本篇文章带大家了解一下count()、union()和group by语句，补充一下mysql知识点（不同count()的用法、union执行流程、group by语句）。
一、MySQL中count()的不同用法
count()是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果count函数的参数不是NULL，累计值就加1，否则不加。最后返回累计值。【相关推荐：mysql视频教程】
1.对于count(主键id)来说，InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行的id值都取出来，返回给server层。server层拿到id后，判断是不可能为空的，就按行累加
2.对于count(1)来说，InnoDB引擎遍历整张表，但不取值。server层对于返回的每一行，放一个数字1进入，判断是不可能为空的，按行累加
3.对于count(字段)来说，如果这个字段是定义为not null的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为null，按行累加；如果这个字段定义允许为null的话，那么执行的时候，判断到有可能是null，还要把值取出来在判断一下，不是null才累加
4.对于count(*)来说，并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化。不取值，count(*)肯定不是null，按行累加
二、union执行流程
为了便于量化分析，以下面表t1来举例
create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a));
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `idata`()
BEGIN
declare i int;
set i=1;
while(i<=1000)do
insert into t1 values(i, i, i);
set i=i+1;
end while;
END分析下面这条SQL语句：
(select 1000 as f) union (select id from t1 order by id desc limit 2);
union的语义是取这两个子查询结果的并集。并集的意思是这两个集合加起来，重复的行只保留一行
- 第二行的key=PRIMARY，说明第二个子句用到了索引id
- 第三行的Extra字段，表示在对子查询的结果集做union的时候，使用了临时表
这个语句的执行流程如下：
1.创建一个内存临时表，这个临时表只有一个整型字段f，并且f是主键字段
2.执行第一个子查询，得到1000这个值
3.执行第二个子查询：
- 拿到第一行id=1000，试图插入临时表中。但由于1000这个值已经存在于临时表了，违反了唯一性约束，所以插入失败，然后继续执行
- 取到第二行id=999，插入临时表成功
4.从临时表中按行取出数据，返回结果，并删除临时表，结果中包含两行数据分别是1000和999
这里的内存临时表起到了暂存数据的作用，而且计算过程还用上了临时表主键id的唯一性约束，实现了union的语义
如果把上面的语句中union改成union all的话，就没有了去重的语义。这样执行的时候，就依次执行子查询，得到的结果直接作为结果集的一部分，发给客户端。因此也就不需要临时表了
第二行Extra字段显示的是Using index，表示只使用了覆盖索引，没有用临时表
三、group by语句详解
1、group by执行流程
还是使用上面的表t1，分析下面这条SQL语句：
select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m;
这个语句的逻辑是把表t1里的数据，按照id%10进行分组统计，并按照m的结果排序后输出。explain结果如下：
在Extra字段里面，可以看到三个信息：
- Using index，表示这个语句使用了覆盖索引，选择了索引a，不需要回表
- Using temporary，表示使用了临时表
- Using filesort，表示需要排序
这个语句的执行流程如下：
1.创建内存临时表，表里有两个字段m和c，主键是m
2.扫描表t1的索引a，依次取出叶子节点上的id值，计算id%10的结果，记为x
- 如果临时表中没有主键为x的行，就插入一个记录(x,1)
- 如果表中有主键为x的行，就将x这一行的c值加1
3.遍历完成后，再根据字段m做排序，得到结果集返回给客户端
内存临时表排序流程图：
如果并不需要对结果进行排序，在SQL语句末尾增加order by null：
select id%10 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null;
由于表t1中的id值是从1开始的，因此返回的结果集中第一行是id=1
这个例子里由于临时表只有10行，内存可以放得下，因此全程只使用了内存临时表。但是，内存临时表的大小是有限的，参数tmp_table_size就是控制整个内存大小的，默认是16M
set tmp_table_size=1024; select id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m order by null limit 10;
把内存临时表的大小限制为最大1024字节，并把语句改成id%100，这样返回结果里有100行数据。但是，这时的内存临时表大小不够存下这100行数据，也就是说，执行过程中会发现内存临时表大小达到了上限。那么，这时候会把内存临时表转成磁盘临时表，磁盘临时表默认使用的引擎是InnoDB
2、group by优化方法——索引
group by的语义逻辑，是统计不同的值的个数。但是，由于每一行的id%100的结果是无序的，所以就需要有一个临时表来记录并统计结果。那么，如果扫描过程中可以保证出现的数据是有序的就可以了
假设，现在有一个类似下图的这么一个数据结构
如果可以确保输入的数据是有序的，那么计算group by的时候，就只需要从左到右，顺序扫描，依次累加。也就是下面这个流程：
- 当碰到第一个1的时候，已经知道累积了X个0，结果集里的第一行就是(0,X)
- 当碰到第一个2的时候，已经知道累积了Y个1，结果集里的第一行就是(1,Y)
按照这个逻辑执行的话，扫描到整个输入的数据结束，就可以拿到group by的结果，不需要临时表，也需要再额外排序
在MySQL5.7版本支持了generated column机制，用来实现列数据的关联更新。创建一个列z，在z列上创建一个索引
alter table t1 add column z int generated always as(id % 100), add index(z);
这样，索引z上的数据就是有序的了。group by语句就可以改成：
select z, count(*) as c from t1 group by z;
从这个Extra字段可以看到，这个语句的执行不再需要临时表，也不需要排序了
3、group by优化方法——直接排序
在group by语句中加入SQL_BIG_RESULT这个提示，就可以告诉优化器：这个语句涉及的数据量很大，直接用磁盘临时表。因为磁盘临时表是B+树存储，存储效率不如数组来得高。所以MySQL优化器直接用数组来存
select SQL_BIG_RESULT id%100 as m, count(*) as c from t1 group by m;
1.初始化sort_buffer，确定放入一个整型字段，记为m
2.扫描表t1的索引a，依次取出里面的id值，将id%100的值存入sort_buffer中
3.扫描完成后，对sort_buffer的字段m做排序（如果sort_buffer内存不够用，就会利用磁盘临时文件辅助排序）
4.排序完成后，就得到了一个有序数组
根据有序数组，得到数组里面的不同值，以及每个值的出现次数
这个语句的执行没有再使用临时表，而是直接用了排序算法
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