方法1：使用GROUP BY

SQL Query

1. SELECT COUNT(*) FROM `prince` GROUP BY `mother` > 24;

执行结果

1. count(*)
2. 50029
3. 49971

在100,000行数据上的运行时间：0.0335 秒

分析

这种GROUP BY方法的最大问题在于：无法区分所得到的结果。这两个数字哪一个是天宫娘娘们所生的皇子数，哪一个是地宫娘娘们所生的皇子数呢？不知道。所以，尽管它统计出了总数，但是没有什么意义。

因此，为了区分统计结果，必须要把条件 mother > 24 也作为一个字段在结果集中作为一个字段体现出来，修改后的sql如下：

1. SELECT COUNT(*) AS `number`, `mother` > 24 AS `type` FROM `prince` GROUP BY`mother` > 24;

执行结果

1. number type
2. 50029 0
3. 49971 1

条件表达式作为字段时，该字段的值就是该条件表达式的值，因此，对应我们的例子，type = 1 也就是表示 mother > 24 的值为1，因此，第二行中的数字代表地宫娘娘们所生的皇子数。

经过修改后，我们看出，天宫娘娘们略胜一筹。

优缺点

缺点是显而易见的，由于使用了条件表达式作为分组依据，它只能做二元的划分，对于要分成多类进行统计的情况不能够胜任。比如要分别统计1~10号、11~24号，25号~50号妃子的产子数，就无法实现了。

另外，由于使用了GROUP BY，因此涉及到排序，执行时间上要更长。

我暂时没有发现这种方法的优点。

方法2：使用嵌套的SELECT

使用嵌套的SELECT也可以达到目的，在每个SELECT子句中统计一个条件下的数据，然后用一个主SELECT把这些统计数据整合起来。

SQL Query

1. SELECT
2. ( SELECT COUNT( * ) FROM `prince` WHERE `mother` >24 ) AS `digong`,
3. ( SELECT COUNT( * ) FROM `prince` WHERE `mother` <=24 ) AS `tiangong`

执行结果

1. digong tiangong
2. 49971 50029

在100,000行数据上的运行时间：0.0216 秒

分析

这种嵌套SELECT的方法非常直观，就是分别统计各个条件下的数值，最后进行汇总，通俗易懂，跟自然语言没啥区别了。

优缺点

优点就是直观，而且速度也比GROUP BY要快。虽然是3条SELECT语句，看起来比GROUP BY的方案多了2条语句，但是它不涉及到排序，这就节省了很多时间。

缺点可能就是语句稍多，对语句数量有洁癖的同学可能会比较不舒服。

方法3：使用CASE WHEN

CASE WHEN语句的功能很强大，可以定义灵活的查询条件，很适合进行分类统计。

SQL Query

1. SELECT
2. COUNT( CASE WHEN `mother` >24 THEN 1 ELSE NULL END ) AS `digong`,
3. COUNT( CASE WHEN `mother` <=24 THEN 1 ELSE NULL END ) AS `tiangong`
4. FROM prince

执行结果

1. digong tiangong
2. 49971 50029

在100,000行数据上的运行时间：0.02365825 秒

分析

此方法的关键在于

1. COUNT( CASE WHEN `mother` >24 THEN 1 ELSE NULL END )

这里的COUNT和CASE WHEN联合使用，做到了分类计数。先使用CASE WHEN，当满足条件时，将字段值设置为 1， 不满足条件时，将字段值设置为NULL，接着COUNT函数仅对非NULL字段进行计数，于是，问题解决。

优缺点

优点嘛，此方法也不涉及到排序，因此运行时间上与方法2相当，SELECT语句减少到了 1 条。

缺点就是语句比较长，对语句长度有洁癖的同学可能会比较不舒服。

总结

对于确定分类的按条件计数，可以尽量不用GROUP BY，从而避免排序动作，加速Query的执行。

如果需要根据某个字段的值进行分类，而该字段的值是可变的，比如皇帝要统计每一个妃子的产子数，而他可能不停的再娶很多妃子，这种情况下，使用方法2和方法3就不太灵光了，还是使用一个GROUP BY来得简单便捷。