Mysql中使用count加条件统计

本文介绍在Mysql中如何使用count()函数进行条件统计,包括使用条件表达式、if表达式和casewhen表达式的方法,并通过实例展示了统计字段非空记录数及条件统计的具体操作。

前言

最近发现在处理Mysql问题时,count()函数频繁上镜,常常出现在分组统计的情景下,但是有时候并不是使用group by分好组就可以直接统计了,比如说一个常见的需求,统计每个班级男生所占的比例,这种情况一般会按照班级分组,但是分组内不但要统计班级的人数,还要统计男生的人数,也就是说统计是有条件的,之前确实没有考虑过怎样实心,后来查询了资料,总结在这里,方便日后查找使用。

Mysql中count()函数的一般用法是统计字段非空的记录数,所以可以利用这个特点来进行条件统计,注意这里如果字段是NULL就不会统计,但是false是会被统计到的,记住这一点,我们接下来看看几种常见的条件统计写法。

测试环境

Windows 10
Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 7
Server version: 5.7.21-log MySQL Community Server (GPL)
Copyright © 2000, 2018, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its affiliates. Other names may be trademarks of their respective owners.
Type ‘help;’ or ‘\h’ for help. Type ‘\c’ to clear the current input statement.

准备工作

  1. 新建一个Mysql数据表a,包含idnum两个字段
mysql> create table a(id int, num int);
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
  1. 插入测试数据,为了看count()函数的效果,我们插入两个空数据
mysql> insert into a values (1,100),(2,200),(3,300),(4,300),(8,null),(9,null);
Query OK, 6 rows affected (0.01 sec)
Records: 6  Duplicates: 0  Warnings: 0
  1. 查询表a中的数据,与后面的统计做比较
mysql> select * from a;
+----+------+
| id | num  |
+----+------+
|  1 |  100 |
|  2 |  200 |
|  3 |  300 |
|  4 |  300 |
|  8 | NULL |
|  9 | NULL |
+----+------+
6 rows in set (0.09 sec)
  1. 调用count()函数看效果,如果使用count(*)会查询出所有的记录数,但如果使用count(num)发现只有4条数据,numNULL的记录并没有统计上
mysql> select count(*) from a;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        6 |
+----------+
1 row in set (0.03 sec)

mysql> select count(num) from a;
+------------+
| count(num) |
+------------+
|          4 |
+------------+
1 row in set (0.04 sec)

条件统计

  1. count()函数中使用条件表达式加or null来实现,作用就是当条件不满足时,函数变成了count(null)不会统计数量
mysql> select count(num > 200 or null) from a;
+--------------------------+
| count(num > 200 or null) |
+--------------------------+
|                        2 |
+--------------------------+
1 row in set (0.22 sec)
  1. count()函数中使用if表达式来实现,当条件满足是表达式的值为非空,条件不满足时表达式值为NULL;
mysql> select count(if(num > 200, 1, null)) from a;
+-------------------------------+
| count(if(num > 200, 1, null)) |
+-------------------------------+
|                             2 |
+-------------------------------+
1 row in set (0.05 sec)
  1. count()函数中使用case when表达式来实现,当条件满足是表达式的结果为非空,条件不满足时无结果默认为NULL;
mysql> select count(case when num > 200 then 1 end) from a;
+---------------------------------------+
| count(case when num > 200 then 1 end) |
+---------------------------------------+
|                                     2 |
+---------------------------------------+
1 row in set (0.07 sec)

