如何加索引 CREATE TABLE `index_test` ( `id` int...alter table index_test add index name_gid_age_index(name,gid,age); explain select * from index_test where...name='taoshihan' group by gid order by age; ?
思路就是通过article表来分别join成果product表、user表和project表，然后group里用productid来筛选，最后再用projectid筛选。...err error) { db := GetDB() db.Order("total desc").Table("article").Select("product_id as productid, count...Joins("left JOIN user on user.id = product.uid").Group("product.uid")....Joins("left JOIN project on project.id = product.project_id").Where("project.id=?", pid).
条件之后计数 SQL> select sno,count(*) from sc where grade>=90 group by sno; SNO COUNT...条件之后计数 SQL> select sno,count(*) from sc where grade>=90 group by sno; SNO COUNT(*) - ---...//进行分组显示，并且按照where条件之后计数，在根据having子句筛选分组 SQL> select sno,count(*) from sc where grade>=90 group by...条件之后计数 SQL> select sno,count(*) from sc where grade>=90 group by sno; SNO COUNT...条件之后计数 SQL> select sno,count(*) from sc where grade>=90 group by sno; SNO COUNT(*) - ---
---- count(id) InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行行的id值全部取出来，返回给server层，server层拿到id后，判断是不可能为空的，就按行累加。...count(1) InnoDB引擎遍历整张表，但不取值，server层对于返回的每一行，放一个数字 1 进去，判断是不可能为空的，累计增加。...count(字段) 1.如果这个字段是定义为not null的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为null，按行累加 2.如果这个字段定义允许为null的话，判断到有可能是...count(*) 不会把全部的字段取出来，而是做专门的优化，不取值，count(*)肯定不是null，按行累加。...总结：count(*)>count(1)>count(id)>count(字段)
方法一： 思路：使用group by分组，再用count计算每组的个数，最后用having比较计算后的值大于1的数据。 ...select PRODUCT_CODE from TM_CIS_REQ_PRD_HIS_COUNT group by PRODUCT_CODE,CREDIT_ORG_CODE...,REQ_DATE having count(REQ_DATE)>1 方法二： 思路：使用group by分组，再用count计算每组的个数，放到临时表...dd中，最后用where筛选出大于1的 select PRODUCT_CODE from (select count(REQ_DATE) as product from TM_CIS_REQ_PRD_HIS_COUNT...where product>1; 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/106317.html原文链接：https://javaforall.cn
就是为了统计记录数 由SELECT返回 为了理解这个函数，让我们祭出 employee_tbl 表 所有记录 统计行的总数 计算 Zara 的记录数 注意：由于 SQL 查询对大小写不敏感，所以在 WHERE...null值 区别 count(1)比count(*)效率高 二 . count(字段)与count(1)和count(*)的区别 count(字段)的作用是检索表中的这个字段的非空行数，不统计这个字段值为...null的记录 任何情况下SELECT COUNT(1) FROM tablename是最优选择 尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = ‘value...’ 这种 杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename WHERE COL2 = ‘value’ 的出现 如果表没有主键，那么count（1）比count（*）快 如果有主键，那么...count（主键，联合主键）比count（*）快 如果表只有一个字段，count（*）最快 count(1)跟count(主键)一样，只扫描主键。
count(列名)、 count(常量)、 count(*)区别 开发过程中总是纠结于count时到底是用count(列名)、 count(常量)、 count(*)其中的哪个，用哪个统计数据的效率会高些...，当然，前提是不能有where条件。...前提是查询语句中不包含WHERE或GROUP BY等条件。...至此，我们介绍完了MySQL数据库对于COUNT(*)的优化，这些优化的前提都是查询语句中不包含WHERE以及GROUP BY条件。...COUNT(*)和COUNT(1) 对于COUNT(1)和COUNT(*)，MySQL的优化是完全一样的，根本不存在谁比谁快！ 那既然COUNT(*)和COUNT(1)一样，建议用哪个呢？
执行效率上： 列名为主键，count(列名)会比count(1)快 （待商榷） 列名不为主键，count(1)会比count(列名)快 （确定） 如果表多个列并且没有主键，则 count（1） 的执行效率优于...， 无条件查询情况下 可以得到结论 count(主键） count(*) count(1) 效率远高于 count(非主键列） count(*） count(1), count(列,主键)...执行计划基本上是一样的 count(列名（非主键）） 比如 count*name 的执行计划 type = All 是进行的全表扫描，而count(*） count(1), count(列,主键)..., no other columns are retrieved, and there is no WHERE clause.This optimization only applies to MyISAM...对于MyISAM表，如果SELECT从一个表中检索，没有检索其他列，也没有WHERE子句，那么COUNT(*)被优化为快速返回。
