SQL中Group By的使用
2016-07-04 19:30
309 查看
文章出自:http://www.cnblogs.com/rainman/archive/2013/05/01/3053703.html
1、概述
2、原始表
3、简单Group
By
4、Group
By 和 Order By
5、Group
By中Select指定的字段限制
6、Group
By All
7、Group
By与聚合函数
8、Having与Where的区别
9、Compute
和 Compute By
“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。
返回结果如下表,实际上就是分类汇总。
返回结果如下表
在Access中不可以使用“order by 数量之和 desc”,但在SQL Server中则可以。
示例3执行后会提示下错误,如下图。这就是需要注意的一点,在select指定的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。
示例4中则可以指定“摘要”字段,其原因在于“多列分组”中包含了“摘要字段”,其执行结果如下表
“多列分组”实际上就是就是按照多列(类别+摘要)合并后的值进行分组,示例4中可以看到“a, a2001, 13”为“a, a2001, 11”和“a, a2001, 2”两条记录的合并。
SQL Server中虽然支持“group by all”,但Microsoft
SQL Server 的未来版本中将删除 GROUP BY ALL,避免在新的开发工作中使用 GROUP BY ALL。Access中是不支持“Group By All”的,但Access中同样支持多列分组,上述SQL Server中的SQL在Access可以写成
在示例3中提到group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”,其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中,常见的聚合函数如下表:
where 子句的作用是在对查询结果进行分组前,将不符合where条件的行去掉,即在分组之前过滤数据,where条件中不能包含聚组函数,使用where条件过滤出特定的行。
having 子句的作用是筛选满足条件的组,即在分组之后过滤数据,条件中经常包含聚组函数,使用having 条件过滤出特定的组,也可以使用多个分组标准进行分组。
执行结果:
执行结果如下:
compute子句能够观察“查询结果”的数据细节或统计各列数据(如例10中max、min和avg),返回结果由select列表和compute统计结果组成。
执行结果如下:
示例11与示例10相比多了“order by 类别”和“... by 类别”,示例10的执行结果实际是按照分组(a、b、c)进行了显示,每组都是由改组数据列表和改组数统计结果组成,另外:
compute子句必须与order by子句用一起使用
compute...by与group by相比,group by 只能得到各组数据的统计结果,而不能看到各组数据
在实际开发中compute与compute by的作用并不是很大,SQL Server支持compute和compute by,而Access并不支持。
ps:今天去面试面试官问了一个问题,一个表acount里面只有一个字段叫username,怎么查询重复的记录,这个时候就要用到group by了
sql如下:SELECT * FROM acount WHERE
username IN (SELECT
username FROM acount GROUP BY
username HAVING COUNT(*)>1);
解释下SELECT username FROM
acount GROUP BY username意思就是根据username进行分组,根据表里username的值则acount表可以分为luoxiang,zhangsan,lilsi,三组,后面HAVING
其实就相当于where的作用,那么括号里的整句的意思就是查询按username进行分组并且总数大于1的(也就是有重复记录的),如果总数大于1才说明会有重复的,如果大于2则就是的重复记录大于2的username是那些,所以先查询出有重复记录的是那些数据,再把这些数据作为where条件使用SELECT
* FROM acount WHERE username IN
xxx进行查询,就得到了重复的重复的记录。
1、概述
2、原始表
3、简单Group
By
4、Group
By 和 Order By
5、Group
By中Select指定的字段限制
6、Group
By All
7、Group
By与聚合函数
8、Having与Where的区别
9、Compute
和 Compute By
1、概述
“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。
2、原始表
3、简单Group By
示例1
select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A group by 类别
返回结果如下表,实际上就是分类汇总。
4、Group By 和 Order By
示例2
select 类别, sum(数量) AS 数量之和 from A group by 类别 order by sum(数量) desc
返回结果如下表
在Access中不可以使用“order by 数量之和 desc”,但在SQL Server中则可以。
5、Group By中Select指定的字段限制
示例3
select 类别, sum(数量) as 数量之和, 摘要 from A group by 类别 order by 类别 desc
示例3执行后会提示下错误,如下图。这就是需要注意的一点,在select指定的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。
6、Group By All
示例4
select 类别, 摘要, sum(数量) as 数量之和 from A group by all 类别, 摘要
示例4中则可以指定“摘要”字段,其原因在于“多列分组”中包含了“摘要字段”,其执行结果如下表
