sql分组

mySQL 一、为什么要学习数据库 二、数据库的相关概念 DBMS、DB、SQL 三、数据库存储数据的特点 四、初始MySQL MySQL产品的介绍 MySQL产品的安装 ★ MySQL服务的启动和停止 ★ MySQL服务的登录和退出 ★ MySQL的常见命令和语法规范 五、DQL语言的学习 ★ 基础查询 ★ 条件查询 ★ 排序查询 ★ 常见函数 ★ 分组函数 ★ 分组查询 ★ 连接查询 ★ 子查询 √ 分页查询 ★ union联合查询 √ 六、DML语言的学习 ★ 插入语句 修改语句 删除语句 七、DDL语言的学习 库和表的管理 √ 常见数据类型介绍 √ 常见约束 √ 八、TCL语言的学习 事务和事务处理 九、视图的讲解 √ 十、变量 十一、存储过程和函数 十二、流程控制结构 数据库的好处 1.持久化数据到本地 2.可以实现结构化查询，方便管理 数据库相关概念 1、DB：数据库，保存一组有组织的数据的容器 2、DBMS：数据库管理系统，又称为数据库软件（产品），用于管理DB中的数据 3、SQL:结构化查询语言，用于和DBMS通信的语言 数据库存储数据的特点 1、将数据放到表中，表再放到库中 2、一个数据库中可以有多个表，每个表都有一个的名字，用来标识自己。表名具有唯一性。 3、表具有一些特性，这些特性定义了数据在表中如何存储，类似java中 “类”的设计。 4、表由列组成

/*--> */ /*--> */ 　　用户对表或视图最常进行的操作就是检索数据，检索数据可以通过 select 语句来实现，该语句由多个子句组成，通过这些子句完成筛选、投影和连接等各种数据操作，最终得到想要的结果。 语法： 　　select { [ distinct | all ] columns | * } 　　[ into table_name ] 　　from { tables | views | other select } 　　[ where conditions] 　　[ group by columns ] 　　[ having conditions ] 　　[ order by columns ] select子句 ：用于选择数据表、视图中的列 into 子句：用于将原表的结构和数据插入新表中 from 子句：用于指定数据来源，包括表，视图和其他select 语句。 where 子句：用于检索的数据进行筛选 group by 子句：用于检索结果进行分组显示 having 子句：用于从使用group by子句分组后的查询结果中筛选数据行 order by 子句：用来对结果集进行排序（包括升序和降序） 一、简单查询 　　只包含select 子句和 from 子句的查询就是简单查询，同时也是select语句的必选项。 　　select

以前在开发的时候遇到过一个需求，就是要按照某一列进行分组后取前几条数据，今天又有同事碰到了，帮解决了之后顺便写一篇博客记录一下。 首先先建一个基础数据表，代码如下： IF OBJECT_ID(N'Test') IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE Test END CREATE TABLE Test( ID bigint IDENTITY(1,1), Name nvarchar(50), Department nvarchar(50)) INSERT INTO Test(Name,Department) VALUES('张三','行政'), ('李四','运营'), ('王五','行政'), ('赵六','研发'), ('钱七','工程'), ('Amy','研发'), ('Tomy','工程'), ('Tony','研发'), ('Tom','工程'), ('Alice','行政'), ('Mary','行政'), ('Elaine','运营'), ('Geno','行政'), ('Gary','工程') GO 建好后，这张表的数据如下： 现在的需求是按照Department列进行分组，按ID取每个部门前2条记录，只写一条SQL语句的话，分别可以用3种方法实现，代码如下： SELECT ID,Name,Department FROM (SELECT nn

子查询 将一条查询sql的结果作为另一条sql的条件 使用方法总结： # 增：insert into 表 select子查询 # 删：delete from 表 条件是select子查询(表不能与delete表相同) # 查：select 字段 from 表 条件是select子查询 # 改：update 表 set 字段=值 条件是select子查询(表不能与update表相同) 联合分组： 按多个字段综合结果进行分组 使用方法总结： # 按 area与port组合后的结果进行分组，只有组合后的结果还一致，才认为是一组 select group_concat(name),area,port from emp group by area,port; 区间修饰条件(all与any)： 使用方法总结: # 语法规则 # where id in (1, 2, 3) => id是1或2或3 # where id not in (1, 2, 3) => id不是1，2，3 # where salary < all(3, 6, 9) => salary必须小于所有情况（小于最小） # where salary > all(3, 6, 9) => salary必须大于所有情况（大于最大） # where salary < any(3, 6, 9) => salary只要小于一种情况（小于最大）

文章目录 执行顺序 一些问题解释 执行顺序 FROM 哪张表 先去寻找表 JOIN 连接方式 连接 ON 连接条件 连接条件 WHERE 分组前条件 筛出条件 GROUP BY 分组（开始允许使用 SELCT 中的别名） 进行分组 HAVING 对结果集做筛选 分组后的筛出条件 SELECT 选择列 最终只显示选择的列 DISTINCT 去重 去重 ORDER BY 排序 排序操作 LIMIT 限制行 限制多少行显示 一些问题解释 为什么 where 后不能加聚合函数，但是 having 后可以加聚合函数？ 答：通过 sql 语句中的执行顺序我们可以知道答案，我们有知道聚合函数计算是依赖于结果集的，但是按照 mysql 语句的执行顺序，ORDER BY 后才是结果集，因此只能放在 HAVING 中 为什么 where 后不能使用 select 中列的别名，但是 order by 后却可以？ 答：同样是通过 sql 语句关键词的执行顺序我们知道，在 group by 之前别名不存在 来源： CSDN 作者： abcnull 链接： https://blog.csdn.net/abcnull/article/details/104804190

