电脑知识|欧美黑人一区二区三区|软件|欧美黑人一级爽快片淫片高清|系统|欧美黑人狂野猛交老妇|数据库|服务器|编程开发|网络运营|知识问答|技术教程文章 - 好吧啦网

您的位置:首頁技術文章
文章詳情頁

MySQL 分組查詢和聚合函數

瀏覽:7日期:2023-10-09 10:09:54

概述

相信我們經常會遇到這樣的場景:想要了解雙十一天貓購買化妝品的人員中平均消費額度是多少(這可能有利于對商品價格區間的定位);或者不同年齡段的化妝品消費占比是多少(這可能有助于對商品備貨量的預估)。

這個時候就要用到分組查詢,分組查詢的目的是為了把數據分成多個邏輯組(購買化妝品的人員是一個組,不同年齡段購買化妝品的人員也是組),并對每個組進行聚合計算的過程:。

分組查詢的語法格式如下:

select cname, group_fun,... from tname [where condition] group by group_expression [having group_condition];

說明一下:

1、group_fun 代表聚合函數,是指對分組的數據進行聚合計算的函數。

2、group_expression 代表分組表達式,允許多個,多個之間使用逗號隔開。

3、group_condition 分組之后,再對分組后的數據進行條件過濾的過程。

4、分組語法中,select后面出現的字段 要么是group by后面的字段,要么是聚合函數的列,其他類型會報異常,我們下面的內容中會詳細說明。

說分組之前,先來看看聚合函數,聚合函數是分組查詢語法格式中重要的一部分。我們經常需要匯總數據而不用把它們實際檢索出來,所以MySQL提供了專門的函數。使用這些函數,可用于計算我們需要的數據,以便分析和生成報表。

聚合函數

聚合函數有以下幾種。

函數 說明 AVG() 返回指定字段的平均值 COUNT() 返回查詢結果行數 MAX() 返回指定字段的最大值  MIN() 返回指定字段的最小值 SUM() 返回指定字段的求和值

AVG()函數

AVG()通過對表中行數計數并計算特定列值之和,求得該列的平均值。 AVG()可用來返回所有列的平均值,也可以用來返回特定列或行的平均值。

下面示例返回用戶表中用戶的平均年齡:

mysql> select * from user2;+----+--------+------+----------+-----+| id | name | age | address | sex |+----+--------+------+----------+-----+| 1 | brand | 21 | fuzhou | 1 || 2 | helen | 20 | quanzhou | 0 || 3 | sol | 21 | xiamen | 0 || 4 | weng | 33 | guizhou | 1 || 5 | selina | 25 | NULL | 0 || 6 | anny | 23 | shanghai | 0 || 7 | annd | 24 | shanghai | 1 || 8 | sunny | NULL | guizhou | 0 |+----+--------+------+----------+-----+8 rows in setmysql> select avg(age) from user2;+----------+| avg(age) |+----------+| 23.8571 |+----------+1 row in set

注意點:

1、AVG()只能用來確定特定數值列的平均值 。2、AVG()函數忽略列值為NULL的行,所以上圖中age值累加之后是除以7,而不是除以8。

COUNT()函數

COUNT()函數進行計數。 可以用COUNT()確定表中符合條件的行的數目。

count 有 count(*)、count(具體字段)、count(常量) 三種方式來體現 下面 演示了count(*) 和 count(cname)的用法。

mysql> select * from user2;+----+--------+------+----------+-----+| id | name | age | address | sex |+----+--------+------+----------+-----+| 1 | brand | 21 | fuzhou | 1 || 2 | helen | 20 | quanzhou | 0 || 3 | sol | 21 | xiamen | 0 || 4 | weng | 33 | guizhou | 1 || 5 | selina | 25 | NULL | 0 || 6 | anny | 23 | shanghai | 0 || 7 | annd | 24 | shanghai | 1 || 8 | sunny | NULL | guizhou | 0 |+----+--------+------+----------+-----+8 rows in setmysql> select count(*) from user2 where sex=0;+----------+| count(*) |+----------+| 5 |+----------+1 row in setmysql> select count(age) from user2 where sex=0;+------------+| count(age) |+------------+| 4 |+------------+1 row in set

