SQL COUNT函数用于统计行数，可统计总行数（COUNT(*)）、非NULL值行数（COUNT(column_name)）及去重值数量（COUNT(DISTINCT)），结合WHERE子句可筛选条件统计；需注意NULL值处理、性能优化（如使用索引、避免全表扫描）及数据溢出问题；类似统计函数还包括SUM、AVG、MAX、MIN，支持分组聚合分析。
SQL COUNT 函数是用来统计表中行数的，简单来说，就是告诉你一张表里有多少条数据。它能统计所有行，也能根据条件统计符合特定条件的行。
SQL COUNT 函数统计行数的方法有很多种，可以统计总行数，也可以根据条件进行筛选统计。
统计总行数
COUNT(*)：这是最常用的方法，它会统计表中所有行的数量，包括包含 NULL 值的行。例如：
SELECT COUNT(*) FROM employees;
这条语句会返回
employees
表中的总行数。
COUNT(column_name)：这个方法会统计指定列中非 NULL 值的行数。如果某行在该列的值为 NULL，则不会被计入。例如：
SELECT COUNT(email) FROM employees;
这条语句会返回
employees
表中
列非 NULL 值的行数。
统计满足条件的行数
WHERE 子句：结合 WHERE 子句，可以统计满足特定条件的行数。例如：
SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE department = 'Sales';
这条语句会返回
employees
表中
department
列值为 ‘Sales’ 的行数。
DISTINCT 关键字：结合 DISTINCT 关键字，可以统计指定列中不同值的数量。例如：
SELECT COUNT(DISTINCT department) FROM employees;
这条语句会返回
employees
表中
department
列不同值的数量，也就是有多少个不同的部门。
SQL COUNT 函数有哪些常见的坑？
NULL 值的处理：COUNT(*) 会统计所有行，包括包含 NULL 值的行，而 COUNT(column_name) 只会统计指定列中非 NULL 值的行。这是最常见的坑，一定要注意区分。
性能问题：对于大型表，COUNT(*) 可能会比较慢，因为它需要扫描整个表。如果只需要统计满足特定条件的行数，最好使用 WHERE 子句进行筛选，避免全表扫描。
数据类型：COUNT 函数返回的是整数类型，如果表中的数据量非常大，可能会超出整数类型的范围，导致溢出。
如何优化 SQL COUNT 函数的性能？
使用索引：如果经常需要根据某个列进行统计，可以考虑在该列上创建索引，这样可以加快查询速度。例如：
CREATE INDEX idx_department ON employees(department);
这条语句会在
employees
表的
department
列上创建一个索引。
使用近似计数：对于不需要精确计数的场景，可以使用近似计数方法，例如 HyperLogLog 算法。这种方法可以在保证一定精度的前提下，大大提高计数速度。
避免全表扫描：尽量避免使用 COUNT(*) 进行全表扫描，而是使用 WHERE 子句进行筛选，或者使用 COUNT(column_name) 统计指定列的非 NULL 值。
除了 COUNT 函数，还有哪些类似的统计函数？
SUM 函数：用于计算指定列的总和。例如：
SELECT SUM(salary) FROM employees;
这条语句会返回
employees
表中
salary
列的总和。
AVG 函数：用于计算指定列的平均值。例如：
SELECT AVG(salary) FROM employees;
这条语句会返回
employees
表中
salary
列的平均值。
MAX 函数：用于查找指定列的最大值。例如：
SELECT MAX(salary) FROM employees;
这条语句会返回
employees
表中
salary
列的最大值。
MIN 函数：用于查找指定列的最小值。例如：
SELECT MIN(salary) FROM employees;
这条语句会返回
employees
表中
salary
列的最小值。
这些统计函数可以单独使用，也可以结合 GROUP BY 子句进行分组统计，非常灵活。