Sql 查询表1的所有列左联接和表2的计数

我无法使此查询正常工作：

不起作用

select 
    Region.*, count(secteur.*) count 
from  
    Region 
left join 
    secteur on secteur.region_id = Region.id

我找到的解决方案是这样的，但是有没有更好的解决方案使用连接，或者如果这不影响性能，因为我有一个大约500K行的非常大的数据集

有效，但害怕性能问题

select 
    Region.*,
    (select count(*) 
     from Secteur 
     where Secteur.Region_id = region.id) count 
from  
    Region 

---

我将加入

region

对

secteur

的聚合查询：

SELECT    r.*, COALESCE(s.cnt, 0)
FROM      region r
LEFT JOIN (SELECT   region_id, COUNT(*) AS cnt
           FROM     secteur
           GROUP BY region_id) s ON s.region_id = r.id

---

我将加入

region

对

secteur

的聚合查询：

SELECT    r.*, COALESCE(s.cnt, 0)
FROM      region r
LEFT JOIN (SELECT   region_id, COUNT(*) AS cnt
           FROM     secteur
           GROUP BY region_id) s ON s.region_id = r.id

我建议：

select region.*, count(secteur.region_id) as count
from region left join secteur on region.id = secteur.region_id
group by region.id, region.field2, region.field3....

请注意，

count（table.field）

将忽略空值，而

count（*）

将包括它们

---

或者，在子查询上左键联接并使用

coalesce

避免空值：

select region.*, coalesce(t.c, 0) as count
from region left join 
(select region_id, count(*) as c from secteur group by region_id) t on region.id = t.region_id

我建议：

select region.*, count(secteur.region_id) as count
from region left join secteur on region.id = secteur.region_id
group by region.id, region.field2, region.field3....

请注意，

count（table.field）

将忽略空值，而

count（*）

将包括它们

---

或者，在子查询上左键联接并使用

coalesce

避免空值：

select region.*, coalesce(t.c, 0) as count
from region left join 
(select region_id, count(*) as c from secteur group by region_id) t on region.id = t.region_id

---

你犯了两个错误

• 首先：您必须尝试只在一个（我的意思是第二个）表中计算COUNT（）。这不起作用，因为count（）与任何聚合函数一样，只计算整组行，而不只是计算集合的任何部分（不只是计算一个或另一个联接表）。
  在第一次查询中，您可以替换secteur。*仅使用星号，如

  Region.Region\u id，将（*）计数为count

  ，并且不要忘记在

  分组依据

  步骤中添加Region.Region\u id
• 第二：您不仅在查询中定义了聚合函数，而且还定义了其他字段：

  select Region.*

  ，但您没有在

  groupby

  步骤中定义它们。您需要将所有列添加到

  GROUP BY

  语句中，这些列是您在

  选择

  步骤中定义的，但不应用聚合函数
• 追加：不，

  按地区分组。*

  不起作用，您应该在

  按地区分组中按实际名称定义列

所以，这个遗嘱的正确形式看起来像

SELECT 
    Region.col1
    ,Region.col2,
    , count(*) count 
from  Region 
left join 
    secteur on secteur.region_id = Region.id
GROUP BY Region.col1, Region.col2

或者，如果不想键入每个列的名称，请使用窗口查询

---

你犯了两个错误

• 首先：您必须尝试只在一个（我的意思是第二个）表中计算COUNT（）。这不起作用，因为count（）与任何聚合函数一样，只计算整组行，而不只是计算集合的任何部分（不只是计算一个或另一个联接表）。
  在第一次查询中，您可以替换secteur。*仅使用星号，如

  Region.Region\u id，将（*）计数为count

  ，并且不要忘记在

  分组依据

  步骤中添加Region.Region\u id
• 第二：您不仅在查询中定义了聚合函数，而且还定义了其他字段：

  select Region.*

  ，但您没有在

  groupby

  步骤中定义它们。您需要将所有列添加到

  GROUP BY

  语句中，这些列是您在

  选择

  步骤中定义的，但不应用聚合函数
• 追加：不，

  按地区分组。*

  不起作用，您应该在

  按地区分组中按实际名称定义列

所以，这个遗嘱的正确形式看起来像

SELECT 
    Region.col1
    ,Region.col2,
    , count(*) count 
from  Region 
left join 
    secteur on secteur.region_id = Region.id
GROUP BY Region.col1, Region.col2

或者，如果不想键入每个列的名称，请使用窗口查询

---

我同意这个问题：

select r.*,
       (select count(*) 
        from Secteur s
        where s.Region_id = r.id
      ) as num_secteurs 
from Region r;

然后通过在

Secteur（region\u id）

上添加索引来解决性能问题：

---

我同意这个问题：

select r.*,
       (select count(*) 
        from Secteur s
        where s.Region_id = r.id
      ) as num_secteurs 
from Region r;

然后通过在

Secteur（region\u id）

上添加索引来解决性能问题：

---

为什么不使用

COUNT（Single\u Colunm）

@PrashantPimpale，因为@RuudHelderman是的，它在所有情况下都是相同的吗？原因是有一个查询需要1分13秒才能执行，我使用的是

COUNT（*）

，但一旦我更改为

COUNT（\u id）

，它是int值，现在需要10到15秒才能执行@PrashantPimpale使用冷缓存或热缓存进行测试？指数统计数据是最新的吗？

\u id

是否保留空值？除了持续时间，您还测量了I/O和CPU吗？您是否比较了查询计划？什么版本和版本的SQL Server？我愿意认真对待您的索赔，但是如果没有一个，索赔就没有意义。为什么不使用

COUNT（Single\u Colunm）

@PrashantPimpale，因为@RuudHelderman是的，它在所有情况下都是一样的吗？原因是有一个查询需要1分13秒才能执行，我使用的是

COUNT（*）

，但一旦我更改为

COUNT（\u id）

，它是int值，现在需要10到15秒才能执行@PrashantPimpale使用冷缓存或热缓存进行测试？指数统计数据是最新的吗？

\u id

是否保留空值？除了持续时间，您还测量了I/O和CPU吗？您是否比较了查询计划？什么版本和版本的SQL Server？我愿意认真对待您的声明，但如果没有，声明将毫无意义。返回不正确的语法near*（按行分组）？？！！抱歉，您需要列出

区域中包含的字段，每个字段都要按进行分组。在*附近返回不正确的语法（按行分组）？？！！很抱歉，您需要列出
区域中包含的字段，每个字段都要按进行分组。就性能而言，我认为这比我的工作查询要好@seddik但这不是使用
左连接
？我在其中添加了一个左连接，这是我认为在性能方面最方便的解决方案，我认为它比我的工作查询更好@seddik但是这不是使用
左连接
？我已经添加了一个左连接，在我看来这是最方便的解决方案