mysql中如何使用count统计标量子查询：
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1，统计列时，会查询这个列不为空的数量，它是需要计算的
2，统计行数时，如果不加where，它可以直接取到结果，因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值，比如count(*)
3，统计列时，如果知道这个列不能为空，会转化为count(*)，从而
以时间为跨度统计不同的值，在该时间出现的次数。
语言如下：
select count(*),'列名' from tablename group by '列名'
select count(*),a_yqm from user group by a_yqm
举例：
这里，我要查询出1年内每个月份periods字段不同值的次数。
比如下图中可见的2015-4月，periods为2出现了3次，3出现了1次，最关键的是 periods你不知道有多少种可能的值，也许这个月有1，也许没有。
2020-03-01
对于count的函数的使用，我们常见的一个错误是在括号内随意指定一个列去统计结果集的行数。但只有指定的行确实都是有值的时候，统计的才是实际的行数，否则可能统计的结果并不是实际的行数。而对于MyISAM存储引擎，如果某一列的值确实不可能为null时，MySQL内部就会将count()函数优化成count(*)，若没有带where条件，此时计算速度是非常快的，因为此时没有实际的去计算表的行数。
总结: 对于MyISAM存储引擎，不带where条件的count(*)是非常快的。
技巧：
利用上述MyISAM的count(* )特性，加速一些特定查询条件的count()查询。
如：
对于select count(* ) from tablename where id 10; 可以做如下的反转查询：
select (select count(* ) from tablename) - count(* ) from tablename where id 10;
因为这样在查询阶段MySQL将子查询当做一个常数来处理，大大减少了扫描的行数。
表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。对统计信息的计算分为非持久化统计信息（实时计算）与持久化统计信息。
非持久化统计信息
统计信息没有保存在磁盘上，而是频繁的实时计算统计信息；
每次对表的访问都会重新计算其统计信息；
假设针对一张大表的频繁查询，那么每次都要重新计算统计信息，很耗费资源。
持久化统计信息
把一张表在某一时刻的统计信息值保存在磁盘上；
避免每次查询时重新计算；
如果表更新不是很频繁，或者没有达到 MySQL 必须重新计算统计信息的临界值，可直接从磁盘上获取；
即使 MySQL 服务重启，也可以快速的获取统计信息值；
统计信息的持久化可以针对全局设置也可以针对单表设置。
接下来，详细说 MySQL 统计信息如何计算，何时计算，效果评估等问题。在 MySQL Server 层来控制是否自动计算统计信息的分布，并且来决策是持久化还是非持久化。
selecti.uid,sum(ifnull(deposit,0)+ifnull(ddeposit,0)+ifnull(money,0))asallmoney
frompw_memberinfoileftjoinpw_membersmonm.uid=i.uidleftjoinpw_memberdatadoni.uid=d.uid
whereifnull(deposit,0)+ifnull(ddeposit,0)+ifnull(money,0)2000;
