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如何在 MySQL 中使用 count 聚合函數？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
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
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
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
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
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：
idfirst_namelast_namecity1JasonMartinToronto2AlisonMathewsVancouver3JamesMathewsVancouver4CeliaRiceVancouver5DavidLarryNew 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：
idfirst_namelast_namecitycount(*)1JasonMartinToronto12AlisonMathewsVancouver35DavidLarryNew York1
看完上述內容，你們掌握如何在 MySQL 中使用 count 聚合函數的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注丸趣 TV 行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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