总结

使用count()函数实现条件统计的基础是对于值为NULL的记录不计数,常用的有以下三种方式,假设统计num大于200的记录

  1. select count(num > 200 or null) from a;
  2. select count(if(num > 200, 1, null)) from a
  3. select count(case when num > 200 then 1 end) from a
<think>嗯,用户需要了解MySQL中带条件count函数使用方法。根据提供的引用资料,特别是引用[3]中提到了COUNT(type=1 OR NULL)这种写法,这应该是关键点。 用户可能正在处理需要按条件计数的场景,比如统计不同状态的数据量。引用[3]的示例很典型,展示了如何在按天分组时同时统计总数和特定条件的数量。用户可能遇到的问题是常规的COUNT()无法直接过滤条件。 考虑到用户引用了优化相关内容(引用[1]),在解释时需要强调性能影响。引用[2]提到COUNT(*)和COUNT(1)的区别,但用户明确要条件计数,所以重点在COUNT(expr)的变体。 用户没有说明具体场景,但引用[3]的日期分组示例暗示可能是时间序列分析。准备使用订单状态的例子,这样更通用。需要解释清楚OR NULL的机制——这是MySQL实现条件计数的核心技巧,因为COUNT只计数非NULL值。 还要注意用户可能混淆WHERE条件COUNT条件的作用范围。比如WHERE影响所有聚合,而COUNT条件只影响当前列的计数。这需要明确区分,特别是在组合使用GROUP BY时。 </think>在 MySQL使用条件的 `COUNT` 函数主要有以下几种方法,核心技巧是利用 **MySQL 对布尔表达式求值后返回 `1`(真)或 `0`(假),而 `COUNT` 只统计非 `NULL` 值** 的特性[[^3]]: ### 📌 方法一:使用 `SUM(IF(condition, 1, 0))` ```sql SELECT SUM(IF(status = 'completed', 1, 0)) AS completed_count, SUM(IF(status = 'pending', 1, 0)) AS pending_count FROM orders; ``` * **原理**:`IF` 函数对符合条件的行返回 `1`,不符合返回 `0`,`SUM` 累这些 `1` 实现计数。 * **适用场景**:需要同时统计多个条件的结果。 ### 📌 方法二:使用 `COUNT(IF(condition, 1, NULL))` ```sql SELECT COUNT(IF(status = 'completed', 1, NULL)) AS completed_count FROM orders; ``` * **原理**:`IF` 函数符合条件的返回 `1`(非`NULL`,被计数),不符合的返回 `NULL`(不被计数)[[^3]]。 ### 📌 方法三:使用 `COUNT(CASE WHEN condition THEN 1 END)` ```sql SELECT COUNT(CASE WHEN status = 'completed' THEN 1 END) AS completed_count FROM orders; ``` * **原理**:`CASE` 语句符合条件的返回 `1`(非`NULL`,被计数),不符合的隐式返回 `NULL`(不被计数)。 * **优势**:语法更标准(兼容其他 SQL 数据库),可处理复杂条件链。 ### 📌 方法四:使用布尔表达式 + `OR NULL` (直接嵌入 `COUNT`) ```sql SELECT COUNT(status = 'completed' OR NULL) AS completed_count FROM orders; ``` * **原理**: * `status = 'completed'` 结果为 `TRUE (1)` 或 `FALSE (0)`。 * `TRUE OR NULL` 结果是 `TRUE (1)`(可计数)。 * `FALSE OR NULL` 结果是 `NULL`(不计)[[^3]]。 ### 📝 结合 `GROUP BY` 的分组统计示例 统计每天的订单总数及已完成订单数: ```sql SELECT DATE(order_date) AS order_day, COUNT(*) AS total_orders, -- 总订单数 COUNT(IF(status = 'completed', 1, NULL)) AS completed_orders -- 已完成订单数 FROM orders GROUP BY order_day; ``` ### ⚠️ 关键注意事项 1. **避免 `COUNT(column = 'value')`**: 直接写 `COUNT(status = 'completed')` 会统计 `status` 非 `NULL` 的所有行(因为表达式结果 `0` 或 `1` 都不是 `NULL`),**无法实现条件计数**。务必上 `OR NULL` 或改用其他方法[[^3]]。 2. **`NULL` 处理**: 所有方法本质是利用 `COUNT` 忽略 `NULL` 的特性。确保条件表达式在不符合时产生 `NULL`。 3. **性能**: 对于大数据表,确保 `WHERE` 条件和 `COUNT` 中涉及的列有合适索引[[^1]]。避免在全表扫描上叠复杂条件。 > **📚 引用说明** > 本文所述条件计数技巧(特别是 `OR NULL` 和 `COUNT(IF/CASE)` 的使用)参考了 MySql 条件计数的典型实践[[^3]],并融合了 COUNT 函数优化的一般性原则[[^1]]。
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