利用Mysql中的 的聚合函数 count(*) 可以实现这个功能，例如需要查询data表中name出现次数最多的记录，可以先按照group by name分组，用count算出分组里的条数，再按照count排序：
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select name,count(*) from data group by name order by count(*) DESC limit 1
不加limit限制将返回按照name重复次数排列的数据
标签：count(*), mysql这个你要用存储过程了吧，吧三次查询的结果汇聚到一张表中，然后再对一张表求和
假设ID是表的关键字段，TopicID是回复所属的主题ID字段，其中1是变化的值，那么可以使用以下语句就可以了select count(ID) from bbs where topicID=1
在innoDB中，有两大索引类，分别是
执行上述语句，执行过程如下图
从图中，我们可以看出，扫了两个索引树
（1）先从普通索引name找到lisi
（2）再根据主键值9，再在聚集索引中找到行记录。
这就是回表查询，先在普通索引中找到主键值，再在聚集索引中找到行记录。
很显然，在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据的，就是索引覆盖。
如下语句
很显然，我们可以直接在name索引上直接找到id,name，不用再去回表。
而且我们通过explain的extra属性也能观察到
像我们开头的SQL语句
我们只需要在name索引中再加个sex，name(name,sex)，这样变成了联合索引，也是索引覆盖。
聚集索引：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。 叶子结点存储索引和行记录，聚簇索引查询会很快，因为可以直接定位到行记录。
非聚集索引：该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚集索引。 叶子节点存储聚簇索引值（主键id），需要扫码两遍索引树，先通过普通索引定位到主键值id，再通过聚集索引定位到行记录。
回表查询可以理解为普通索引的查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低。
索引覆盖，即将查询sql中的字段添加到联合索引里面，只要保证查询语句里面的字段都在索引文件中，就无需进行回表查询；
实际开发中，不可能把所有字段建立到联合索引，可根据实际业务场景，把经常需要查询的字段建立到联合索引中。
在Mysql5.6的版本上推出，用于优化查询。 在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
优化超多分页场景。 查询条件放到子查询中，子查询只查主键id，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段。