1、可通過分組和組內計數來實現，語句如下：
select a, count(*) from A Group by a
2、用Group By分組:
Group By + [分組欄位](可以有多個)。在執行了這個操作以後，數據集將根據分組欄位的值將一個數據集劃分成各個不同的小組。
這里，分組欄位是a,所以數據集分成了你、我、他三個組。然後用Count(*)分別按照各個組來統計各自的記錄數量。
3、Count(*)函數:
Count(*) 函數返回表中的記錄數。注意它和Group by連用，返回組內記錄數。
』
(1)sql統計點贊數擴展閱讀：
select count(*)和select count(1)的區別
一般情況下，Select Count (*)和Select Count(1)兩著返回結果是一樣的。
假如表沒有主鍵(Primary key), 那麼count(1)比count(*)快。
如果有主鍵的話，那主鍵作為count的條件時候count(主鍵)最快。
如果你的表只有一個欄位的話那count(*)就是最快的。
count(*) 跟 count(1) 的結果一樣，都包括對NULL的統計，而count(column) 是不包括NULL的統計。
網路.Group by
㈡ SQL語句如何統計網站訪問量
如果你要訪問統計
www.51.la
就不錯， 把代碼放到頁面就可以統計， 也有顯示訪問量的代碼可以調用
但是如果你要統計的訪問量還和會員掛鉤的話，你現在提供的信息讓人無法回答；；；；
涉及到 統計代碼 和 會員判斷代碼 以及 調用代碼
㈢ SQL怎麼統計個數
方法一：
SELECT SUM(正確數)+SUM(錯誤數) AS 總記錄數,SUM(正確數),SUM(錯誤數)
FROM (
SELECT COUNT(1) 正確數,0 錯誤數
FROM TB
WHERE STATUS=1
UNION ALL
SELECT 0 正確數,COUNT(1) 錯誤數
FROM TB
WHERE STATUS=0) a
方法二：
select count(1)總記錄數,sum(case when status=1 then 1 else 0 end)正確數,sum(case when status=0 then 1 else 0 end) 錯誤數 from T
㈣ SQL 統計數量
--表A和表B分開來統計,最後合並兩個統計結果
時間在一個范圍內用 時間A between '時間1' and '時間2'
由於不是很明白你的分組統計原則,所以group by語句暫時無法提供建議
㈤ 新浪微博「點贊功能」資料庫如何設計的
對於第一個問題，設計一個schema->(messageID，likedCount)，記錄每條微博的點贊數。messageID是微博的編號，likedCount是該微博的點贊人數。但是這里有兩個問題需要解決，第一是並發，第二是數據量。
每條微博都有可能有很多人同時點贊，為了保證點贊人數精確就需要保證likedCount++是原子操作，這個可以由應用程序來實現，也可以用redis的事務來實現(如果redis有事務機制或者自增功能的話)，但是我覺得為了性能考慮，也可以不用實現原子操作，具體原因就不展開了。
每天都上億可能更多的微博內容產生，這樣就會有上億個新的(messageID，likedCount)生成，這樣的數據量是比較大的，單機資料庫比較難提供高效的服務，所以需要採取sharding的功能(有時候也叫分表分庫)，可能根據messageID把這些schema分散到十個或者更多的shards上(據說，sina微博有600個節點，如何三個節點組成一個shard，就有200個shards)，這樣每個shard處理的請求就只有原來的十分之一，從而就能提高服務的性能。
關於點贊人列表的設計，一般來說，可能想到的schema是(messageID，userID)，但是這樣的設計有一個小問題，就是有些大發的微博可能會得到幾十萬的點贊，這樣就會產生幾十萬個條數據，這樣數據有點多，讀取起來可能也慢。所以可以用這樣一個schema(messageID，partID，userIDs)，讓一個messageID對於多個userID，同時比對應太多的userID，所以加入一個新的partID，一個part存1000個userID，這樣幾十萬個點贊，只需要存幾百條數據。這樣做還有一個好處，用戶點擊查看點贊人時的，一般都不是完全顯示所有點贊人，而是一批一批顯示，這樣可以一次只讀一條數據，就可顯示一批點贊用戶信息。