MySQL--count函数如果得到null的处理方法

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-- 运行此sql会得到一个null值,我们在做数据列表展示时,即使无数据也必须返回0而非null,  
如果我们不在后台代码里对运行sql之后的结果进行判断处理的话,  
我们就必须想办法在sql里解决这件事情。

select count(DISTINCT a.id)
FROM t_topic a
LEFT JOIN t_m_user b on b.id=a.create_by and b.deleted = '0'
LEFT JOIN t_dianzan c on c.topic_id=a.id AND c.deleted = '0'
LEFT JOIN t_topic_comment d on d.topic_id=a.id AND d.deleted = '0'
WHERE a.deleted = '0'
AND DATE_FORMAT(a.create_date,'%Y-%m-%d') = '2018-09-18'
GROUP BY a.id
ORDER BY a.create_date

-- 解决办法很简单 在外层嵌套一个count函数即可 
SELECT count(*) as total
FROM
(
	select count(DISTINCT a.id)
	FROM t_topic a
	LEFT JOIN t_m_user b on b.id=a.create_by and b.deleted = '0'
	LEFT JOIN t_dianzan c on c.topic_id=a.id AND c.deleted = '0'
	LEFT JOIN t_topic_comment d on d.topic_id=a.id AND d.deleted = '0'
	WHERE a.deleted = '0'
	AND DATE_FORMAT(a.create_date,'%Y-%m-%d') = '2018-09-18'
	GROUP BY a.id
	ORDER BY a.create_date
) t
YOLO26涨点改进 | 独家创新、损失函数改进篇 | TGRS 2025顶刊 | 带来AIoU小目标涨点损失函数,增强了目标检测中对边界框形状和尺寸的敏感度,适合复杂场景和小物体检测中有效涨点 AIoU损失函数通过自适应形状感知和尺寸敏感加权机制,有效解决了YOLO26原生损失函数在小目标检测中的缺陷。实验结果表明,AIoU损失函数在多个数据集上均取得了显著的性能提升,尤其在小目标检测和多任务场景下表现突出。自适应形状感知,对形状差异较大的目标给予更大惩罚,提高边界框拟合精度尺寸敏感加权,对小目标的宽高比例差异给予更大权重,增强模型对小目标特征的学习能力梯度连续性好,即使在IoU=0时仍能提供有效的梯度更新,解决小目标梯度消失问题。 阅读详情

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Model_Vincent
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