sql中count函数的使用

Posted 2023-03-20

碰见一条SQL语句（存储过程中的）
DECLARE @TempID int
SELECT @TempID = count(1) FROM t_ChanalInfo WHERE [Ch] = @Ch
我对这里面的count(1)不太明白，一般碰到的count都是写成count(*)，哪位高手帮我讲一个这里面的1和*各代表什么

COUNT() 函数返回匹配指定条件的行数。

SQL COUNT(column_name) 语法

COUNT(column_name) 函数返回指定列的值的数目（NULL 不计入）：

SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;

SQL COUNT(*) 语法

COUNT(*) 函数返回表中的记录数：

SELECT COUNT(*) FROM table_name;

SQL COUNT(DISTINCT column_name) 语法

COUNT(DISTINCT column_name) 函数返回指定列的不同值的数目：

SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;

注释：COUNT(DISTINCT) 适用于 ORACLE 和 Microsoft SQL Server，但是无法用于 Microsoft Access。

SQL COUNT(column_name) 实例

下面的 SQL 语句计算 "access_log" 表中 "site_id"=3 的总访问量：

实例

SELECT COUNT(count) AS nums FROM access_log
WHERE site_id=3;

SQL COUNT(*) 实例

下面的 SQL 语句计算 "access_log" 表中总记录数：

实例

SELECT COUNT(*) AS nums FROM access_log;

执行以上 SQL 输出结果如下：

SQL COUNT(DISTINCT column_name) 实例

下面的 SQL 语句计算 "access_log" 表中不同 site_id 的记录数：

实例

SELECT COUNT(DISTINCT site_id) AS nums FROM access_log;

执行以上 SQL 输出结果如下：

参考技术A 把select查询语句中的列选择部分换成count(*)或者count(列名)。那么查询语句就会返回select查询结果的数据有多少条。也就是带有count的查询，其返回结果就是一行一列的一个数字。
例如：
select
*
from
student
where
name
like
'张%';
//查询所有姓张的学生信息
select
count(*)
from
student
where
name
like
'张%'
//查询姓张的学生的人数
而count(列名)在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数。
select
count(en_score)
from
student
where
name
like
'张%'
//查询姓张的学生中有英语成绩的学生人数 参考技术B 给你发一个链接
有实例，就是一个mysql
的手册。http://www.w3school.com.cn/sql/sql_func_count.asp 参考技术C count(1)--等於count(*)

数据库引擎会把count(1)改为count(*)
主要是个人习惯

补充一下查看方法:
以下方式查看，楼上的不要误导.

SET SHOWPLAN_TEXT on ;
go
select count(1) from 表名
go
SET SHOWPLAN_TEXT off ;本回答被提问者采纳 参考技术D count是统计的函数 count是统计表中所有字段满足where里条件的行数，
这里的count (1)=count(*)应该是统计这个表中满足where里条件的行数 并把值赋给@tempID

如何在 SQL Server 中使用带有框架的窗口函数执行 COUNT(DISTINCT)

【中文标题】如何在 SQL Server 中使用带有框架的窗口函数执行 COUNT(DISTINCT)

【英文标题】：How to do a COUNT(DISTINCT) using window functions with a frame in SQL Server

【发布时间】：2020-12-11 02:04:46

【问题描述】：

捎带这个可爱的问题： Partition Function COUNT() OVER possible using DISTINCT

我希望计算不同值的移动计数。 大致如下：

Count(distinct machine_id) over(partition by model order by _timestamp rows between 6 preceding and current row)

显然，SQL Server 不支持该语法。不幸的是，我不太了解（没有内化会更准确）dense_rank 绕行是如何工作的：

dense_rank() over (partition by model order by machine_id) 
+ dense_rank() over (partition by model order by machine_id) 
- 1

因此我无法调整它以满足我对移动窗口的需要。 如果我按 machine_id 订购，是否也可以按 _timestamp 订购并使用rows between？

【问题讨论】：

试过dense_rank() over (partition by model order by _timestamp, machine_id rows between CURRENT ROW and 6 following) + dense_rank() over (partition by model order by _timestamp, machine_id rows between CURRENT ROW and 6 following) - 1但无济于事：“函数'dense_rank'可能没有窗口框架。” :-(

