sql分组

HAVING 支持所有WHERE操作符，他们语法是相同的，只是关键字差别，HAVING支持所有WHERE的条件，唯一的差别是WHERE过滤行，而HAVING过滤分组。另一种理解方法，WHERE在数据分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤。这是一个重要区别，WHERE排除的行不包括在分组中。这可能会改变计算值，从而影响HAVING子句中基于这些值过滤掉的分组。 SELECT vend_id, COUNT(*) AS num_prods FROM products WHERE prod_price>=10 GROUP BY vend_id HAVING COUNT(*) >= 2 WHERE子句过滤所有prod_price至少为10的行。然后按vend_id分组数据，HAVING子句过滤计数为2或2以上的分组 来源： https://my.oschina.net/tianhuahua/blog/3110766

什么是数据库 # 用来存储数据的仓库 # 数据库可以在硬盘及内存中存储数据 # 数据库与文件存储数据区别 # 数据库本质也是通过文件来存储数据, 数据库的概念就是系统的管理存储数据的文件 数据库介绍 数据库服务器端: 存放数据库的主机集群 数据库客户端: 可以连接数据库的任意客户端 数据库管理员: DBA # socket套接字的C/S架构应用 数据库基本概念 # 重要性: *** # 库: 多表构建一个数据库, 本质就是文件夹 # 表: 多条数据构建一张表, 本质就是文件 # 记录: 存放一条条数据, 本质就是文件中一条条数据记录 # (字段)id, name, age, gender...一个老师的数据 => 一条数据记录 数据库分类 # 重要性: *** # 关系型数据库 # 1.有表的概念 # 2.以表中一条条记录存储数据 # mysql oracle sqlServer access db2 # 非关系型数据库 # 1.没有表的概念 # 2.通过key-value键值对方式存储数据 # mongodb redis memcache 数据库安装 # 安装server端与client端 # 如何启动server? 如果通过client连接server 数据库启动与连接 # 前提:配置环境变量 # 了解 # 1.前往数据库安装路径,bin文件夹下,cmd执行 mysqld

现有以下的学生信息表： 若果现在想计算每个班的平均年龄，使用where的操作如下： SELECT Cno AS 班级, AVG(Sage) AS 平均年龄 FROM stu Where Cno=5; 这样的话，有多少个班就需要操作几次 因此引入分组 GROUP BY子句，根据列来分组，先看一下《MySQL必知必会》的提示： 引入分组后，操作如下： SELECT Cno AS 班级,AVG(Sage) AS 平均年龄 FROM stu GROUP BY Cno; 由此可以理解,GROUP BY 根据给出的列进行分组，具有相同列属性的被分到一组，然后你需要对组内的数据执行什么操作，就和平常的一样，只是操作的不再是所有的数据，而是分组后的。 过滤分组 使用GROUP BY将数据分组后，还可以使用HAVING过滤分组，规定包括哪些分组，排除哪些分组，比如想在上述的学生信息表中，找出多于2个人的班级，使用以下的操作 SELECT Cno AS 班级,COUNT(Cno) AS 人数 FROM stu GROUP BY Cno HAVING COUNT(Cno)>=2; 关于HAVING和WHERE的区别 《MySQL必知必会》 HAVING和WHERE的差别 这里有另一种理解方法，WHERE在数据 分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤。 这是一个重 要的区别

这是Mysql系列第9篇。 环境：mysql5.7.25，cmd命令中进行演示。 本篇内容 分组查询语法 聚合函数 单字段分组 多字段分组 分组前筛选数据 分组后筛选数据 where和having的区别 分组后排序 where & group by & having & order by & limit 一起协作 mysql分组中的坑 in多列查询的使用 分组查询 语法： SELECT column, group_function,... FROM table [WHERE condition] GROUP BY group_by_expression [HAVING group_condition]; 说明： group_function：聚合函数。 group_by_expression：分组表达式，多个之间用逗号隔开。 group_condition：分组之后对数据进行过滤。 分组中，select后面只能有两种类型的列： 出现在group by后的列 或者使用聚合函数的列 聚合函数 函数名称 作用 max 查询指定列的最大值 min 查询指定列的最小值 count 统计查询结果的行数 sum 求和，返回指定列的总和 avg 求平均值，返回指定列数据的平均值 分组时，可以使用使用上面的聚合函数。 准备数据 drop table if exists t_order; --