可以看到,都是取出女生的用戶數量,count(*) 比 count(age) 多一個,那是因為age中包含null值。

所以:如果指定列名,則指定列的值為空的行被COUNT()函數忽略,但如果COUNT()函數中用的是星號( *),則不忽略。

MAX()和MIN()函數

MAX()返回指定列中的最大值,MIN()返回指定列中的最小值。

mysql> select * from user2;+----+--------+------+----------+-----+| id | name | age | address | sex |+----+--------+------+----------+-----+| 1 | brand | 21 | fuzhou | 1 || 2 | helen | 20 | quanzhou | 0 || 3 | sol | 21 | xiamen | 0 || 4 | weng | 33 | guizhou | 1 || 5 | selina | 25 | NULL | 0 || 6 | anny | 23 | shanghai | 0 || 7 | annd | 24 | shanghai | 1 || 8 | sunny | NULL | guizhou | 0 |+----+--------+------+----------+-----+8 rows in setmysql> select max(age),min(age) from user2;+----------+----------+| max(age) | min(age) |+----------+----------+| 33 | 20 |+----------+----------+1 row in set

注意:同樣的,MAX()、MIN()函數忽略列值為NULL的行。

SUM函數

SUM()用來返回指定列值的和(總計) ,下面返回了所有年齡的總和,同樣的,忽略了null的值

mysql> select * from user2;+----+--------+------+----------+-----+| id | name | age | address | sex |+----+--------+------+----------+-----+| 1 | brand | 21 | fuzhou | 1 || 2 | helen | 20 | quanzhou | 0 || 3 | sol | 21 | xiamen | 0 || 4 | weng | 33 | guizhou | 1 || 5 | selina | 25 | NULL | 0 || 6 | anny | 23 | shanghai | 0 || 7 | annd | 24 | shanghai | 1 || 8 | sunny | NULL | guizhou | 0 |+----+--------+------+----------+-----+8 rows in setmysql> select sum(age) from user2;+----------+| sum(age) |+----------+| 167 |+----------+1 row in set

分組查詢

數據準備,假設我們有一個訂貨單表如下(記載用戶的訂單金額和下單時間):

mysql> select * from t_order;+---------+-----+-------+--------+---------------------+------+| orderid | uid | uname | amount | time| year |+---------+-----+-------+--------+---------------------+------+| 20 | 1 | brand | 91.23 | 2018-08-20 17:22:21 | 2018 || 21 | 1 | brand | 87.54 | 2019-07-16 09:21:30 | 2019 || 22 | 1 | brand | 166.88 | 2019-04-04 12:23:55 | 2019 || 23 | 2 | helyn | 93.73 | 2019-09-15 10:11:11 | 2019 || 24 | 2 | helyn | 102.32 | 2019-01-08 17:33:25 | 2019 || 25 | 2 | helyn | 106.06 | 2019-12-24 12:25:25 | 2019 || 26 | 2 | helyn | 73.42 | 2020-04-03 17:16:23 | 2020 || 27 | 3 | sol | 55.55 | 2019-08-05 19:16:23 | 2019 || 28 | 3 | sol | 69.96 | 2020-09-16 19:23:16 | 2020 || 29 | 4 | weng | 199.99 | 2020-06-08 19:55:06 | 2020 |+---------+-----+-------+--------+---------------------+------+10 rows in set

單字段分組

即對于某個字段進行分組,比如針對用戶進行分組,輸出他們的用戶Id,訂單數量和總額:

mysql> select uid,count(uid),sum(amount) from t_order group by uid;+-----+------------+-------------+| uid | count(uid) | sum(amount) |+-----+------------+-------------+| 1 | 3 | 345.65 || 2 | 4 | 375.53 || 3 | 2 | 125.51 || 4 | 1 | 199.99 |+-----+------------+-------------+4 rows in set

多字段分組

即對于多個字段進行分組,比如針對用戶進行分組,再對他們不同年份的訂單數據進行分組,輸出訂單數量和消費總額:

mysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount,year from t_order group by uid,year;+-----+------+-------------+------+| uid | nums | totalamount | year |+-----+------+-------------+------+| 1 | 1 | 91.23 | 2018 || 1 | 2 | 254.42 | 2019 || 2 | 3 | 302.11 | 2019 || 2 | 1 | 73.42 | 2020 || 3 | 1 | 55.55 | 2019 || 3 | 1 | 69.96 | 2020 || 4 | 1 | 199.99 | 2020 |+-----+------+-------------+------+7 rows in set

