為什麼我的 SQL COUNT(*) 聚合所有行而不是按 ID 和海報分組？

*SQL COUNT() 錯誤聚合行：常見陷阱**

SQL 查詢中的一個常見挑戰涉及 COUNT(*) 聚合函數意外地計算所有行而不是執行預期的分組。 這通常源自於 GROUP BY 子句的錯誤放置或遺漏。

讓我們檢查一個有問題的查詢及其解決方案：

原始查詢旨在根據“Aura”狀態對行進行計數，並按“Poster”和“ID”分組：

SELECT `ID`, `To`, `Poster`, `Content`, `Time`, ifnull(`Aura`,0) as `Aura`
FROM (
    SELECT * FROM (
        SELECT DISTINCT * FROM messages m
        INNER JOIN
        (
            SELECT Friend2 as Friend FROM friends WHERE Friend1 = '1'
            UNION ALL
            SELECT Friend1 as Friend FROM friends WHERE Friend2 = '1'
        ) friends ON m.Poster = friends.`Friend`
        UNION ALL SELECT DISTINCT *, '1' FROM messages where `Poster`='1'
    ) var
    LEFT JOIN
    (
        select `ID` as `AuraID`, `Status` as `AuraStatus`, count(*) as `Aura`
            from messages_aura
    ) aura ON (var.Poster = aura.AuraID AND var.ID = aura.AuraStatus)
) final

GROUP BY `ID`, `Poster`
ORDER BY `Time` DESC LIMIT 10

未達到預期結果，即每個「海報」和「ID」組合的「Aura」出現次數（例如，ID 1、海報 2 具有 2 個 Aura 實例）。 子查詢中的 COUNT(*) 函數錯誤地聚合了 messages_aura.

中的所有行

解：正確分組GROUP BY

問題在於與 GROUP BY 連接的子查詢中缺少 messages_aura 子句。更正後的查詢是：

SELECT `ID`, `To`, `Poster`, `Content`, `Time`, ifnull(`Aura`,0) as `Aura`
FROM (
    SELECT * FROM (
        SELECT DISTINCT * FROM messages m
        INNER JOIN
        (
            SELECT Friend2 as Friend FROM friends WHERE Friend1 = '1'
            UNION ALL
            SELECT Friend1 as Friend FROM friends WHERE Friend2 = '1'
        ) friends ON m.Poster = friends.`Friend`
        UNION ALL SELECT DISTINCT *, '1' FROM messages where `Poster`='1'
    ) var
    LEFT JOIN
    (
        select `ID` as `AuraID`, `Status` as `AuraStatus`, count(*) as `Aura`
        from messages_aura
        GROUP BY AuraID, AuraStatus  -- The crucial addition
    ) aura ON (var.Poster = aura.AuraID AND var.ID = aura.AuraStatus)
) final

GROUP BY `ID`, `Poster`
ORDER BY `Time` DESC LIMIT 10

透過將 GROUP BY AuraID, AuraStatus 加到內部 SELECT 語句，COUNT(*) 函數現在可以正確計算 AuraID 和 AuraStatus 的每個唯一組合的行數，從而產生所需的分組結果。 這可確保 Aura 在行級別準確計數。 然後，外部 GROUP BY 子句根據 ID 和 Poster 進一步聚合結果。

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