难题叙述
过去有一个皇上，他有50个妃子，这种妃子很沒有天理的给他们生了100,000个孩子，因此，皇上很烦恼，大量的孩子难以管理方法，并且，他想要知道每一个妃子给他们生了是多少个孩子，进而照功行赏，这难以办。因此，皇上请了一个程序猿帮他编了一个程序，用数据信息库来储存全部的孩子的信息内容，那样便可以用程序来统计分析和管理方法啦。
数据信息库的构造以下：
皇上把妃子分为了2个级别，天宫娘娘(序号低于25)和地宫娘娘(序号超过相当于25)，他想要知道天宫娘娘们和地宫娘娘们的生育工作能力孰强孰弱。因此，程序猿刚开始写SQL
Query了。
方式1：应用GROUP BY
SQL Query
SELECT COUNT(*) FROM `prince` GROUP BY `mother` > 24;
实行結果
count(*)
50029
49971
在100,000行数据信息上的运作時间：0.0335 秒
这类GROUP
BY方式的较大难题取决于：没法区别个人所得到的結果。这2个数据哪个是天宫娘娘们所生的皇子数，哪个是地宫娘娘们所生的皇子数呢？不知道道。因此，虽然它统计分析出了数量，可是沒有甚么实际意义。
因而，以便区别统计分析結果，务必要把标准 mother > 24 也做为一个字段名在結果集中化做为一个字段名反映出去，改动后的sql以下：
SELECT COUNT(*) AS `number`, `mother` > 24 AS `type` FROM `prince`
GROUP BY `mother` > 24;
实行結果
number type
50029 0
49971 1
标准表述式做为字段名时，该字段名的值便是此条件表述式的值，因而，相匹配大家的事例，type = 1 也便是表明 mother > 24
的数值1，因而，第二行中的数据意味着地宫娘娘们所生的皇子数。
历经改动后，大家看得出，天宫娘娘们略胜一筹。
缺陷是不言而喻的，因为应用了标准表述式做为排序根据，它只有做二元的区划，针对要分为多类开展统计分析的状况不可以够担任。例如要各自统计分析1~16号、11~211号，25号~50号妃子的产子数，就没法完成了。
此外，因为应用了GROUP BY，因而涉及到到排列，实行時间上应更长。
我临时沒有发觉这类方式的优势。
方式2：应用嵌套循环的SELECT
应用嵌套循环的SELECT还可以做到目地，在每一个SELECT子句中统计分析一个标准下的数据信息，随后用一个主SELECT把这种统计分析数据信息融合起來。
SQL Query
SELECT ( SELECT COUNT( * ) FROM `prince` WHERE `mother` >24 ) AS `digong`, ( SELECT COUNT( * ) FROM `prince` WHERE `mother` 24 THEN 1 ELSE NULL END ) AS `digong`, COUNT( CASE WHEN `mother` 24 THEN 1 ELSE NULL END ) 这儿的COUNT和CASE WHEN协同应用，保证了归类计数。先应用CASE WHEN，当考虑标准时，将字段名值设定为 1， 不满意足标准时，将字段名值设定为NULL，然后COUNT涵数仅对非NULL字段名开展计数，因此，难题处理。 优势嘛，此方式都不涉及到到排列，因而运作時间上与方式2非常，SELECT句子降低来到 1 条。 缺陷便是句子较为长，对句子长短有洁癖的同学们将会会较为难受。 针对明确归类的按标准计数，能够尽可能无需GROUP BY，进而防止排列姿势，加快Query的实行。 假如必须依据某一字段名的值开展归类，而该字段名的值是可变性的，例如皇上要统计分析每个妃子的产子数，而他将会不断的续弦许多妃子，这类状况下，应用方式2和方式3也不太灵光了，還是应用一个GROUP BY到来简易方便快捷。 |
