详细说明select count(*)
时间: 2023-03-21 08:00:32 浏览: 115
select count(*) 是一种SQL查询语句,用于计算查询结果集中的行数。通常,它被用于统计表格中的行数。语法是:
```
SELECT COUNT(*) FROM table_name;
```
其中 `table_name` 是你想要查询的表格名称。执行这个查询语句会返回一个结果集,其中只有一行一列,这个值就是表格中的行数。如果你只想计算满足某些条件的行数,可以添加 WHERE 子句来筛选结果。
相关问题
count(1) count(*)和count(字段)细说三者的区别并且举例说明
count(1)、count(*)和count(字段)是SQL中常用的统计函数,它们的区别如下:
1. count(1):这种写法会统计所有行的数量,不论列中的值是否为空。它不会对具体的列进行检查,只是简单地计算行的总数。
举例:
假设有一个名为"students"的表,包含以下数据:
| id | name |
|-------|---------|
| 1 | Alice |
| 2 | Bob |
| 3 | Cindy |
| 4 | NULL |
执行查询:SELECT count(1) FROM students;
结果为:4
2. count(*):这种写法也会统计所有行的数量,不论列中的值是否为空。与count(1)相比,它会稍微快一些,因为它不需要读取具体的数据。
举例:
假设有一个名为"students"的表,包含以下数据:
| id | name |
|-------|---------|
| 1 | Alice |
| 2 | Bob |
| 3 | Cindy |
| 4 | NULL |
执行查询:SELECT count(*) FROM students;
结果为:4
3. count(字段):这种写法仅统计指定列中非空值的数量。它会忽略具有空值(NULL)的行,只计算具体列的非空值数量。
举例:
假设有一个名为"students"的表,包含以下数据:
| id | name |
|-------|---------|
| 1 | Alice |
| 2 | Bob |
| 3 | Cindy |
| 4 | NULL |
执行查询:SELECT count(name) FROM students;
结果为:3
总结:
- count(1) 和 count(*) 都会统计所有行的数量,而 count(字段) 则仅统计指定列中非空值的数量。
- count(1) 和 count(*) 的区别在于 count(1) 不需要读取具体的数据,所以稍微快一些。
- count(*) 可以用于统计表中的总行数,而 count(字段) 可以用于统计某一列非空值的数量。
select * from sales.Region where regionkey not in (select region from sales.Nation)2) select * from Sales.Region, sales.Nation where regionkey=region 3) select * from Sales.Region comment like "美国 4) select count (*) from sales.supplier groupy by nationkey 5) select a.name from sales.Region a, sales.Nation b ,sales .Supplier c tionkey=c.nationkey and a.name='亚洲’ from sales Supplier Where nationkey in . from sales .Supplier设计Sales数据模式
根据提供的 SQL 查询语句,可以初步推断出 Sales 数据库的数据模式,但是无法完全确定。以下是我根据查询语句推测的 Sales 数据库数据模式:
- Region 表:存储区域信息,包括 regionkey(主键)和 name(区域名)等字段。
- Nation 表:存储国家信息,包括 nationkey(主键)、name(国家名)和 region(所属区域)等字段。
- Supplier 表:存储供应商信息,包括 supplierkey(主键)、name(供应商名)和 nationkey(所属国家)等字段。
根据查询语句,可以推测出以下信息:
1. 第一个查询语句:从 Region 表中查询 regionkey 不在 Nation 表中的记录,说明 Region 表和 Nation 表有关联,并且 Region 表的 regionkey 是一个外键,关联到了 Nation 表的 region 字段。
2. 第二个查询语句:从 Region 表和 Nation 表中联合查询,说明 Region 表和 Nation 表之间有关联,并且 regionkey 和 region 是关联字段。
3. 第三个查询语句:从 Region 表中查询 comment 中包含“美国”的记录,说明 Region 表中有一个 comment 字段。
4. 第四个查询语句:从 Supplier 表中统计每个 nationkey 出现的次数,说明 Supplier 表和 Nation 表有关联,并且 Supplier 表的 nationkey 是一个外键,关联到了 Nation 表的 nationkey 字段。
5. 第五个查询语句:从 Region 表、Nation 表和 Supplier 表中联合查询,说明 Region 表、Nation 表和 Supplier 表之间都有关联,其中 Region 表和 Nation 表关联的字段是 name 和 region,Supplier 表和 Nation 表关联的字段是 nationkey。
基于以上推断,可以初步设计 Sales 数据库的数据模式,包括以下表:
- Region 表:regionkey(主键)、name、comment 等字段。
- Nation 表:nationkey(主键)、name、region(外键)等字段。
- Supplier 表:supplierkey(主键)、name、nationkey(外键)等字段。
需要注意的是,这只是一个初步设计,具体的数据模式还需要根据实际需求进行调整和完善。