mysql统计所有分类下的数量，没有的也要展示

要求统计所有分类下的数量，如果分类下没有对应的数据也要展示。这种问题在日常的开发中很常见，每次写每次忘，所以在此记录下。

这种统计往往不能直接group by，因为有些类别可能没有对应的数据

这里有两个思路（如果您有更好的方法，请一定要告诉我，求求了）：

1. 每种类型分别统计，用union 连接（比较适合类型已知、不多且确定的）

   过UNION操作符组合了三个独立的查询，每个查询都基于数据表计算了不同条件下的数量，简单粗暴，但不是很推荐

   SELECT `status` `key`,COUNT(id) amount FROM 数据表 WHERE `status` IS NULL
   UNION 
   SELECT 1 `key`,COUNT(id) amount FROM 数据表  WHERE `status` = 1
   UNION 
   SELECT 2 `key`,COUNT(id) amount FROM 数据表 WHERE `status` = 2
   UNION 
   SELECT 3 `key`,COUNT(id) amount FROM 数据表  WHERE `status` = 3
   

   优化（枚举类型，left join数据表）：

   SELECT
   	a.`key`,
   	IFNULL( b.amount, 0 ) amount 
   FROM
   	( SELECT 1 AS `key` UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 ) AS a
   LEFT JOIN ( SELECT `status` `key`, COUNT( id ) amount FROM 数据表 GROUP BY `status` ) AS b ON a.`key` = b.`key`
   

   性能分析：
   第一个SQL语句进行了多次全表扫描（假设索引未覆盖status字段）。这种做法可能导致更多的磁盘I/O操作，尤其是当数据量较大时，性能开销会较高。

   第二个SQL语句仅对数据表进行了一次扫描，并利用了GROUP BY进行聚合操作，减少了磁盘I/O，理论上在大多数情况下比第一个SQL更高效。

   结论：

   第二个SQL语句在性能和耗时上通常优于第一个SQL语句，因为它只需要遍历表一次，并对结果进行一次性聚合，避免了多次全表扫描带来的性能损失。

   若status字段上有索引，第二个SQL的优势会更加明显，因为可以利用索引加速查询过程。

2. 先查类型表，left join数据表，最后对left join后的数据再进行分组，注意：要给右表(数据表)为空时判断

   和第一个的优化版思路是一样的

   SELECT
   	a.id `key`,
   	a.classify_name `name`,
   	COUNT(b.id) `count`
   FROM
   	分类表 a
   LEFT JOIN 数据表 b ON b.`level` = a.id
   GROUP BY a.id