count(1) count(*)和count(字段)细说三者的区别并且举例说明

时间: 2024-02-02 18:02:39 浏览: 19
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。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

sql server中Select count(*)和Count(1)的区别和执行方式

在SQL Server中Count(*)或者Count(1)或者Count([列])或许是最常用的聚合函数。很多人其实对这三者之间是区分不清的。本文会阐述这三者的作用,关系以及背后的原理
recommend-type

MySQL中count(*)、count(1)和count(col)的区别汇总

count()函数是用来统计表中记录的一个函数,返回匹配条件的行数,下面这篇文章主要给大家总结介绍了关于MySQL中count(*)、count(1)和count(col)的区别,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下。
recommend-type

MongoDB教程之聚合(count、distinct和group)

主要介绍了MongoDB教程之聚合,MongoDB除了基本的查询功能之外,还提供了强大的聚合功能,这里主要介绍count、distinct和group,需要的朋友可以参考下
recommend-type

SQL语句中SUM与COUNT的区别深入分析

本篇文章是对SQL语句中SUM与COUNT的区别进行了详细的分析介绍,需要的朋友参考下
recommend-type

mysql中count(), group by, order by使用详解

mysql中order by 排序查询、asc升序、desc降序,group by 分组查询、having 只能用于group by子句、作用于组内,having条件子句可以直接跟函数表达式。使用group by 子句的查询语句需要使用聚合函数。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。