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统计函数一般有sum ,count
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用于数量统计譬如 人力资源统计人数,网站访问次数,微信访问人次
sum 求和譬如用于人力资源的公司发工资总和,或者计算公司
统计是应用软件不可缺少的部分,在微信企业号中用于统计考勤(打卡统计),签到统计,工资统计,固定资产统计。
微信服务号的售后服务统计,会员统计
商城:产品汇总、订单汇总等
很多时候,我们查询数据的时候都不会把明细数据查询出来,那样一般意义也不大。更多的时候是根据业务需求,把数据聚合成业务能直接使用的数据。MYSQL中有5个聚合函数,如下面5个,用的最多的还是count和sum,下面分别介绍一下用法。
【COUNT】
在MySQL中,COUNT()函数统计数据表中包含的记录行的总数,或者根据查询结果返回列中包含的数据行数,使用方法有以下两种:
求order表中,查询一共有多少条订单数,SQL语句如下↓
【SUM】
在MySQL中,SUM()是一个求总和的函数,返回指定列值的总和。
求order表中所有产品销售数量,SQL语句如下↓
【AVG】
在MySQL中,AVG()函数通过计算返回的行数和每一行数据的和,求得指定列数据的平均值。
求order表中,2021年所有产品的平均单价,SQL语句如下↓
【MAX/MIN】
在MySQL中,MAX()函数是用来返回指定列中的最大值。
求order表中,查询最大的单价价格,SQL预计如下↓
在MySQL中,MIN()函数是用来返回指定列中的最小值。
求order表中,查询最小的单价价格,SQL预计如下↓
【结合GROUP BY】
正常情况下,聚合函数都是搭配着GROUP BY来使用的。可以是按省份聚合、产品聚合、时间聚合等等。下面演示每个品牌最低单价的聚合,其他几个聚合函数使用方式一样,SQL语句如下↓
还可以用ORDER BY排个序,求每个品牌累计销售价格的SQL语句,从高到低排序↓
End
◆ PowerBI开场白
◆ Python高德地图可视化
◆ Python不规则条形图
count()是Mysql的内置函数,用于统计符合条件的行数。
一般用法:select count(*) from sql(sql语言)as name(别名)
select count(*) table_name
这里对count(1)和count(*)作对比
一般情况下,count(1)和count(*)返回的数据是相同的。
而效率方面也差不多。只是在有主键的情况下,count(*)是最快的。
两者都是记录null的行数
select count(a) from test
-- 扫描a列的数据记录数,如果a上没有索引,则效率最差,并且如果a列包含null,则不会计数
LAG()函数是一个窗口函数,允许您从当前行向前看多行数据。与LEAD()函数类似,LEAD()函数对于计算同一结果集中当前行和后续行之间的差异非常有用。
LAG语法: LAG(列名,[offset], [default_value]) OVER ( PARTITION BY 列名,... ORDER BY 列名 [ASC|DESC],... )
LEAD语法: LEAD(列名,[offset], [default_value]) OVER ( PARTITION BY 列名,... ORDER BY 列名 [ASC|DESC],... )
offset:offset是从当前行偏移的行数,以获取值。offset必须是一个非负整数。如果offset为零,则LEAD()函数计算当前行的值。如果省略 offset,则LEAD()函数默认使用一个。
default_value:如果没有后续行,则LEAD()函数返回default_value。例如,如果offset是1,则最后一行的返回值为default_value。如果您未指定default_value,则函数返回 NULL 。
PARTITION BY子句:PARTITION BY子句将结果集中的行划分LEAD()为应用函数的分区。如果PARTITION BY未指定子句,则结果集中的所有行都将被视为单个分区。
ORDER BY子句:ORDER BY子句确定LEAD()应用函数之前分区中行的顺序。
用途举例:
ps:
不适合计算留存,举例说明:
求3日留存用户,以下为用户登录表login_history_table:
首先使用LEAD函数对用户登录时间做偏移,SQL如下:
结果如下:
根据上面查询到的结果,3日留存用户中不能统计到abc,而实际应该包含abc,因为该用户20211022登录后,在3天后的20211025日又重新登录了。
一、mysql查询的五种子句
where(条件查询)、having(筛选)、group by(分组)、order by(排序)、limit(限制结果数)
1、where常用运算符:
比较运算符
, ,= , != ( ),= , =
in(v1,v2..vn)
between v1 and v2 在v1至v2之间(包含v1,v2)
逻辑运算符
not ( ! ) 逻辑非
or ( || ) 逻辑或
and ( ) 逻辑与
where price=3000 and price = 5000 or price =500 and price =1000
取500-1000或者3000-5000的值
where price not between 3000 and 5000
不在3000与5000之间的值
模糊查询
like 像
通配符:
% 任意字符
_ 单个字符
where goods_name like '诺基亚%'
where goods_name like '诺基亚N__'
2、group by 分组
一般情况下group需与统计函数(聚合函数)一起使用才有意义
如:select goods_id,goods_name,cat_id,max(shop_price) from goods group by cat_id;