分組前的條件過濾:where

這個很簡單,就是再分組(group by)之前通過where關鍵字進行條件過濾,取出我們需要的數據,假設我們只要列出2019年8月之后的數據,源數據只有6條合格的,有兩條年份一樣被分組的:

mysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount,year from t_order where time > ’2019-08-01’ group by uid,year;+-----+------+-------------+------+| uid | nums | totalamount | year |+-----+------+-------------+------+| 2 | 2 | 199.79 | 2019 || 2 | 1 | 73.42 | 2020 || 3 | 1 | 55.55 | 2019 || 3 | 1 | 69.96 | 2020 || 4 | 1 | 199.99 | 2020 |+-----+------+-------------+------+5 rows in set

分組后的條件過濾:having

有時候我們需要再分組之后再對數據進行過濾,這時候就需要使用having關鍵字進行數據過濾,再上述條件下,我們需要取出消費次數超過一次的數據:

mysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount,year from t_order where time > ’2019-08-01’ group by uid,year having nums>1;+-----+------+-------------+------+| uid | nums | totalamount | year |+-----+------+-------------+------+| 2 | 2 | 199.79 | 2019 |+-----+------+-------------+------+1 row in set

這邊需要注意區分where和having:

where是在分組(聚合)前對記錄進行篩選,而having是在分組結束后的結果里篩選,最后返回過濾后的結果。

可以把having理解為兩級查詢,即含having的查詢操作先獲得不含having子句時的sql查詢結果表,然后在這個結果表上使用having條件篩選出符合的記錄,最后返回這些記錄,因此,having后是可以跟聚合函數的,并且這個聚集函數不必與select后面的聚集函數相同。

分組后的排序處理

order條件接在group by后面,也就是統計出每個用戶的消費總額和消費次數后,對用戶的消費總額進行降序排序的過程。

mysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount from t_order group by uid;+-----+------+-------------+| uid | nums | totalamount |+-----+------+-------------+| 1 | 3 | 345.65 || 2 | 4 | 375.53 || 3 | 2 | 125.51 || 4 | 1 | 199.99 |+-----+------+-------------+4 rows in setmysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount from t_order group by uid order by totalamount desc;+-----+------+-------------+| uid | nums | totalamount |+-----+------+-------------+| 2 | 4 | 375.53 || 1 | 3 | 345.65 || 4 | 1 | 199.99 || 3 | 2 | 125.51 |+-----+------+-------------+4 rows in set

分組后的limit 限制

limit限制關鍵字一般放在語句的最末尾,比如基于我們上面的搜索,我們再limit 1,只取出消費額最高的那條,其他跳過。

mysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount from t_order group by uid order by totalamount desc limit 1;+-----+------+-------------+| uid | nums | totalamount |+-----+------+-------------+| 2 | 4 | 375.53 |+-----+------+-------------+1 row in set

關鍵字的執行順序

我們看到上面那我們用了 where、group by、having、order by、limit這些關鍵字,如果一起使用,他們是有先后順序,順序錯了會導致異常,語法格式如下:

select cname from tname where [原表查詢條件] group by [分組表達式] having [分組過濾條件] order by [排序條件] limit [offset,] count;

mysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount from t_order where time > ’2019-08-01’ group by uid having totalamount>100 order by totalamount desc limit 1;+-----+------+-------------+| uid | nums | totalamount |+-----+------+-------------+| 2 | 3 | 273.21 |+-----+------+-------------+1 row in set

總結

1、分組語法中,select后面出現的字段 要么是group by后面的字段,要么是聚合函數的列,其他類型會報異常:可以自己試試。

2、分組關鍵字的執行順序:where、group by、having、order by、limit,順序不能調換,否則會報異常:可以自己試試。

以上就是MySQL 分組查詢和聚合函數的詳細內容,更多關于MySQL 分組查詢和聚合函數的資料請關注好吧啦網其它相關文章!

