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本篇内容介绍了“MySQL 中的 count()、union() 和 group by 语句的用法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
一、MySQL 中 count() 的不同用法
count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。【相关推荐：mysql 视频教程】
1. 对于 count(主键 id) 来说，InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加
2. 对于 count(1) 来说，InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字 1 进入，判断是不可能为空的，按行累加
3. 对于 count(字段) 来说，如果这个字段是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；如果这个字段定义允许为 null 的话，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来在判断一下，不是 null 才累加
4. 对于 count(*) 来说，并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化。不取值，count(*) 肯定不是 null，按行累加
二、union 执行流程
为了便于量化分析，以下面表 t1 来举例
create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a));
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `idata`()
BEGIN
declare i int;
set i=1;
while(i =1000)do
insert into t1 values(i, i, i);
set i=i+1;
end while;
END分析下面这条 SQL 语句：
(select 1000 as f) union (select id from t1 order by id desc limit 2);union 的语义是取这两个子查询结果的并集。并集的意思是这两个集合加起来，重复的行只保留一行
第二行的 key=PRIMARY，说明第二个子句用到了索引 id
第三行的 Extra 字段，表示在对子查询的结果集做 union 的时候，使用了临时表
这个语句的执行流程如下：
1. 创建一个内存临时表，这个临时表只有一个整型字段 f，并且 f 是主键字段
2. 执行第一个子查询，得到 1000 这个值
3. 执行第二个子查询：
拿到第一行 id=1000，试图插入临时表中。但由于 1000 这个值已经存在于临时表了，违反了唯一性约束，所以插入失败，然后继续执行
取到第二行 id=999，插入临时表成功
4. 从临时表中按行取出数据，返回结果，并删除临时表，结果中包含两行数据分别是 1000 和 999
这里的内存临时表起到了暂存数据的作用，而且计算过程还用上了临时表主键 id 的唯一性约束，实现了 union 的语义
如果把上面的语句中 union 改成 union all 的话，就没有了去重的语义。这样执行的时候，就依次执行子查询，得到的结果直接作为结果集的一部分，发给客户端。因此也就不需要临时表了
第二行 Extra 字段显示的是 Using index，表示只使用了覆盖索引，没有用临时表
三、group by 语句详解 1、group by 执行流程
还是使用上面的表 t1，分析下面这条 SQL 语句：
select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;这个语句的逻辑是把表 t1 里的数据，按照 id%10 进行分组统计，并按照 m 的结果排序后输出。explain 结果如下：
在 Extra 字段里面，可以看到三个信息：
Using index，表示这个语句使用了覆盖索引，选择了索引 a，不需要回表
Using temporary，表示使用了临时表
Using filesort，表示需要排序
这个语句的执行流程如下：
1. 创建内存临时表，表里有两个字段 m 和 c，主键是 m
2. 扫描表 t1 的索引 a，依次取出叶子节点上的 id 值，计算 id%10 的结果，记为 x
如果临时表中没有主键为 x 的行，就插入一个记录 (x,1)
如果表中有主键为 x 的行，就将 x 这一行的 c 值加 1
3. 遍历完成后，再根据字段 m 做排序，得到结果集返回给客户端
内存临时表排序流程图：
如果并不需要对结果进行排序，在 SQL 语句末尾增加 order by null：
select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null;由于表 t1 中的 id 值是从 1 开始的，因此返回的结果集中第一行是 id=1
这个例子里由于临时表只有 10 行，内存可以放得下，因此全程只使用了内存临时表。但是，内存临时表的大小是有限的，参数 tmp_table_size 就是控制整个内存大小的，默认是 16M
set tmp_table_size=1024;
select id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null limit 10;把内存临时表的大小限制为最大 1024 字节，并把语句改成 id%100，这样返回结果里有 100 行数据。但是，这时的内存临时表大小不够存下这 100 行数据，也就是说，执行过程中会发现内存临时表大小达到了上限。那么，这时候会把内存临时表转成磁盘临时表，磁盘临时表默认使用的引擎是 InnoDB
2、group by 优化方法——索引
group by 的语义逻辑，是统计不同的值的个数。但是，由于每一行的 id%100 的结果是无序的，所以就需要有一个临时表来记录并统计结果。那么，如果扫描过程中可以保证出现的数据是有序的就可以了
假设，现在有一个类似下图的这么一个数据结构
如果可以确保输入的数据是有序的，那么计算 group by 的时候，就只需要从左到右，顺序扫描，依次累加。也就是下面这个流程：
当碰到第一个 1 的时候，已经知道累积了 X 个 0，结果集里的第一行就是 (0,X)
当碰到第一个 2 的时候，已经知道累积了 Y 个 1，结果集里的第一行就是 (1,Y)
按照这个逻辑执行的话，扫描到整个输入的数据结束，就可以拿到 group by 的结果，不需要临时表，也需要再额外排序
在 MySQL5.7 版本支持了 generated column 机制，用来实现列数据的关联更新。创建一个列 z，在 z 列上创建一个索引
alter table t1 add column z int generated always as(id % 100), add index(z);这样，索引 z 上的数据就是有序的了。group by 语句就可以改成：
select z, count(*) as c from t1 group by z;
从这个 Extra 字段可以看到，这个语句的执行不再需要临时表，也不需要排序了
3、group by 优化方法——直接排序
在 group by 语句中加入 SQL_BIG_RESULT 这个提示，就可以告诉优化器：这个语句涉及的数据量很大，直接用磁盘临时表。因为磁盘临时表是 B + 树存储，存储效率不如数组来得高。所以 MySQL 优化器直接用数组来存
select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;1. 初始化 sort_buffer，确定放入一个整型字段，记为 m
2. 扫描表 t1 的索引 a，依次取出里面的 id 值，将 id%100 的值存入 sort_buffer 中
3. 扫描完成后，对 sort_buffer 的字段 m 做排序（如果 sort_buffer 内存不够用，就会利用磁盘临时文件辅助排序）
4. 排序完成后，就得到了一个有序数组
根据有序数组，得到数组里面的不同值，以及每个值的出现次数
这个语句的执行没有再使用临时表，而是直接用了排序算法
“MySQL 中的 count()、union() 和 group by 语句的用法”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
