皇帝把妃子分成了兩個等級，天宮娘娘(編號小于25)和地宮娘娘(編號大于等于25)，他想知道天宮娘娘們和地宮娘娘們的生育能力孰強孰弱。于是，程序員開始寫SQL Query了。

方法1：使用GROUP BY

SQL Query

SELECT COUNT(*) FROM `prince` GROUP BY `mother` > 24;

執行結果

count(*)
50029
49971

在100,000行數據上的運行時間：0.0335 秒

分析

這種GROUP BY方法的最大問題在于：無法區分所得到的結果。這兩個數字哪一個是天宮娘娘們所生的皇子數，哪一個是地宮娘娘們所生的皇子數呢？不知道。所以，盡管它統計出了總數，但是沒有什么意義。

因此，為了區分統計結果，必須要把條件 mother > 24 也作為一個字段在結果集中作為一個字段體現出來，修改后的sql如下：

SELECT COUNT(*) AS `number`, `mother` > 24 AS `type` FROM `prince` GROUP BY `mother` > 24;

執行結果

number type
50029 0
49971 1

條件表達式作為字段時，該字段的值就是該條件表達式的值，因此，對應我們的例子，type = 1 也就是表示 mother > 24 的值為1，因此，第二行中的數字代表地宮娘娘們所生的皇子數。

經過修改后，我們看出，天宮娘娘們略勝一籌。

優缺點

缺點是顯而易見的，由于使用了條件表達式作為分組依據，它只能做二元的劃分，對于要分成多類進行統計的情況不能夠勝任。比如要分別統計1~10號、11~24號，25號~50號妃子的產子數，就無法實現了。

另外，由于使用了GROUP BY，因此涉及到排序，執行時間上要更長。

我暫時沒有發現這種方法的優點。

方法2：使用嵌套的SELECT

使用嵌套的SELECT也可以達到目的，在每個SELECT子句中統計一個條件下的數據，然后用一個主SELECT把這些統計數據整合起來。

SQL Query

SELECT 
  ( SELECT COUNT( * ) FROM `prince` WHERE `mother` >24 ) AS `digong`, 
  ( SELECT COUNT( * ) FROM `prince` WHERE `mother` =24 ) AS `tiangong`

執行結果

digong tiangong
49971 50029

在100,000行數據上的運行時間：0.0216 秒

分析

這種嵌套SELECT的方法非常直觀，就是分別統計各個條件下的數值，最后進行匯總，通俗易懂，跟自然語言沒啥區別了。

優缺點

優點就是直觀，而且速度也比GROUP BY要快。雖然是3條SELECT語句，看起來比GROUP BY的方案多了2條語句，但是它不涉及到排序，這就節省了很多時間。

缺點可能就是語句稍多，對語句數量有潔癖的同學可能會比較不舒服。

方法3：使用CASE WHEN

CASE WHEN語句的功能很強大，可以定義靈活的查詢條件，很適合進行分類統計。

SQL Query

SELECT 
  COUNT( CASE WHEN `mother` >24 THEN 1 ELSE NULL END ) AS `digong`, 
  COUNT( CASE WHEN `mother` =24 THEN 1 ELSE NULL END ) AS `tiangong`
FROM prince

執行結果

digong tiangong
49971 50029

在100,000行數據上的運行時間：0.02365825 秒

分析

此方法的關鍵在于

COUNT( CASE WHEN `mother` >24 THEN 1 ELSE NULL END )

這里的COUNT和CASE WHEN聯合使用，做到了分類計數。先使用CASE WHEN，當滿足條件時，將字段值設置為 1， 不滿足條件時，將字段值設置為NULL，接著COUNT函數僅對非NULL字段進行計數，于是，問題解決。

優缺點

優點嘛，此方法也不涉及到排序，因此運行時間上與方法2相當，SELECT語句減少到了 1 條。

缺點就是語句比較長，對語句長度有潔癖的同學可能會比較不舒服。

總結

對于確定分類的按條件計數，可以盡量不用GROUP BY，從而避免排序動作，加速Query的執行。

如果需要根據某個字段的值進行分類，而該字段的值是可變的，比如皇帝要統計每一個妃子的產子數，而他可能不停的再娶很多妃子，這種情況下，使用方法2和方法3就不太靈光了，還是使用一個GROUP BY來得簡單便捷。

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