MySQL মান অনুযায়ী গণনা নির্বাচন?

আপনি এটির জন্য COUNT() ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন। আসুন প্রথমে একটি ডেমো টেবিল তৈরি করি

mysql> create table countValueDemo
   -> (
   -> ShippingDatetime datetime,
   -> FirstValue int,
   -> SecondValue int
   -> );
Query OK, 0 rows affected (1.35 sec)

সন্নিবেশ কমান্ড ব্যবহার করে টেবিলে কিছু রেকর্ড সন্নিবেশ করান। প্রশ্নটি নিম্নরূপ -

mysql> insert into countValueDemo values('2019-01-23',1,2);
Query OK, 1 row affected (0.24 sec)
mysql> insert into countValueDemo values('2017-02-21',NULL,2);
Query OK, 1 row affected (0.13 sec)
mysql> insert into countValueDemo values('2016-04-12',1,NULL);
Query OK, 1 row affected (0.19 sec)

সিলেক্ট স্টেটমেন্ট ব্যবহার করে টেবিল থেকে সমস্ত রেকর্ড প্রদর্শন করুন। প্রশ্নটি নিম্নরূপ -

mysql> select *from countValueDemo;

নিম্নলিখিত আউটপুট

+---------------------+------------+-------------+
| ShippingDatetime    | FirstValue | SecondValue |
+---------------------+------------+-------------+
| 2019-01-23 00:00:00 |          1 |           2 |
| 2017-02-21 00:00:00 |       NULL |           2 |
| 2016-04-12 00:00:00 |          1 |        NULL |
+---------------------+------------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)

মান অনুসারে গণনা নির্বাচন করার জন্য এখানে ক্যোয়ারী রয়েছে

mysql> SELECT ShippingDatetime,
   -> COUNT(*),
   -> COUNT( IF( FirstValue = 1, 1, NULL ) ),
   -> COUNT( IF( SecondValue = 2, 1, NULL ) )
   -> FROM countValueDemo;

নিম্নলিখিত আউটপুট

+---------------------+----------+----------------------------------------+-----------------------------------------+
| ShippingDatetime    | COUNT(*) | COUNT( IF( FirstValue = 1, 1, NULL ) ) | COUNT( IF( SecondValue = 2, 1, NULL ) ) |
+---------------------+----------+----------------------------------------+-----------------------------------------+
| 2019-01-23 00:00:00 |        3 |                                      2 |                                       2 |
+---------------------+----------+----------------------------------------+-----------------------------------------+
1 row in set (0.08 sec)