(*) from test group by x; select concat(0x5e,version(),0x5e,floor(rand(0)*2))x,count(*) from (select...(rand(0),3))x,count(*) from test group by x; rand(),count()被禁用： select min(@a:=1) from test group by...(*) from test group by x (select floor(rand(0)*2) as x,count(*) from test group by x) 当查询第一个数据时，x的第一个值是...where table_name=“test” limit 0,1),floor(rand(0)*2))x from information_schema.tables group by x;（查列名...*2))x from information_schema.tables group by x; 注入语句： select id from test where id=1 and (select
1、查询价格不是800的所有商品(where/！=） SELECT * FROM product WHERE price !...= 800 2、查询商品价格在200到1000之间所有商品（between） SELECT * FROM product WHERE price BETWEEN 200 AND 1000; SELECT...WHERE price = 200 OR price = 800; SELECT * FROM product WHERE price IN (200,800); 4、查询含有’霸’字的所有商品（like...） SELECT * FROM product WHERE pname LIKE '%霸%' SELECT * FROM product WHERE pname LIKE '_想%'--第二个字为想的...SELECT * FROM product WHERE pname LIKE '香%';--以香开头的 5、查询有分类的商品（null） SELECT * FROM product WHERE category_id
首先要弄清楚 count() 的语义。count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。...所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...count(可空字段) 扫描全表，读到server层，判断字段可空，拿出该字段所有值，判断每一个值是否为空，不为空则累加 count(非空字段)与count(主键 id) 扫描全表，读到server层，...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...性能对比结论 count(可空字段) count(非空字段) = count(主键 id) count(1) ≈ count(*)
首先要弄清楚 count() 的语义。count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。...所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...count(可空字段) 扫描全表，读到server层，判断字段可空，拿出该字段所有值，判断每一个值是否为空，不为空则累加 count(非空字段)与count(主键 id) 扫描全表，读到server层，...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...性能对比结论 count(可空字段) count(非空字段) = count(主键 id) count(1) ≈ count(*) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
结论: count(*)>count(1)>count(主键id)>count(字段) 原因: count(*)单独做过优化,只扫描普通索引树,并且不会取值,按行累加 count(1)遍历表放一个数字“...1”进去,判断是不可能为空的,按行累加 count(主键id)遍历表,解析数据把id值取出来,按行累加 count(字段)遍历表,解析数据,判断是否为null,按行累加,如果不是索引的更慢 引擎差异:...innodb表引擎的都要遍历表,因为存在事务下的mvcc机制的原因 myisam引擎的count(*)直接存储了值,不需要遍历直接取值所以最快
难道 count(1) 的性能就比 count(*) 要好吗？...但要是在后面加了where查询条件时，统计总数也没有像想象中那么快了。 InnoDB 引擎：执行 count(*)，需要将数据一行一行地读，再统计总数。...count(1) 和 count() 对比 当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用 count(1)还要比使用 count(*)用时多了！...因为 count(*)自动会优化指定到那一个字段，所以没必要去 count(1)，用 count(*) sql会帮你完成优化的，因此：count(1) 和 count(*)基本没有差别！...执行效率上： 列名为主键， count(列名) 会比 count(1)快 列名不为主键， count(1) 会比 count(列名)快 如果表多个列并且没有主键，则 count(1) 的执行效率优于 count
从执行计划来看，count(1)和count(*)的效果是一样的。但是在表做过分析之后，count(1)会比count(*)的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。...如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。 因为count(*),自动会优化指定到那一个字段。...所以没必要去count(1)，用count(*)，sql会帮你完成优化的 因此：count(1)和count(*)基本没有差别！...执行效率上： 列名为主键，count(列名)会比count(1)快 列名不为主键，count(1)会比count(列名)快 如果表多个列并且没有主键，则 count（1） 的执行效率优于 count...(name), count(1), count(*), count(age), count(distinct(age)) 28 -> from counttest 29 -> group by
执行效果： 1、count(1) and count(*) 当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！...从执行计划来看，count(1)和count(*)的效果是一样的。但是在表做过分析之后，count(1)会比count(*)的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。...所以没必要去count(1)，用count(*)，sql会帮你完成优化的 因此：count(1)和count(*)基本没有差别！...执行效率上： 列名为主键，count(列名)会比count(1)快 列名不为主键，count(1)会比count(列名)快 如果表多个列并且没有主键，则 count（1） 的执行效率优于 count...(name), count(1), count(*), count(age), count(distinct(age)) -> from counttest -> group by name
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