1. 理解聚合查询与条件统计的需求
在数据库管理中，我们经常需要对数据进行分组并计算每组的总数。例如，统计每个司机的出勤总次数。以下是一个典型的SQL查询，用于从employees和callouts表中获取每个司机的总出勤次数：
SELECT
e.driver,
c.id,
MAX(c.date) AS latest_callout_date,
COUNT(*) AS total_callouts
FROM
employees e,
callouts c
WHERE
e.id = c.id AND e.status = 0
GROUP BY
e.driver
ORDER BY
e.driver;这个查询会返回类似以下的结果，显示每个司机的总出勤次数：
| DRIVER | ID | LATEST_CALLOUT_DATE | TOTAL_CALLOUTS |
|---|---|---|---|
| BILL | 2 | 2021-11-09 | 9 |
| FRED | 8 | 2021-11-01 | 6 |
| TOM | 4 | 2021-11-03 | 3 |
然而，实际业务需求往往更复杂。假设callouts表中有一个名为EXCUSED的列，其中0表示已请假（excused），1表示未请假（unexcused）。现在，我们不仅需要知道总的出勤次数，还需要单独统计每个司机的“未请假”次数。
2. 核心概念：利用SUM()进行条件计数
当一个字段的值是布尔型（例如，0代表假，1代表真），或者可以被视为布尔型时，SUM()函数可以非常巧妙地用于条件计数。
- 原理： 当我们对一个只包含0和1的列进行求和时，实际上是在计算该列中所有1的数量。因为0对总和没有贡献，只有1会增加总和。这等同于计算满足特定条件的记录数。
在我们的例子中，EXCUSED列的值为0（已请假）或1（未请假）。因此，对EXCUSED列求和，将直接得到未请假（EXCUSED = 1）的总次数。
3. 解决方案：扩展SQL查询
为了在现有查询中添加未请假次数的统计，我们只需在SELECT子句中加入SUM(c.excused)：
SELECT
e.driver,
c.id,
MAX(c.date) AS latest_callout_date,
COUNT(*) AS total_callouts,
SUM(c.excused) AS unexcused_absences -- 新增的列
FROM
employees e,
callouts c
WHERE
e.id = c.id AND e.status = 0
GROUP BY
e.driver
ORDER BY
e.driver;代码解释：
- SUM(c.excused) AS unexcused_absences: 这是新增的关键部分。在GROUP BY e.driver的作用下，对于每个司机，SUM(c.excused)会遍历该司机所有相关的callouts记录，并将excused列的值累加起来。由于excused列只包含0或1，最终的总和就代表了该司机未请假（excused = 1）的总次数。
执行此查询后，您将获得包含未请假次数的新结果列：
| DRIVER | ID | LATEST_CALLOUT_DATE | TOTAL_CALLOUTS | UNEXCUSED_ABSENCES |
|---|---|---|---|---|
| BILL | 2 | 2021-11-09 | 9 | 2 |
| FRED | 8 | 2021-11-01 | 6 | 1 |
| TOM | 4 | 2021-11-03 | 3 | 0 |
4. 注意事项与最佳实践
-
使用明确的JOIN语法： 推荐使用ANSI SQL的INNER JOIN ... ON语法来连接表，而不是在WHERE子句中隐式连接。这提高了查询的可读性和维护性。
SELECT e.driver, c.id, MAX(c.date) AS latest_callout_date, COUNT(*) AS total_callouts, SUM(c.excused) AS unexcused_absences FROM employees e INNER JOIN callouts c ON e.id = c.id WHERE e.status = 0 GROUP BY e.driver ORDER BY e.driver; -
更复杂的条件计数： 如果您的条件不仅仅是0/1布尔值，或者需要基于更复杂的逻辑进行计数，可以使用CASE表达式结合SUM()。例如，统计某个特定类型的未请假：
SUM(CASE WHEN c.excused = 1 AND c.absence_type = 'Sick' THEN 1 ELSE 0 END) AS unexcused_sick_absences
数据类型： 确保用于SUM()的列的数据类型是数值型（如INT, TINYINT等），以便正确进行求和操作。如果列是布尔型（BOOLEAN），在某些数据库中会自动转换为0或1。
性能优化： 确保WHERE子句中使用的列（如employees.status）和JOIN条件中的列（如employees.id, callouts.id）以及GROUP BY子句中的列（如employees.driver）上都有适当的索引，以提高查询性能。
5. 总结
通过在GROUP BY查询中巧妙地使用SUM()函数对布尔型（0/1）字段进行求和，我们可以非常简洁高效地实现条件计数的需求。这种方法避免了复杂的子查询或多次查询，直接在一次聚合操作中获取所需的所有统计信息，从而提升了查询效率和代码可读性。在处理类似统计特定事件或状态数量的场景时，这种技术是SQL开发者的有力工具。