样本数据和预期输出会有所帮助。可能有更简单的方法

【参考方案1】：

只需使用outer apply:

select t.*, t2.num_machines
from t outer apply
     (select count(distinct t2.machine_id) as num_machines
      from (select top (6) t2.*
            from t t2
            where t2.model = t.model and
                  t2.timestamp <= t.timestamp
            order by t2.timestamp desc
           ) t2
      ) t2;

如果每个模型有很多行，您还可以使用lag() 的（繁琐的）技巧：

select t.*, v.num_machines
from (select t.*,
             lag(machine_id, 1) over (partition by model order by timestamp) as machine_id_1,
             lag(machine_id, 2) over (partition by model order by timestamp) as machine_id_2,
             lag(machine_id, 3) over (partition by model order by timestamp) as machine_id_3,
             lag(machine_id, 4) over (partition by model order by timestamp) as machine_id_4,
             lag(machine_id, 5) over (partition by model order by timestamp) as machine_id_5
      from t
     ) t cross apply
     (select count(distinct v.machine_id) as num_machines
      from (values (t.machine_id),
                   (t.machine_id_1),
                   (t.machine_id_2),
                   (t.machine_id_3),
                   (t.machine_id_4),
                   (t.machine_id_5)
           ) v(machine_id)
      ) v;

在许多情况下，这可能在 SQL Server 中具有最佳性能。

【参考方案2】：

dense_rank() 给出当前记录的密集排名。当您首先使用ASC 排序顺序运行它时，您会从第一个元素中获得当前记录的密集排名（唯一值排名）。当您使用DESC 命令运行时，您会从最后一条记录中获得当前记录的密集排名。然后你删除 1 因为当前记录的密集排名被计算了两次。这给出了整个分区中的总唯一值（并为每一行重复）。

由于dense_rank不支持frames，所以不能直接使用这个方案。您需要通过其他方式生成frame。一种方法可能是JOIN 使用适当的unique id 比较同一张表。然后，您可以在组合版本上使用dense_rank。

请查看以下解决方案建议。假设您的表中有一个唯一的记录键 (record_id)。如果您没有唯一键，请在第一个 CTE 之前添加另一个 CTE 并为每条记录生成一个唯一键（使用 new_id() 函数或使用 concat() 组合多列，并在其间使用分隔符以说明 NULLs）

; WITH cte AS (
SELECT 
  record_id
  , record_id_6_record_earlier = LEAD(machine_id, 6, NULL) OVER (PARTITION BY model ORDER BY _timestamp)
  , .... other columns
FROM mainTable
)
, cte2 AS (
SELECT 
  c.*
  , DistinctCntWithin6PriorRec = dense_rank() OVER (PARTITION BY c.model, c.record_id ORDER BY t._timestamp)
    + dense_rank() OVER (PARTITION BY c.model, c.record_id ORDER BY t._timestamp DESC)
    - 1
  , RN = ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY c.record_id ORDER BY t._timestamp )
FROM cte c
     LEFT JOIN mainTable t ON t.record_id BETWEEN c.record_id_6_record_earlier  and c.record_id
)
SELECT *
FROM cte2
WHERE RN = 1

此解决方案有 2 个限制：

如果帧中的记录少于 6 条，则 LAG() 函数将为 NULL，因此此解决方案将不起作用。这可以通过不同的方式处理：我能想到的一种快速方法是生成 6 个 LEAD 列（1 条记录之前，2 条记录之前等），然后将 BETWEEN 子句更改为类似 BETWEEN COALESCE(c.record_id_6_record_earlier, c.record_id_5_record_earlier, ...., c.record_id_1_record_earlier, c.record_id) and c.record_id 的内容

COUNT() 不计入NULL。但是DENSE_RANK 可以。如果它适用于您的数据，您也需要考虑这一点