这里取出来的结果中的good_name是错误的!因为shop_price使用了max函数,那么它是取最大的,而语句中使用了group by 分组,那么goods_name并没有使用聚合函数,它只是cat_id下的第一个商品,并不会因为shop_price改变而改变
mysql中的五种统计函数:
(1)max:求最大值
select max(goods_price) from goods
这里会取出最大的价格的值,只有值
#查询每个栏目下价格最高的
select cat_id,max(goods_price) from goos group by cat_id;
#查出价格最高的商品编号
select goods_id,max(goods_price) from goods group by goods_id;
(2)min:求最小值
(3)sum:求总数和
#求商品库存总和
select sum(goods_number) from goods;
(4)avg:求平均值
#求每个栏目的商品平均价格
select cat_id,avg(goods_price) from goods group by cat_id;
(5)count:求总行数
#求每个栏目下商品种类
select cat_id,count(*) from goods group by cat_id;
###要把每个字段名当成变量来理解,它可以进行运算###
例:查询本店每个商品价格比市场价低多少;
select goods_id,goods_name,goods_price-market_price from goods;
查询每个栏目下面积压的货款
select cat_id,sum(goods_price*goods_number) from goods group by cat_id;
###可以用as来给计算结果取个别名###
select cat_id,sum(goods_price * goods_number) as hk from goods group by cat_id
不仅列名可以取别名,表单也可以取别名
3、having 与where 的异同点
having与where类似,可以筛选数据,where后的表达式怎么写,having后就怎么写
where针对表中的列发挥作用,查询数据
having对查询结果中的列发挥作用,筛选数据
#查询本店商品价格比市场价低多少钱,输出低200元以上的商品
select goods_id,good_name,market_price - shop_price as s from goods having s200 ;
//这里不能用where因为s是查询结果,而where只能对表中的字段名筛选
如果用where的话则是:
select goods_id,goods_name from goods where market_price - shop_price 200;
#同时使用where与having
select cat_id,goods_name,market_price - shop_price as s from goods where cat_id = 3 having s 200;
#查询积压货款超过2万元的栏目,以及该栏目积压的货款
select cat_id,sum(shop_price * goods_number) as t from goods group by cat_id having s 20000
#查询两门及两门以上科目不及格的学生的平均分
思路:
#先计算所有学生的平均分
select name,avg(score) as pj from stu group by name;
#查出所有学生的挂科情况
select name,score60 from stu;
#这里score60是判断语句,所以结果为真或假,mysql中真为1假为0
#查出两门及两门以上不及格的学生
select name,sum(score60) as gk from stu group by name having gk 1;
#综合结果
select name,sum(score60) as gk,avg(score) as pj from stu group by name having gk 1;
4、order by
(1) order by price //默认升序排列
(2)order by price desc //降序排列
(3)order by price asc //升序排列,与默认一样
(4)order by rand() //随机排列,效率不高
#按栏目号升序排列,每个栏目下的商品价格降序排列
select * from goods where cat_id !=2 order by cat_id,price desc;
5、limit
limit [offset,] N
offset 偏移量,可选,不写则相当于limit 0,N
N 取出条目
#取价格第4-6高的商品
select good_id,goods_name,goods_price from goods order by good_price desc limit 3,3;
###查询每个栏目下最贵的商品
思路:
#先对每个栏目下的商品价格排序
select cat_id,goods_id,goods_name,shop_price from goods order by cat_id,shop_price desc;
#上面的查询结果中每个栏目的第一行的商品就是最贵的商品
#把上面的查询结果理解为一个临时表[存在于内存中]【子查询】
#再从临时表中选出每个栏目最贵的商品
select * from (select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods order by cat_id,shop_price desc) as t group by cat_id;
#这里使用group by cat_id是因为临时表中每个栏目的第一个商品就是最贵的商品,而group by前面没有使用聚合函数,所以默认就取每个分组的第一行数据,这里以cat_id分组
良好的理解模型:
1、where后面的表达式,把表达式放在每一行中,看是否成立