1.0 什么是数据库 狭义：存储数据的仓库。 广义：可以对数据进行存储和管理的软件以及数据本身统称为数据库。 另外一种说法：数据库是由表、关系、操作组成。 2.0 为什么要学习数据库 几乎所有的应用软件的后台都需要数据库。 数据库存储数据占用的空间小，容易持久化。 存储比较安全。 容易维护和升级。 数据移植比较容易。 简化对数据的操作。 3.0 数据结构和数据库的区别 数据结构是在系统软件级别研究数据的存储和操作。（内存） 数据库是在应用软件级别研究数据的存储和操作。（外部存储） 4.0 数据库中连接概念 5.0 对内存数据的操作，编程语言更加灵活；对于硬盘数据的操作，通过数据库管理软件更加容易。但是对于复杂的数据操作，当通过数据库语言没法操作时，通常把数据先写入内存通过编程语言处理以后，再存入数据库。 6.0 建议初学者从三个方面学习数据库  数据库是如何存储数据的 字段、记录、表、约束  数据库是如何操作数据的 insert、update、delete、TL-SQL、存储过程、函数、触发器  数据库是如何显示数据的 select(查询) 7.0 创建数据库 8.0 删除数据库 9.0 数据库的备份和还原 10.0 数据库的分离和附加 11.0 用户的创建和密码修改 安全性→登录名 12.0 表以及表相关的基本概念 字段（也叫 列）：模拟的是某一个事物的某一个静态的特征。

函数与分组查询数据 系统函数分 聚合函数、数据类型转换函数、日期函数、数学函数 . . . 1、 聚合函数 主要是对一组值进行计算，然后返回一个值。 聚合函数包括 sum(求和)、avg(求平均值)、min()、max()、count(求数量) sum函数语法 ： sum(列明) select sum(sno) as 序号和 from stu_info avg select avg(sno) as 序号平均值 from stu_info . . . count 用来一组值的个数，统计 select count(sno) as 个数 from stu_info 2、类型转换函数 将日期和数字转换成字符串格式， ... 用到 convert() 、cast() convert 适合用于日期的转换，cast适合用于一般数据类型的转换。。。 convert 的语法格式 ： convert ( datatype [ (length) , expression , [style] ] ) datatype 如果要转换成 char、archar 、binary 、arbinary 数据类型，还需要设置数据类型长度 expression ： 表达式，进行数据类型转换的值或者列名 style ： 用于日期格式的设置 1 -- 类型转换 2 --语法convert(datatype[(length)

Mysql查询 数据多次过滤 条件：from、where、group by、having、distinct、order by、limit => 层层筛选后的结果 查： select [distinct] 字段1 [[as] 别名1],...,字段n [[as] 别名n] from [数据库名.]表名 [条件]; 注：一条查询语句，可以拥有多种筛选条件，条件的顺序必须按照上方顺序进行逐步筛选，distinct稍有特殊(书写位置)，条件的种类可以不全 可以缺失，但不能乱序 单表查询 distinct 去重 数据为： +------+------+ | x | y | +------+------+ | 1 | 2 | | 2 | 3 | | 3 | 4 | | 1 | 2 | +------+------+ #执行 select distinct * from t1; +------+------+ | x | y | +------+------+ | 1 | 2 | | 2 | 3 | | 3 | 4 | +------+------+ # 总结：distinct对参与查询的所有字段，整体去重(所查的全部字段的值都相同，才认为是重复数据) 常用函数 拼接：concat() | concat_ws() 大小写：upper() | lower() 浮点型操作：ceil() |

RDLC根据数据源某一字段分组 数据库：SQL Server 数据源由存储过程获取，其中包含分组所需的字段。 打开RDLC，添加数据源新字段，选中数据行添加父组，分组方式选择新增的字段。 > 选中数据行添加行外-上方，合并该行单元格； >创建分组函数，确定。 来源： CSDN 作者： 悬崖上的一课 链接： https://blog.csdn.net/qq_28872655/article/details/104688617

第9节 柱状图 第10节 分组柱图 第11节 水平柱状图 第12节 饼图 第13节 折线图、叠加区域图 第14节 散点图、直方图 第15节 密度图、数据相关性 第16节 多表联合 第17节 数据校验、轴的概念 第18节 分割列 第19节 求和平均统计 第20节 定位、消除重复数据 第21节 旋转表格 第23节透视表、分组、聚合 第24节线性回归、数据预测 第25节条件格式 第26节条件格式 第29课SQL Server 第30课复杂函数调用 来源： CSDN 作者： 好多米的秃头之路1024 链接： https://blog.csdn.net/weixin_46276803/article/details/104618157