　　我们最常需要的是汇总数据而不是把他们实际检索出来 确定表中行数（或满足某个条件或包含某个特定值的行数） 确定表中行组的和 找出表列（或所有行或特定列）的最大值，最小值和平均值 　　 聚集函数是运行在行组上，计算和返回单个值的函数。 AVG([distinct] expr) 求平均值 COUNT({*|[distinct] } expr) 统计行的数量 MAX([distinct] expr) 求最大值 MIN([distinct] expr) 求最小值 SUM([distinct] expr) 求累加和 AVG，SUM 　　只用于单个列，为获得多个列的平均值要使用多个AVG， 表中列值为null的行不参与计算 　　 要想列值为NULL的行也参与组函数的计算，必须使用 IFNULL函数对NULL值做转换。 COUNT count(*)：返回表中行的数量，不管列表中包含NULL值还是非NULL值， distinct不能用于count(*) count(列)：返回列值 非空的行 的数量 count(distinct 列)：返回列值非空的、并且列值不重复的行的数量 count(expr)：根据表达式统计数据 select UNIT as '单位', -> COUNT(TO_DAYS(DATE)=TO_DAYS(NOW()) or null) as '今日统计', -> COUNT

一，什么是分组函数 分组函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值 二，分组函数类型 Avg ，count，max，min，stddev（标准方差），sum。 函数名称 函数描述 Count 返回找到的记录数 Min 返回一个数字列或计算列的最小值 Max 返回一个数字列或计算列的最大值 Sum 返回一个数字列或计算列总和 avg 返回一个数字列或计算列的平均值 三，分组函数的语法 SELECT [ column ,] group_function(column), ... FROM table [WHERE condition ] [GROUP BY column ] [ORDER BY column ]; //返回总记录数 //* 代表的是：一条记录 SQL> select count(*) from emp; //返回 comm不为空的 总记录数 SQL> select count(comm) from emp; //COUNT( DISTINCT expr) 返回 expr 非空且不重复 的记录总数 SQL> select count(distinct(sal)) from emp; 注意：组函数 忽略空值 。 //返回所有员工的平均工资 SQL> select avg(nvl(sal,0)) from emp; 注意： NVL函数使分组函数无法忽略空值 /

--count时尽量count(列名)，count(*)也可以。 --count,max,min,sum,avg,median(中位数） select count(empno),count(distinct job),max(hiredate),min(hiredate),sum(sal),round(avg(sal),2) from emp; --median:中位数（中间值），一组按大小顺序排列的数据，处于中间位置的数。 --行数为奇数时取中间行的数值（19行/2取9行的值），偶数时取中间2行数值的平均值(若18行则中位数的值为（9行+10行）除以2）。 --如sal共15行，第8行即中位数（中间值） select median(sal) from emp； --使用group by统计每个部门的人数 select deptno,count(deptno) from emp where deptno is not null group by deptno; --group by 以职位分组，查询出每个职位的最低和最高工资 select job,min(sal),max(sal) from emp group by job; --数据统计时，语句中没有group by时，select的选项只能出现统计函数（count(),sum(),max(),min(),avg())； -

单表查询的语法 复制代码 查询数据的本质：mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件，然后打开文件，按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法 select * from，这个select * 指的是要查询所有字段的数据。 SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据，mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件，找不到就直接报错了，找到了就继续后面的操作 WHERE 条件 #从表中找符合条件的数据记录，where后面跟的是你的查询条件 GROUP BY field（字段） #分组 HAVING 筛选 #过滤，过滤之后执行select后面的字段筛选，就是说我要确定一下需要哪个字段的数据，你查询的字段数据进行去重，然后在进行下面的操作 ORDER BY field（字段） #将结果按照后面的字段进行排序 LIMIT 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数，就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数 关于上面这些内容，我们在下面一个一个的来详细解释 复制代码 二 关键字的执行优先级(重点) 复制代码 复制代码 重点中的重点：关键字的执行优先级 from where group by having select distinct order by limit

MySQL中group_concat函数 完整的语法如下： group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符']) 数据如下: Sql代码 mysql> select * from aa; + ------+------+ | id| name | + ------+------+ |1 | 10| |1 | 20| |1 | 20| |2 | 20| |3 | 200 | |3 | 500 | + ------+------+ 6 rows in set (0.00 sec) 1.以id分组，把name字段的值打印在一行，逗号分隔(默认) Sql代码 mysql> select id,group_concat( name) from aa group by id; + ------+--------------------+ | id| group_concat( name) | + ------+--------------------+ |1 | 10,20,20| |2 | 20 | |3 | 200,500| + ------+--------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) 2.以id分组，把name字段的值打印在一行，分号分隔

一、单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二、关键字的执行优先级（重点） 重点中的重点：关键字的执行优先级 from where group by having select distinct order by limit 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组 4.将分组的结果进行having过滤 5.执行select 6.去重 7.将结果按条件排序：order by 8.限制结果的显示条数 创建公司员工表，表的字段和数据类型 company.employee 员工id id int 姓名 name varchar 性别 sex enum 年龄 age int 入职日期 hire_date date 岗位 post varchar 职位描述 post_comment 　　　　varchar 薪水 salary 　　　 double 办公室 office int 部门编号 depart_id int #创建表,设置字段的约束条件 create table employee( id int primary