2、字段(列),理解为变量,可以进行运算(算术运算和逻辑运算)
3、 取出结果可以理解成一张临时表
二、mysql子查询
1、where型子查询
(把内层查询结果当作外层查询的比较条件)
#不用order by 来查询最新的商品
select goods_id,goods_name from goods where goods_id = (select max(goods_id) from goods);
#取出每个栏目下最新的产品(goods_id唯一)
select cat_id,goods_id,goods_name from goods where goods_id in(select max(goods_id) from goods group by cat_id);
2、from型子查询
(把内层的查询结果供外层再次查询)
#用子查询查出挂科两门及以上的同学的平均成绩
思路:
#先查出哪些同学挂科两门以上
select name,count(*) as gk from stu where score 60 having gk =2;
#以上查询结果,我们只要名字就可以了,所以再取一次名字
select name from (select name,count(*) as gk from stu having gk =2) as t;
#找出这些同学了,那么再计算他们的平均分
select name,avg(score) from stu where name in (select name from (select name,count(*) as gk from stu having gk =2) as t) group by name;
3、exists型子查询
(把外层查询结果拿到内层,看内层的查询是否成立)
#查询哪些栏目下有商品,栏目表category,商品表goods
select cat_id,cat_name from category where exists(select * from goods where goods.cat_id = category.cat_id);
三、union的用法
(把两次或多次的查询结果合并起来,要求查询的列数一致,推荐查询的对应的列类型一致,可以查询多张表,多次查询语句时如果列名不一样,则取第一次的列名!如果不同的语句中取出的行的每个列的值都一样,那么结果将自动会去重复,如果不想去重复则要加all来声明,即union all)
## 现有表a如下
id num
a 5
b 10
c 15
d 10
表b如下
id num
b 5
c 10
d 20
e 99
求两个表中id相同的和
select id,sum(num) from (select * from ta union select * from tb) as tmp group by id;
//以上查询结果在本例中的确能正确输出结果,但是,如果把tb中的b的值改为10以查询结果的b的值就是10了,因为ta中的b也是10,所以union后会被过滤掉一个重复的结果,这时就要用union all
select id,sum(num) from (select * from ta union all select * from tb) as tmp group by id;
#取第4、5栏目的商品,按栏目升序排列,每个栏目的商品价格降序排列,用union完成
select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 union select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=5 order by cat_id,shop_price desc;
【如果子句中有order by 需要用( ) 包起来,但是推荐在最后使用order by,即对最终合并后的结果来排序】
#取第3、4个栏目,每个栏目价格最高的前3个商品,结果按价格降序排列
(select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=3 order by shop_price desc limit 3) union (select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 order by shop_price desc limit 3) order by shop_price desc;
四、左连接,右连接,内连接
现有表a有10条数据,表b有8条数据,那么表a与表b的笛尔卡积是多少?
select * from ta,tb //输出结果为8*10=80条
1、左连接
以左表为准,去右表找数据,如果没有匹配的数据,则以null补空位,所以输出结果数=左表原数据数
语法:select n1,n2,n3 from ta left join tb on ta.n1= ta.n2 [这里on后面的表达式,不一定为=,也可以,等算术、逻辑运算符]【连接完成后,可以当成一张新表来看待,运用where等查询】
#取出价格最高的五个商品,并显示商品的分类名称
select goods_id,goods_name,goods.cat_id,cat_name,shop_price from goods left join category on goods.cat_id = category.cat_id order by shop_price desc limit 5;
2、右连接
a left join b 等价于 b right join a
推荐使用左连接代替右连接
语法:select n1,n2,n3 from ta right join tb on ta.n1= ta.n2
3、内连接
查询结果是左右连接的交集,【即左右连接的结果去除null项后的并集(去除了重复项)】
mysql目前还不支持 外连接(即左右连接结果的并集,不去除null项)
语法:select n1,n2,n3 from ta inner join tb on ta.n1= ta.n2
总结:可以对同一张表连接多次,以分别取多次数据