| id | 皇子的唯一编号 |
|---|---|
| mother | 皇子母亲的唯一编号 |
皇帝把妃子分成了两个等级，天宫娘娘(编号小于25)和地宫娘娘(编号大于等于25)，他想知道天宫娘娘们和地宫娘娘们的生育能力孰强孰弱。于是，程序员开始写SQL Query了。
方法1：使用GROUP BY
SQL Query
SELECT COUNT(*) FROM `prince` GROUP BY `mother` > 24;
执行结果
count(*)
50029
49971
在100,000行数据上的运行时间：0.0335 秒
分析
这种GROUP BY方法的最大问题在于：无法区分所得到的结果。这两个数字哪一个是天宫娘娘们所生的皇子数，哪一个是地宫娘娘们所生的皇子数呢？不知道。所以，尽管它统计出了总数，但是没有什么意义。
因此，为了区分统计结果，必须要把条件 mother > 24 也作为一个字段在结果集中作为一个字段体现出来，修改后的sql如下：
SELECT COUNT(*) AS `number`, `mother` > 24 AS `type` FROM `prince` GROUP BY `mother` > 24;
执行结果
number type
50029 0
49971 1
条件表达式作为字段时，该字段的值就是该条件表达式的值，因此，对应我们的例子，type = 1 也就是表示 mother > 24 的值为1，因此，第二行中的数字代表地宫娘娘们所生的皇子数。
经过修改后，我们看出，天宫娘娘们略胜一筹。
优缺点
缺点是显而易见的，由于使用了条件表达式作为分组依据，它只能做二元的划分，对于要分成多类进行统计的情况不能够胜任。比如要分别统计1~10号、11~24号，25号~50号妃子的产子数，就无法实现了。
另外，由于使用了GROUP BY，因此涉及到排序，执行时间上要更长。
我暂时没有发现这种方法的优点。
方法2：使用嵌套的SELECT
使用嵌套的SELECT也可以达到目的，在每个SELECT子句中统计一个条件下的数据，然后用一个主SELECT把这些统计数据整合起来。
SQL Query
SELECT ( SELECT COUNT( * ) FROM `prince` WHERE `mother` >24 ) AS `digong`, ( SELECT COUNT( * ) FROM `prince` WHERE `mother` =24 ) AS `tiangong`
执行结果
digong tiangong
49971 50029
在100,000行数据上的运行时间：0.0216 秒
分析
这种嵌套SELECT的方法非常直观，就是分别统计各个条件下的数值，最后进行汇总，通俗易懂，跟自然语言没啥区别了。
优缺点
优点就是直观，而且速度也比GROUP BY要快。虽然是3条SELECT语句，看起来比GROUP BY的方案多了2条语句，但是它不涉及到排序，这就节省了很多时间。
缺点可能就是语句稍多，对语句数量有洁癖的同学可能会比较不舒服。
方法3：使用CASE WHEN
CASE WHEN语句的功能很强大，可以定义灵活的查询条件，很适合进行分类统计。
SQL Query
SELECT COUNT( CASE WHEN `mother` >24 THEN 1 ELSE NULL END ) AS `digong`, COUNT( CASE WHEN `mother` =24 THEN 1 ELSE NULL END ) AS `tiangong` FROM prince
执行结果
digong tiangong
49971 50029
在100,000行数据上的运行时间：0.02365825 秒
分析
此方法的关键在于
COUNT( CASE WHEN `mother` >24 THEN 1 ELSE NULL END )
这里的COUNT和CASE WHEN联合使用，做到了分类计数。先使用CASE WHEN，当满足条件时，将字段值设置为 1， 不满足条件时，将字段值设置为NULL，接着COUNT函数仅对非NULL字段进行计数，于是，问题解决。
优缺点
优点嘛，此方法也不涉及到排序，因此运行时间上与方法2相当，SELECT语句减少到了 1 条。
缺点就是语句比较长，对语句长度有洁癖的同学可能会比较不舒服。
总结
对于确定分类的按条件计数，可以尽量不用GROUP BY，从而避免排序动作，加速Query的执行。
如果需要根据某个字段的值进行分类，而该字段的值是可变的，比如皇帝要统计每一个妃子的产子数，而他可能不停的再娶很多妃子，这种情况下，使用方法2和方法3就不太灵光了，还是使用一个GROUP BY来得简单便捷。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
