mysql統計所有分類下的數量，沒有的也要展示

要求統計所有分類下的數量，如果分類下沒有對應的數據也要展示。這種問題在日常的開發中很常見，每次寫每次忘，所以在此記錄下。

這種統計往往不能直接group by，因為有些類別可能沒有對應的數據

這裡有兩個思路（如果您有更好的方法，請一定要告訴我，求求了）：

1. 每種類型分別統計，用union 連接（比較適合類型已知、不多且確定的）

   過UNION操作符組合了三個獨立的查詢，每個查詢都基於數據表計算了不同條件下的數量，簡單粗暴，但不是很推薦

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

   優化（枚舉類型，left join數據表）：

   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 數據表 GROUP BY `status` ) AS b ON a.`key` = b.`key`
   

   性能分析：
   第一個SQL語句進行了多次全表掃描（假設索引未覆蓋status欄位）。這種做法可能導致更多的磁碟I/O操作，尤其是當數據量較大時，性能開銷會較高。

   第二個SQL語句僅對數據表進行了一次掃描，並利用了GROUP BY進行聚合操作，減少了磁碟I/O，理論上在大多數情況下比第一個SQL更高效。

   結論：

   第二個SQL語句在性能和耗時上通常優於第一個SQL語句，因為它只需要遍歷表一次，並對結果進行一次性聚合，避免了多次全表掃描帶來的性能損失。

   若status欄位上有索引，第二個SQL的優勢會更加明顯，因為可以利用索引加速查詢過程。

2. 先查類型表，left join數據表，最後對left join後的數據再進行分組，註意：要給右表(數據表)為空時判斷

   和第一個的優化版思路是一樣的

   SELECT
   	a.id `key`,
   	a.classify_name `name`,
   	COUNT(b.id) `count`
   FROM
   	分類表 a
   LEFT JOIN 數據表 b ON b.`level` = a.id
   GROUP BY a.id