標簽: MySQL 數據庫
相關文章:
主站蜘蛛池模板: 小学教案模板_中学教师优秀教案_高中教学设计模板_教育巴巴 | 赛尔特智能移动阳光房-阳光房厂家-赛尔特建筑科技(广东)有限公司 | 台湾阳明固态继电器-奥托尼克斯光电传感器-接近开关-温控器-光纤传感器-编码器一级代理商江苏用之宜电气 | 电磁铁_小型推拉电磁铁_电磁阀厂家-深圳市宗泰电机有限公司 | 球磨机 选矿球磨机 棒磨机 浮选机 分级机 选矿设备厂家 | 上海小程序开发-小程序制作-上海小程序定制开发公司-微信商城小程序-上海咏熠 | 数显水浴恒温振荡器-分液漏斗萃取振荡器-常州市凯航仪器有限公司 | 粉末包装机-给袋式包装机-全自动包装机-颗粒-液体-食品-酱腌菜包装机生产线【润立机械】 | 大米加工设备|大米加工机械|碾米成套设备|大米加工成套设备-河南成立粮油机械有限公司 | ph计,实验室ph计,台式ph计,实验室酸度计,台式酸度计 | 杭州代理记账费用-公司注销需要多久-公司变更监事_杭州福道财务管理咨询有限公司 | 首页_欧瑞传动官方网站--主营变频器、伺服系统、新能源、软起动器、PLC、HMI | 多功能三相相位伏安表-变压器短路阻抗测试仪-上海妙定电气 | 智慧钢琴-电钢琴-便携钢琴-数码钢琴-深圳市特伦斯乐器有限公司 | 置顶式搅拌器-优莱博化学防爆冰箱-磁驱搅拌器-天津市布鲁克科技有限公司 | 石英陶瓷,石英坩埚,二氧化硅陶瓷-淄博百特高新材料有限公司 | 数控走心机-走心机价格-双主轴走心机-宝宇百科 | 至顶网 | 全国国际化学校_国际高中招生_一站式升学择校服务-国际学校网 | 国产频谱分析仪-国产网络分析仪-上海坚融实业有限公司 | 工作心得_读书心得_学习心得_找心得体会范文就上学道文库 | 绿萝净除甲醛|深圳除甲醛公司|测甲醛怎么收费|培训机构|电影院|办公室|车内|室内除甲醛案例|原理|方法|价格立马咨询 | 99文库_实习生实用的范文资料文库站 | 江苏全风,高压风机,全风环保风机,全风环形高压风机,防爆高压风机厂家-江苏全风环保科技有限公司(官网) | 挤出熔体泵_高温熔体泵_熔体出料泵_郑州海科熔体泵有限公司 | 车件|铜件|车削件|车床加工|五金冲压件-PIN针,精密车件定制专业厂商【东莞品晔】 | 嘉兴恒升声级计-湖南衡仪声级计-杭州爱华多功能声级计-上海邦沃仪器设备有限公司 | 物流之家新闻网-最新物流新闻|物流资讯|物流政策|物流网-匡匡奈斯物流科技 | 净化车间装修_合肥厂房无尘室设计_合肥工厂洁净工程装修公司-安徽盛世和居装饰 | 天空彩票天下彩,天空彩天空彩票免费资料,天空彩票与你同行开奖,天下彩正版资料大全 | 水厂污泥地磅|污泥处理地磅厂家|地磅无人值守称重系统升级改造|地磅自动称重系统维修-河南成辉电子科技有限公司 | 硫酸钡厂家_高光沉淀硫酸钡价格-河南钡丰化工有限公司 | 长沙一级消防工程公司_智能化弱电_机电安装_亮化工程专业施工承包_湖南公共安全工程有限公司 | 井式炉-台车式回火炉-丹阳市电炉厂有限公司 | 钢格栅板_钢格板网_格栅板-做专业的热镀锌钢格栅板厂家-安平县迎瑞丝网制造有限公司 | 内窥镜-工业内窥镜厂家【上海修远仪器仪表有限公司】 | 压力变送器-上海武锐自动化设备有限公司| 钢制暖气片散热器_天津钢制暖气片_卡麦罗散热器厂家 | 高低温试验箱-模拟高低温试验箱订制-北京普桑达仪器科技有限公司【官网】 | 北京西风东韵品牌与包装设计公司,创造视觉销售力! | 沈阳楼承板_彩钢板_压型钢板厂家-辽宁中盛绿建钢品股份有限公司 轴承振动测量仪电箱-轴承测振动仪器-测试仪厂家-杭州居易电气 |