前言 本文实现的这个需求其实十分普遍,举例来说,我们存在一个用户来源表,用来标记用户从哪个渠道注册进来。表结构如下所示… 其中 origin 是用户来源,其中的值有 iPhone 、And
前言
本文实现的这个需求其实十分普遍,举例来说,我们存在一个用户来源表,用来标记用户从哪个渠道注册进来。表结构如下所示…
其中 origin 是用户来源,其中的值有 iPhone 、Android 、Web 三种,现在需要分别统计由这三种渠道注册的用户数量。
解决方案1
SELECT count(*)
FROM user_operation_log
WHERE origin = 'iPhone';
SELECT count(*)
FROM user_operation_log
WHERE origin = 'Android';
SELECT count(*)
FROM user_operation_log
WHERE origin = 'Web';
用 where 语句分别统计各自的数量。
这样查询的量有点多了,如果这个值有 10 个呢,那还得写 10 条相似的语句,很麻烦。
有没有一条语句就搞定的呢?于是去查了些资料。
解决方案2
我们知道 count 不仅可以用来统计行数,也能统计列值的数量,例如:
统计 user_operation_log 有多少行:
SELECT count(*) FROM user_operation_log
统计 origin 这列值不为 NULL 的数量:
SELECT count(origin) FROM user_operation_log
所以我们可以利用这个特性来实现上面的需求
第一种写法(用 count 实现)
SELECT
count(origin = 'iPhone' OR NULL) AS iPhone,
count(origin = 'Android' OR NULL) AS Android,
count(origin = 'Web' OR NULL) AS Web
FROM user_operation_log;
查询结果
第二种写法(用 sum 实现)
SELECT
sum(if(origin = 'iPhone', 1, 0)) AS iPhone,
sum(if(origin = 'Android', 1, 0)) AS Android,
sum(if(origin = 'Web', 1, 0)) AS Web
FROM user_operation_log;
查询结果
第三种写法(改写 sum)
SELECT
sum(origin = 'iPhone') AS iPhone,
sum(origin = 'Android') AS Android,
sum(origin = 'Web') AS Web
FROM user_operation_log;
查询结果
第四种写法(来自掘金用户 杰夫 的答案)
SELECT origin,count(*) num FROM user_operation_log GROUP BY origin;
查询结果
至此,已经达到了我们的需求。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对每日运维的支持。