最常用高效的方法是条件聚合，即用CASE WHEN配合COUNT或SUM统计各状态数量；COUNT(CASE WHEN...)更简洁（省略ELSE确保NULL），SUM(CASE WHEN...THEN 1 ELSE 0 END)更灵活通用；还可按时间等维度分组下钻统计。
用SQL统计不同状态的数量，最常用也最高效的方法是条件聚合，核心就是结合CASE WHEN和聚合函数（如COUNT、SUM）在单条查询中一次性算出多个状态的计数。
用SUM + CASE统计各状态数量
这是最灵活、兼容性最好的写法。每个状态对应一个SUM(CASE WHEN ... THEN 1 ELSE 0 END)表达式，把符合条件的行转为1，其余为0，再求和即得数量。
- 适合MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等主流数据库
- 能轻松扩展新增状态列，无需改表结构或多次查询
- 可同时统计“待处理”“处理中”“已完成”“已取消”等多个状态
示例：
SELECT SUM(CASE WHEN status = 'pending' THEN 1 ELSE 0 END) AS pending_count, SUM(CASE WHEN status = 'processing' THEN 1 ELSE 0 END) AS processing_count, SUM(CASE WHEN status = 'done' THEN 1 ELSE 0 END) AS done_count, SUM(CASE WHEN status = 'canceled' THEN 1 ELSE 0 END) AS canceled_count FROM orders;
用COUNT + CASE更简洁（注意NULL处理）
COUNT()只统计非NULL值，所以可以把不匹配的状态写成NULL，匹配的返回任意非NULL值（如1），这样写更简洁。
- 写法更短，语义清晰：“数出status等于某值的行数”
- 必须确保ELSE不返回具体值（建议省略ELSE，让不匹配时默认为NULL）
- 错误写法：
COUNT(CASE WHEN status='done' THEN 1 ELSE 0 END)——会把0也计入，结果偏大
正确写法：
SELECT COUNT(CASE WHEN status = 'pending' THEN 1 END) AS pending_count, COUNT(CASE WHEN status = 'processing' THEN 1 END) AS processing_count, COUNT(CASE WHEN status = 'done' THEN 1 END) AS done_count, COUNT(CASE WHEN status = 'canceled' THEN 1 END) AS canceled_count FROM orders;
按时间+状态分组统计（带维度下钻）
实际业务中常需看“每天各状态订单量”，这时只需在SELECT后加日期字段，并用GROUP BY分组。
- 日期字段可用
DATE(create_time)（MySQL）、TO_DATE(create_time)（Oracle）等标准化 - GROUP BY中必须包含所有非聚合字段
- 建议对日期加索引，提升聚合性能
示例（按天统计）：
SELECT DATE(create_time) AS stat_date, COUNT(CASE WHEN status = 'pending' THEN 1 END) AS pending_count, COUNT(CASE WHEN status = 'done' THEN 1 END) AS done_count FROM orders WHERE create_time >= '2024-01-01' GROUP BY DATE(create_time) ORDER BY stat_date;
补充技巧：用PIVOT（仅限SQL Server / Oracle）
部分数据库支持PIVOT语法，能把行转列为更紧凑的写法，但可读性和兼容性不如CASE聚合。
- SQL Server示例：
SELECT * FROM (SELECT status FROM orders) t PIVOT(COUNT(*) FOR status IN ([pending],[done])) p - 不推荐新手优先使用——出错难调试，且MySQL、PostgreSQL原生不支持
- 当状态值固定且较少、追求SQL极简时可考虑
条件聚合不是黑科技，而是SQL基础能力的组合运用。掌握CASE WHEN与聚合函数的配合，就能干净利落地解决90%的状态分布统计需求。