“多列分组”实际上就是就是按照多列(类别+摘要)合并后的值进行分组,示例4中可以看到“a, a2001, 13”为“a, a2001, 11”和“a, a2001, 2”两条记录的合并。
SQL Server中虽然支持“group by all”,但Microsoft
SQL Server 的未来版本中将删除 GROUP BY ALL,避免在新的开发工作中使用 GROUP BY ALL。Access中是不支持“Group By All”的,但Access中同样支持多列分组,上述SQL Server中的SQL在Access可以写成
select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和 from A group by 类别, 摘要
7、Group By与聚合函数
在示例3中提到group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”,其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中,常见的聚合函数如下表:函数 | 作用 | 支持性 |
---|---|---|
sum(列名) | 求和 | |
max(列名) | 最大值 | |
min(列名) | 最小值 | |
avg(列名) | 平均值 | |
first(列名) | 第一条记录 | 仅Access支持 |
last(列名) | 最后一条记录 | 仅Access支持 |
count(列名) | 统计记录数 | 注意和count(*)的区别 |
示例5:求各组平均值
select 类别, avg(数量) AS 平均值 from A group by 类别;
示例6:求各组记录数目
select 类别, count(*) AS 记录数 from A group by 类别;
示例7:求各组记录数目
8、Having与Where的区别
where 子句的作用是在对查询结果进行分组前,将不符合where条件的行去掉,即在分组之前过滤数据,where条件中不能包含聚组函数,使用where条件过滤出特定的行。having 子句的作用是筛选满足条件的组,即在分组之后过滤数据,条件中经常包含聚组函数,使用having 条件过滤出特定的组,也可以使用多个分组标准进行分组。
示例8
select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A group by 类别 having sum(数量) > 18
示例9:Having和Where的联合使用方法
select 类别, SUM(数量)from A where 数量 gt;8 group by 类别 having SUM(数量) gt; 10
9、Compute 和 Compute By
select * from A where 数量 > 8
执行结果:
示例10:Compute
select * from A where 数量>8 compute max(数量),min(数量),avg(数量)
执行结果如下:
compute子句能够观察“查询结果”的数据细节或统计各列数据(如例10中max、min和avg),返回结果由select列表和compute统计结果组成。
示例11:Compute By
select * from A where 数量>8 order by 类别 compute max(数量),min(数量),avg(数量) by 类别
执行结果如下:
示例11与示例10相比多了“order by 类别”和“... by 类别”,示例10的执行结果实际是按照分组(a、b、c)进行了显示,每组都是由改组数据列表和改组数统计结果组成,另外:
compute子句必须与order by子句用一起使用
compute...by与group by相比,group by 只能得到各组数据的统计结果,而不能看到各组数据
在实际开发中compute与compute by的作用并不是很大,SQL Server支持compute和compute by,而Access并不支持。
ps:今天去面试面试官问了一个问题,一个表acount里面只有一个字段叫username,怎么查询重复的记录,这个时候就要用到group by了
sql如下:SELECT * FROM acount WHERE
username IN (SELECT
username FROM acount GROUP BY
username HAVING COUNT(*)>1);
解释下SELECT username FROM
acount GROUP BY username意思就是根据username进行分组,根据表里username的值则acount表可以分为luoxiang,zhangsan,lilsi,三组,后面HAVING
其实就相当于where的作用,那么括号里的整句的意思就是查询按username进行分组并且总数大于1的(也就是有重复记录的),如果总数大于1才说明会有重复的,如果大于2则就是的重复记录大于2的username是那些,所以先查询出有重复记录的是那些数据,再把这些数据作为where条件使用SELECT
* FROM acount WHERE username IN
xxx进行查询,就得到了重复的重复的记录。
相关文章推荐
- mysql导出数据命令,mysqldump用法
- windows下mysql5.7.13msi安装及绿色版安装方法
- Nginx1.11+Redis3+Tomcat7服务器搭建
- mssql查询表&过程等
- mysql数据库优化小结
- Hadoop Hive基础sql语法
- mysql各种查询
- MYSQL IN 与 EXISTS 的优化示例
- SparkSQL------初涉
- SQL数据库 “内部一致性错误”
- Oracle datagurad 实现步骤:
- MySQL 单表百万数据记录分页性能优化
- MongoDB的C#封装类
- MySQL用户权限管理
- Mongodb的备份与恢复
- MongoDB的分片集群基本配置教程
- redis 安装配置和常用命令
- redis 数据类型的使用场景
- Oracle中几个需要用动态语句执行的情况
- MySQL CASE表达式