1. COUNT(*)：统计总行数

COUNT(*) 是 SQL 中最常用的统计方式之一。它会统计查询结果集中所有行的数量（包括 NULL 值）。

语法：

SELECT COUNT(*) FROM 表名;

示例： 假设我们有一个 employees 表，包含以下数据：

执行以下查询：

SELECT COUNT(*) FROM employees;

结果：

3

解释： COUNT(*) 会统计所有行，不会忽略 NULL 值，即使某些列有 NULL，它也会计算每一行。因此，结果为 3，表示表中共有 3 行数据。

2. COUNT(1)：统计总行数

COUNT(1) 的作用与 COUNT(*) 类似，也会统计表中所有的行。它是 SQL 优化中的一个小技巧，某些数据库系统（如 MySQL）会对其进行优化处理。

语法：

SELECT COUNT(1) FROM 表名;

解释： COUNT(1) 和 COUNT(*) 的结果是相同的，都会返回表中所有行的数量。数据库会将 1 替代成一个常量来参与计算，并且不会关心每一列的具体值。

优化区别： 在某些数据库系统（如 MySQL）中，COUNT(1) 和 COUNT(*) 在执行计划中的表现可能相同，查询效率基本没有区别。然而，某些旧版的数据库系统在处理 COUNT(*) 时，会去解析整行数据，而 COUNT(1) 可以直接统计行数，因此会有一些微小的性能差异。

3. COUNT(列名)：统计特定列中非 NULL 值的数量

与 COUNT(*) 不同，COUNT(列名) 只会统计指定列中非 NULL 值的数量。如果某列中有 NULL 值，COUNT(列名) 会自动跳过它们。

语法：

SELECT COUNT(列名) FROM 表名;

 示例：

SELECT COUNT(age) FROM employees;

结果

2

4. COUNT(DISTINCT 列名)：统计某列中不重复的非 NULL 值的数量

有时，我们不仅需要统计某列中的非 NULL 值，还需要统计不重复的值。在这种情况下，可以使用 COUNT(DISTINCT 列名) 来完成这个任务。

语法：

SELECT COUNT(DISTINCT 列名) FROM 表名;

示例： 假设我们有以下表数据：

 查询：

SELECT COUNT(DISTINCT department) FROM employees;

结果： 

3

解释： 表中有三个不重复的 department 值：Sales, HR, IT。因此，COUNT(DISTINCT department) 返回 3，表示有 3 个不同的部门。

5. COUNT() 与 GROUP BY 的结合 

COUNT() 函数经常和 GROUP BY 子句结合使用，用于统计每个分组的数量。GROUP BY 按照某列对数据进行分组，COUNT() 则对每个分组内的行数进行统计。

6. COUNT 与 HAVING 的结合

  HAVING 子句通常与 GROUP BY 一起使用，用来过滤聚合结果。它可以用来限制返回的分组数量，条件可以基于 COUNT() 等聚合函数的结果。

7. COUNT 与 JOIN 的结合

在复杂的查询中，COUNT() 函数可以与 JOIN 子句一起使用，统计与另一个表匹配的记录数量。

示例：

SELECT d.department, COUNT(e.id) 
FROM departments d 
LEFT JOIN employees e ON d.id = e.department_id 
GROUP BY d.department;

 解释： 此查询会返回每个部门中员工的数量，即使某些部门没有员工，也会返回该部门的记录（因为使用了 LEFT JOIN）。使用 COUNT(e.id) 统计每个部门中关联的员工数量。

COUNT(*) 和 COUNT(1) 的区别

区别：

• 在大多数数据库系统中，COUNT(*) 和 COUNT(1) 的性能几乎相同。COUNT(*) 会统计表中所有行，而不关心列内容，而 COUNT(1) 则是将 1 作为一个固定值用于统计。
• 在某些数据库系统中，COUNT(1) 被认为稍微高效一点，因为它不需要解析所有列，只是使用常量 1 来计数。

结论： 现代数据库（如 MySQL）会对 COUNT(*) 和 COUNT(1) 做优化处理，因此二者的性能差异几乎可以忽略。选择哪种方式可以根据个人习惯或项目规范。

总结

• COUNT(*)：统计表中所有行，包括 NULL 值。
• COUNT(1)：与 COUNT(*) 类似，统计所有行。
• COUNT(列名)：统计某列中非 NULL 值的数量。
• COUNT(DISTINCT 列名)：统计某列中不重复的非 NULL 值。
• COUNT 可与 GROUP BY 和 HAVING 等子句结合，进行复杂的分组统计和条件过滤。
• COUNT(*) 和 COUNT(1) 在大多数数据库中性能相同，可以按习惯使用。