聚合函数 在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前,我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数:聚合函数, 例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。 SELECT SUM(population) FROM bbc 这里的SUM作用在所有返回记录
聚合函数
在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前,我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数:聚合函数, 例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。
SELECT SUM(population) FROM bbc
这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上,结果就是该查询只返回一个结果,即国家的总人口数。
GROUP BY用法
Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Group)”。它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域,然后针对若干个小区域进行数据处理。
注意:group by 是先排序后分组;
举例子说明:如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字段” 例如说明现在有一个这样的表:每个部门有多少人 就要用到分组的技术
<code class=" hljs sql"><span class="hljs-operator"><span class="hljs-keyword">select</span> DepartmentID <span class="hljs-keyword">as</span> <span class="hljs-string">'部门名称'</span>, <span class="hljs-aggregate">COUNT</span>(*) <span class="hljs-keyword">as</span> <span class="hljs-string">'个数'</span> <span class="hljs-keyword">from</span> BasicDepartment <span class="hljs-keyword">group</span> <span class="hljs-keyword">by</span> DepartmentID</span></code>
这个就是使用了group by +字段进行了分组,其中我们就可以理解为我们按照了部门的名称ID,DepartmentID将数据集进行了分组;然后再进行各个组的统计数据分别有多少;
通俗一点说:group by 字段1,字段2。。。(整个表中不止这两个字段)表示数据集中字段1相等,字段2也相等的数据归为一组,只显示一条数据。那么你可以对字段3进行统计(求和,求平均值等)
注意
select DepartmentID,DepartmentName from BasicDepartment group by DepartmentID
–将会出现错误
选择列表中的列 ‘DepartmentName’ 无效,因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。这就是我们需要注意的一点,如果在返回集字段中,这些字段要么就要包含在Group By语句的后面,作为分组的依据;要么就要被包含在聚合函数中。为什么呢,根据前面的说明:DepartmentID相等的数据归为一组,只显示一条记录,那如果数据集中有这样三条数据。
DepartmentID DepartmentName
dept001 技术部
dept001 综合部
dept001 人力部
那我只能显示一条记录,我显示哪个?没法判断了。到这里有三种选择:
- 把DepartmentName也加入到分组的条件里去(GROUP BY DepartmentID,DepartmentName),那这三条记录就是三个分组。
- 不显示DepartmentName字段。
- 用聚合函数把这三条记录整合成一条记录count(DepartmentName)
WHERE和 HAVING
HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据。HAVING子句可以使用聚合函数
WHERE子句在聚合前先筛选记录.也就是说作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前. WHERE字句中不能使用聚合函数
举例说明:
一、显示每个地区的总人口数和总面积.
<code class=" hljs sql"><span class="hljs-operator"><span class="hljs-keyword">SELECT</span> region, <span class="hljs-aggregate">SUM</span>(population), <span class="hljs-aggregate">SUM</span>(area) <span class="hljs-keyword">FROM</span> bbc <span class="hljs-keyword">GROUP</span> <span class="hljs-keyword">BY</span> region</span></code>
先以region把返回记录分成多个组,这就是GROUP BY的字面含义。分完组后,然后用聚合函数对每组中的不同字段(一或多条记录)作运算。
二、 显示每个地区的总人口数和总面积.仅显示那些面积超过1000000的地区。
<code class=" hljs sql"><span class="hljs-operator"><span class="hljs-keyword">SELECT</span> region, <span class="hljs-aggregate">SUM</span>(population), <span class="hljs-aggregate">SUM</span>(area) <span class="hljs-keyword">FROM</span> bbc8 F4 w2 v( P- f <span class="hljs-keyword">GROUP</span> <span class="hljs-keyword">BY</span> region <span class="hljs-keyword">HAVING</span> <span class="hljs-aggregate">SUM</span>(area)><span class="hljs-number">1000000</span></span></code>
