# MySQL中的COUNT和WHERE用法
在MySQL数据库中，COUNT是一种用于统计表中记录数量的函数。而WHERE子句则是用来过滤结果集的条件。
本文将为您介绍如何使用COUNT和WHERE子句来实现数据的统计和过滤。我们将使用MySQL数据库和一些示例代码来演示这些概念。
## COUNT函数
COUNT函数用于计算一个表中满足特定条件的记录数。它的基本语法如下：
```sq
原创
2023-12-10 09:10:06
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前言 select count是我们在mysq经常使用的计算数据个数的sql，主要用法有三种，count(*)，count(常量),count(列)。这三种在使用上及效率的区别呢？正文扫描的行数 首先对于效率来说，如下的一张表:CREATE TABLE `tb_user_info` (
`i
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2023-07-13 21:40:59
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对于 MySQL 查询优化器而言,如下两个表达式是等价的: WHERE col in (1,2,3); WHERE col1=1 OR col=2 OR col=3; 鉴于这个理论,我们试想一下,如果 IN......CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL 连接(JOIN).. 之所以更有效率一些,是因为 MySQL 不需要在内存中创建临时表来完
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2023-07-17 20:22:45
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数据库的准备：-- 创建一个数据库
create database python_test charset=utf8;
-- 使用一个数据库
use python_test;
-- 显示使用的当前数据是哪个?
select database();
-- 创建一个数据表
-- students表
create table students(
id int unsigned primar
### MySQL where count 大于
在使用MySQL数据库进行数据查询时，经常需要筛选出符合特定条件的数据。其中，`where`子句是用于指定条件的关键字。本文将介绍如何使用`where count 大于`来查询满足条件的数据，并提供相应的代码示例。
#### 什么是`where count 大于`？
`where count 大于`是指在查询数据时，限制返回结果中满足特定条件
原创
2024-03-19 03:35:02
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对于需要排序的字段使用索引当查询结果需要order by的时候，可以在order by 的字段加上索引，因为索引已经排列好顺序了，所以可以更快的完成排序，而不需要每次对查询结果进行排序，耗费大量内存和时间。尽量使用union all 而不是union除非确实需要服务器消除重复的行，否则一定要使用union all，因此没有all关键字，mysql会在查询的时候给临时表加上distinct的关键字，
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2023-08-11 14:11:30
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今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。1. 为查询缓存
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2024-06-14 13:43:49
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SQL语句中join连表时on和where后都可以跟条件，那么对查询结果集，执行顺序，效率是如何呢？通过查询资料发现：区别：on是对中间结果进行筛选，where是对最终结果筛选。执行顺序：先进行on的过滤, 而后才进行join。效率：如果是inner join, 放on和放where产生的结果一样, 但没说哪个效率速度更高? 如果有outer join (left or right), 就有区别了
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2023-07-05 16:17:59
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本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法，共19条，具体如下：1、EXPLAIN做MySQL优化，我们要善用EXPLAIN查看SQL执行计划。下面来个简单的示例，标注（1、2、3、4、5）我们要重点关注的数据：type列，连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式。key_len列，索
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2024-07-29 14:24:11
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写sql的时候很多小伙伴会写 left join where，然后发现 主表有的，附表没有的没有返回主要区别left-join中，即使有相同的查询条件，结果也不一定呼i 一样，原因是优先级决定的，on的优先级比where高on-and是韦恩运算连接生成临时表时的使用条件where是全部连接生成临时表后，在根据条件进行过滤on的优先级比where高，因此，理论on-and写法效率比on-where高
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2023-08-19 13:49:21
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用单表接近一千万数据（四列：int，两个varchar，日期时间）测，发现几个效率几乎一致 count(0)=count(1)=count(数字)=count(*)>count(primary key)>count(column) 根据相关解释： 1. count(指定的有效值)--执行计划都会转化 ...
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2021-05-02 21:57:49
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本文介绍一些优化 MySQL 索引设计和查询的建议。在进行优化工作前，请务必了解MySQL EXPLAIN命令: 查看执行计划索引索引在逻辑上是指从索引列(关键字)到数据的映射，通过索引可以快速的由关键字查找到数据记录。顺序查找复杂度为O(n), 树状索引查找复杂度为O(logn), 哈希索引为O(1)。MySQL中的索引一般是指BTree索引， InnoDB存储引擎使用B+树来实现BTree索引
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2023-07-10 16:51:32
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# MySQL JOIN WHERE 条件的效率
在使用 MySQL 数据库进行数据查询时，经常会用到 JOIN 操作，通过连接两个或多个表来获取所需的数据。而为了进一步筛选数据，我们可以使用 WHERE 条件来指定查询的条件。本文将介绍 MySQL JOIN WHERE 条件的效率优化方法，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解和应用。
## JOIN 操作和 WHERE 条件的基本概念
原创
2023-12-05 03:28:41
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查询效率分析：子查询为确保消除重复值，必须为外部查询的每个结果都处理嵌套查询。在这种情况下可以考虑用联接查询来取代。如果要用子查询，那就用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行，效率较高。无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的。因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历。建立合理的索引,避免扫描多余数据，避
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2023-07-17 22:48:15
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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<.........
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2021-02-26 15:17:10
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sql的join和where有什么区别发布时间：2020-09-17 10:17:15阅读：87作者：小新小编给大家分享一下sql的join和where有什么区别，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！join关键字的作用是将多个表按一定的条件联合起来，从而可以实现从多个表中获取数据。推荐课程：MySQL教程。在j
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2023-09-30 08:10:51
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背景今天团队在做线下代码评审的时候，发现同学们在代码中出现了select count(1) 、 select count(*)，和具体的select count(字段)的不同写法，本着分析的目的在会议室讨论了起来，那这几种写法究竟孰优孰劣呢，我们一起来看一下。讨论归纳先来看看MySQL官方对SELECT COUNT的定义：传送门：https://dev.mysql.com/doc/refman/5
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2021-06-03 14:06:28
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mysql not in、left join、IS NULL、NOT EXISTS 效率问题记录，需要的朋友可以参考下。NOT IN、JOIN、IS NULL、NOT EXISTS效率对比语句一：select count(*) from A where A.a not in (select a from B)语句二：select count(*) from A left join B on A.
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2024-08-26 16:55:40
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select count (*)、count(1)、count(column)的查询效率如下：
1 count(1) 中的 1 并不是表示为第一个 column
2 count(*) 跟 count(1) 的结果一样，包括对NULL的统计
3 count(column) 是不包括对NULL的统计
4 如果表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快
原创
2012-05-01 12:03:51
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1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择； 2.尽量减少 ： 比如认为COUNT(...
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2008-09-09 09:39:00
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