mysql - 使用 WHERE x = 1 时如何将值为“0”的记录计为“0”

Question

我有一个看起来像这样的表结构：

我有一个完美运行的查询，可以计算过去 30 天每天有多少条记录。它看起来像这样：

SELECT DATE(timestamp) AS date, COUNT(id) AS emails FROM 'emails WHERE timestamp >= now() - interval 1 month GROUP BY DATE(timestamp)

这会输出以下内容，非常好：

然而，接下来的事情对我来说似乎太难以想象了。现在我想计算过去 30 天每天有多少条记录，但仅限于时事通讯 = 1 的情况。

我试图放置一个如下所示的 WHERE 语句：

SELECT DATE(timestamp) AS date, COUNT(*) AS emails, nyhedsbrev FROM emails WHERE timestamp >= now() - interval 1 month AND nyhedsbrev = 1 GROUP BY DATE(timestamp)

...这会输出以下内容：

问题是，它省略了 newsletter = 0 的记录，因此我无法将我的第一个查询与新查询进行比较，因为日期不匹配。我知道那是因为我使用 WHERE newsletter = 1。

而不是省略记录，我想要一个从该日期起只输入“0”的查询。我怎样才能做到这一点？最后的查询应该输出这个：

Answer 1

可能最好获取日期列表，然后将其加入子查询以获得所需的计数。

像这样的东西

SELECT Sub1.date, Sub2.emails, IFNULL(Sub3.emails, 0)
FROM (SELECT DISTINCT DATE(timestamp) AS date
FROM emails 
WHERE timestamp >= now() - interval 1 month) Sub1
LEFT OUTER JOIN (SELECT DATE(timestamp) AS date, COUNT(id) AS emails 
FROM emails WHERE timestamp >= now() - interval 1 month 
GROUP BY DATE(timestamp)) Sub2
ON Sub2.date = Sub3.date
LEFT OUTER JOIN (SELECT DATE(timestamp) AS date, COUNT(*) AS emails 
FROM emails 
WHERE timestamp >= now() - interval 1 month AND nyhedsbrev = 1 
GROUP BY DATE(timestamp)) Sub3
ON Sub1.date = Sub3.date

（您可能可以优化其中的一个子选择，但我已经完整地完成了它以使其清楚它是如何工作的）

Answer 2

您应该能够简单地使用SUM()并IF()获得所需的输出：

SELECT 
    DATE(timestamp) AS date, 
    COUNT(*) AS emails,
    SUM(IF(nyhedsbrev > 0, 1, 0)) as nyhedsbrev_count
FROM 
    emails 
WHERE 
    timestamp >= now() - interval 1 month
GROUP BY 
    DATE(timestamp)

SQLFiddle 演示

编辑：您甚至可以简化它，因为它是一个布尔值，并且只需使用SUM(nyhedsbrev)，但这nyhedsbrev仅需要 0or 1：

SELECT 
    DATE(timestamp) AS date, 
    COUNT(*) AS emails,
    SUM(nyhedsbrev) as nyhedsbrev_count
FROM 
    emails 
WHERE 
    timestamp >= now() - interval 1 month
GROUP BY 
    DATE(timestamp)

Answer 3

假设时事通讯是布尔 1/0 值，那么这可能会为您提供所需的表格：

SELECT DATE(timestamp) AS date, COUNT(*) AS emails, nyhedsbrev 
FROM emails WHERE timestamp >= now() - interval 1 month GROUP BY DATE(timestamp),nyhedsbrev ;

只需添加另一个 GROUP BY 参数。