在这里,我们不能用where来筛选超过1000000的地区,因为表中不存在这样一条记录。相反,HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据
需要注意说明:当同时含有where子句、group by 子句 、having子句及聚集函数时,执行顺序如下:
执行where子句查找符合条件的数据;
使用group by 子句对数据进行分组;对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值;最后用having 子句去掉不符合条件的组。
having子句和where子句都可以用来设定限制条件以使查询结果满足一定的条件限制。
having子句限制的是组,而不是行。where子句中不能使用聚集函数,而having子句中可以。
GROUP BY 与COUNT的一些复杂用法
直接用例子来说明吧
现有表:居民区表:DW_DM_RE_RC,部分字段如下
<code class=" hljs cs"><span class="hljs-keyword">select</span> AREA_ID,AREA_NAME,CITY_ID,CITY_NAME,RC_ID,RC_NAME,RC_TYPE_ID,RC_TYPE_NAME,RC_ADDRESS,FLOOR_CNT,BUILDING_CNT <span class="hljs-keyword">from</span> DW_DM_RE_RC</code>
数据主要集中在宿迁和无锡两个地市。
现需要根据AREA_ID和CITY_NAME进行分组,且显示同一个AREA_ID的数据数量。(AREA_ID和AREA_NAME相关联,CITY_ID,CITY_NAME相关联)
第一步:
sql1:
<code class=" hljs sql"><span class="hljs-operator"><span class="hljs-keyword">select</span> <span class="hljs-aggregate">COUNT</span>(*) <span class="hljs-keyword">as</span> <span class="hljs-aggregate">COUNT</span>,AREA_ID,AREA_NAME,CITY_ID,CITY_NAME <span class="hljs-keyword">from</span> DW_DM_RE_RC <span class="hljs-keyword">group</span> <span class="hljs-keyword">by</span> AREA_ID,AREA_NAME,CITY_ID,CITY_NAME</span></code>
这里COUNT显示的是以AREA_ID和CITY_NAME为条件进行分组的,
表示AREA_ID=510,CITY_NAME=’滨湖区’(无锡市滨湖区)的数据有131条,表示AREA_ID=510,CITY_NAME=’宜兴’(无锡市宜兴区)的数据有131条,表示AREA_ID=527,CITY_NAME=’泗洪’(宿迁市泗洪区)的数据有101条,但我需要的是属于AREA_ID=510(无锡市,不管哪个区)的总数据量有多少。由此得到启发,可以将sql1的查询结果当做结果集,在上面再进行一次查询。
sql2:
<code class=" hljs sql"><span class="hljs-operator"><span class="hljs-keyword">SELECT</span> AREA_ID,AREA_NAME,<span class="hljs-aggregate">SUM</span>(<span class="hljs-aggregate">COUNT</span>),CITY_ID,CITY_NAME <span class="hljs-keyword">FROM</span> ( <span class="hljs-keyword">select</span> <span class="hljs-aggregate">COUNT</span>(*) <span class="hljs-keyword">as</span> <span class="hljs-aggregate">COUNT</span>,AREA_ID,AREA_NAME,CITY_ID,CITY_NAME <span class="hljs-keyword">from</span> DW_DM_RE_RC <span class="hljs-keyword">group</span> <span class="hljs-keyword">by</span> AREA_ID,AREA_NAME,CITY_ID,CITY_NAME )TEST <span class="hljs-keyword">GROUP</span> <span class="hljs-keyword">BY</span> AREA_ID,AREA_NAME,CITY_ID,CITY_NAME</span></code>

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。

MySQL不是一門編程語言,但其查詢語言SQL具備編程語言的特性:1.SQL支持條件判斷、循環和變量操作;2.通過存儲過程、觸發器和函數,用戶可以在數據庫中執行複雜邏輯操作。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理、查詢和安全。 1.它支持多種操作系統,廣泛應用於Web應用等領域。 2.通過客戶端-服務器架構和不同存儲引擎,MySQL高效處理數據。 3.基本用法包括創建數據庫和表,插入、查詢和更新數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和存儲過程。 5.常見錯誤可通過EXPLAIN語句調試。 6.性能優化包括合理使用索引和優化查詢語句。

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

InnoDB的鎖機制包括共享鎖、排他鎖、意向鎖、記錄鎖、間隙鎖和下一個鍵鎖。 1.共享鎖允許事務讀取數據而不阻止其他事務讀取。 2.排他鎖阻止其他事務讀取和修改數據。 3.意向鎖優化鎖效率。 4.記錄鎖鎖定索引記錄。 5.間隙鎖鎖定索引記錄間隙。 6.下一個鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的組合,確保數據一致性。


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