mysql中和compute同等作用的_MYSQL中Group By的原理和用法
合计函数 (比如 SUM) 常常需要添加 GROUP BY 语句。
GROUP BY 语句
GROUP BY 语句用于结合合计函数,根据一个或多个列对结果集进行分组。
SQL GROUP BY 语法
SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
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 ompute 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
想实现这样一种效果
如果使用group by一个条件的话,得到的结果会少了很多,如何多个条件组合筛选呢
group by fielda,fieldb,fieldc...
循环的时候可以通过判断后一个跟前面一个是否相同来分组,一个示例
$result = mysql_query("SELECT groups,name,goods FROM table GROUP BY groups,name ORDER BY name");
$arr = array();
$i = 0;
while($row = mysql_fetch_array($result)){
$arr[] = $row;
}
$m = $i - 1;
foreach($arr as $k=>$v){
if($v[$i]['groups'] <> $v[$m]['groups']){
echo '分割符号';
}
echo $v['name'],$v['goods'];
}
group by
(1) group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组,字段值相同的为一组
(2) group by可用于单个字段分组,也可用于多个字段分组
select * fromemployee;+------+------+--------+------+------+-------------+
| num | d_id | name | age | sex | homeaddr |
+------+------+--------+------+------+-------------+
| 1 | 1001 | 张三 | 26 | 男 | beijinghdq |
| 2 | 1002 | 李四 | 24 | 女 | beijingcpq |
| 3 | 1003 | 王五 | 25 | 男 | changshaylq |
| 4 | 1004 | Aric | 15 | 男 | England |
+------+------+--------+------+------+-------------+
select * from employee groupby d_id,sex;
select * from employee group bysex;+------+------+--------+------+------+------------+
| num | d_id | name | age | sex | homeaddr |
+------+------+--------+------+------+------------+
| 2 | 1002 | 李四 | 24 | 女 | beijingcpq |
| 1 | 1001 | 张三 | 26 | 男 | beijinghdq |
+------+------+--------+------+------+------------+
根据sex字段来分组,sex字段的全部值只有两个('男'和'女'),所以分为了两组
当group by单独使用时,只显示出每组的第一条记录
所以group by单独使用时的实际意义不大
group by + group_concat()
(1) group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用,
(2) 表示分组之后,根据分组结果,使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合
select sex from employee group bysex;+------+
| sex |
+------+
| 女 |
| 男 |
+------+
select sex,group_concat(name) from employee group bysex;+------+--------------------+
| sex | group_concat(name) |
+------+--------------------+
| 女 | 李四 |
| 男 | 张三,王五,Aric |
+------+--------------------+
select sex,group_concat(d_id) from employee group bysex;+------+--------------------+
| sex | group_concat(d_id) |
+------+--------------------+
| 女 | 1002 |
| 男 | 1001,1003,1004 |
+------+--------------------+
group by + 集合函数
(1) 通过group_concat()的启发,我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合,那么我们也可以通过集合函数来对这个"值的集合"做一些操作
select sex,group_concat(age) from employee group bysex;+------+-------------------+
| sex | group_concat(age) |
+------+-------------------+
| 女 | 24 |
| 男 | 26,25,15 |
+------+-------------------+
分别统计性别为男/女的人年龄平均值select sex,avg(age) from employee group bysex;+------+----------+
| sex | avg(age) |
+------+----------+
| 女 | 24.0000 |
| 男 | 22.0000 |
+------+----------+
分别统计性别为男/女的人的个数select sex,count(sex) from employee group bysex;+------+------------+
| sex | count(sex) |
+------+------------+
| 女 | 1 |
| 男 | 3 |
+------+------------+
group by + having
(1) having 条件表达式:用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
(2) having作用和where一样,但having只能用于group by
select sex,count(sex) from employee group by sex havingcount(sex)>2;+------+------------+
| sex | count(sex) |
+------+------------+
| 男 | 3 |
+------+------------+
group by + with rollup
(1) with rollup的作用是:在最后新增一行,来记录当前列里所有记录的总和
select sex,count(age) from employee group by sex withrollup;+------+------------+
| sex | count(age) |
+------+------------+
| 女 | 1 |
| 男 | 3 |
| NULL | 4 |
+------+------------+
select sex,group_concat(age) from employee group bysex withrollup;+------+-------------------+
| sex | group_concat(age) |
+------+-------------------+
| 女 | 24 |
| 男 | 26,25,15 |
| NULL | 24,26,25,15 |
+------+-------------------+
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