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第二节为大家介绍了数据的查询,这一小节为大家深入讲解查询过程中的数据分组和排序,分组关键字为:group by,排序关键字为:order by,过滤分组的关键字为:having;
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group by:对查询的数据按照某一类型进行分组, group by 一般用在order by子句之前,where子句之后
order by:对查询的数据进行某一类进行排序 或 对分组后的数据进行排序
having:对分组后的数据进行条件过滤
继续以上一章创建的客户表为例,表名: customer ,表有列: cus_id,cus_no,cus_name,cus_age,cus_adds。
eg:查询客户的基本信息,以id进行分组: select cus_id,count(*) as num from customer group by cus_id; num表示对应的cus_id有多少客户数据, 查询结果如下
如果分组的列中有null值,那么null将作为一个分组返回,如果有多个行都为null值,它们将会被分为一组返回。 group by 必须用在where子句之后,order by子句之前。
除group by可以进行分组过滤数据外,having也可以进行过滤分组;having过滤和where类似,唯一区别在于where是过滤行,而having是过滤分组,可看以下列子:
eg: 查询以id分组后数据总量两条以上的数据: select cus_id,count(*) as num from customer group by cus_id having count(*) = '2'; 满足条件的就只有一条数据
order by主要用于数据排序的情况,当查询数据量较大时,有序的数据会让人更好地直观观察数据,order by 关键字用于对结果集按照一个列或者多个列进行排序。此外order by 关键字默认按照升序对记录进行排序。如果需要按照降序对记录进行排序,您可以使用 DESC 关键字。使用方法如下
eg:查询客户的基本信息,以年龄进行排序,默认升序:select * from customer order by cus_age;
eg:查询客户的基本信息,以年龄进行排序,降序方式排序:select * from customer order by cus_age DESC;
升序使用ASC,降序使用DESC,系统默认为升序。注意两者之间的差异
当对多个列进行排序时,order by使用方法如下:
order by A,B --过滤数据都是默认按升序排列
order by A desc,B --过滤数据时 A 降序,B 升序排列
order by A ,B desc --过滤数据时 A 升序,B 降序排列
desc 或者 asc 只对它紧跟着的第一个列名有效,其他不受影响,仍然是默认的升序。
本小节介绍排序分组就到这里了,通过多分组排序的介绍,知道了group by,order by,having三者之间的差异和区别,大家可以在自己电脑多编写几个脚本,深入了解三个关键字的使用。
如何分组数据,以便能汇总表内容的子集。这涉及两个新SELECT语句子句,分别是GROUP BY子句和HAVING子句。
分组允许把数据分为多个逻辑组,以便能对每个组进行聚集计算。
分组是在SELECT语句的GROUP BY 子句中建立的。
来看例子理解:
mysqlselect vend_id,COUNT(*) AS num_prods from products group by vend_id;
也就是不同的Id的商品总数都能分别查出来。
除了能用GROUP BY分组数据外,Mysql还允许过滤分组,规定包括哪些分组,排除哪些分组。
也就是HAVING子句。
mysqlselect cust_id,COUNT( /) AS orders from orders uGROUP BY/u cust_id uHAVING/u COUNT( /) =2;
注意:这里HAVING换成WHERE是不管用的。HAVING针对于分组。
WHERE在数据分组前进行过滤,HAVING在数据分组后进行过滤。
那么咱么看看怎么混合WHERE和HAVING。
mysqlselect vend_id, COUNT( / ) AS num_prods from products uwhere prod_price=10 group by/u vend_id HAVING COUNT( /) =2;
mysqlselect order_num,SUM(quantity*item_price) AS ordertotal
from orderitems
GROUP BY order_num
HAVING SUM(quantity*item_price) =50
order by ordertotal;
上一篇聚合函数末尾处使用了GROUP BY,但没有做具体的介绍,这一篇就主要介绍一下GROUP BY的使用方法。顺便介绍一下对分组查询的过滤关键词HAVING的用法。
在MySQL中,GROUP BY关键词可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组,类似于Excel中的数据透视表。可以单独使用,但一般情况下都是结合聚合函数来使用的。
语法格式如下:
下面演示都是基于这一张简单的省份对应大区的表格。
【单独使用GROUP BY】
单独使用GROUP BY关键字时,查询结果会只显示每个分组的第一条记录。
根据省份表里面的大区进行聚合,查询全国共分成了几个大区,SQL语句如下↓
【GROUP BY结合聚合函数】
5个聚合函数上一篇已经详细介绍了用法,GROUP BY和聚合函数结合使用也是最频繁的,下面就继续使用省份表来求每个大区有多少个省份,对应的聚合函数就是COUNT函数,SQL语句如下↓
【GROUP BY结合GROUP_CONCAT】
这还是一个很有用的功能,GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都合并成一行显示出来。
下面继续使用省份表,把每个大区对应的省份放在一行展示,用分号分开,SQL语句如下↓
【GROUP BY结合WITH ROLLUP】
WITH POLLUP关键词用来在所有记录的最后加上一条记录,这条记录是上面所有记录的总和,SQL语句如下↓
【GROUP BY结合HAVING】
在MySQL中,可以使用HAVING关键字对分组后的数据进行过滤。
使用 HAVING 关键字的语法格式如下:
HAVING关键词和WHERE关键词都可以用来过滤数据,且HAVING支持WHERE关键词中所有的操作符和语法。但是WHERE和HAVING关键字也存在以下几点差异:
下面筛选一下省份数量在7个及以上的大区,SQL语句如下↓
【GROUP BY结合ORDER BY】
聚合后的数据,一半情况下也是需要进行排序的,通过ORDER BY对聚合查询结果进行排序,对省份数量按从大到小进行排序,SQL语句如下↓
End
◆ PowerBI开场白
◆ Python高德地图可视化
◆ Python不规则条形图
mysql
与
oracle
中分组、聚合函数的区别!
今天需要这样一句
sql
:先用
group by
进行分组,然后利用聚合函数
count
或者
sum
进行计算,并显示
其它的辅助信息。
在
mysql
环境中,我模拟如下环境:
CREATE TABLE `room` (
`rid` varchar(5) default NULL,
`rname` varchar(5) default NULL,
`pid` int(11) default NULL,
`seq` int(11) NOT NULL auto_increment,
PRIMARY KEY
(`seq`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT
CHARSET=utf8
房间表,
seq
房间入住序号
(主键)
,
rname
为房间名,这里不考虑第三范式
情景:人住房间,
统计某个房间某个人住的次数
用户表,客人的信息