MySQL group_concat()详解
- GROUP_CONCAT(xxx):是将分组中括号里对应的字符串进行连接.如果分组中括号里的参数xxx有多行,那么就会将这多行的字符串连接,每个字符串之间会有特定的符号进行分隔。
对应的语法格式
# 将分组中column1这一列对应的多行的值按照column2 升序或者降序进行连接,其中分隔符为seq
# 如果用到了DISTINCT,将表示将不重复的column1按照column2升序或者降序连接
# 如果没有指定SEPARATOR的话,也就是说没有写,那么就会默认以 ','分隔
GROUP_CONCAT([DISTINCT] column1 [ORDER BY column2 ASC\DESC] [SEPARATOR seq]);
[ ORDER BY column2 ASC\DESC] :表示将会根据column2升序或者降序连接.其中column2不一定一定要求是column1,只要保证column2在这个分组中即可.如果没有写ORDER BY句段,那么连接是没有顺序的。
[ SEPARATOR seq] : 表示各个column1将会以什么分隔符进行分隔,例如SEPARATOR '*’,则表示column1将会以*进行分隔。如果没有指定seq的时候,也即没有写SEPARATOR seq这个句段,那么就会默认是以,
分隔的。
CONCAT函数中要连接的数据含有NULL,最后返回的是NULL,但是GROUP_CONCAT不会这样,他会忽略NULL值。
mysql> SELECT * FROM employee2;+----+-----------+------+---------+---------+| id | name | age | salary | dept_id |+----+-----------+------+---------+---------+| 3 | 小肖 | 29 | 30000.0 | 1 || 4 | 小东 | 30 | 40000.0 | 2 || 6 | 小非 | 24 | 23456.0 | 3 || 7 | 晓飞 | 30 | 15000.0 | 4 || 8 | 小林 | 23 | 24000.0 | NULL || 10 | 小五 | 20 | 4500.0 | NULL || 11 | 张山 | 24 | 40000.0 | 1 || 12 | 小肖 | 28 | 35000.0 | 2 || 13 | 李四 | 23 | 50000.0 | 1 || 17 | 王武 | 24 | 56000.0 | 2 || 18 | 猪小屁 | 2 | 56000.0 | 2 || 19 | 小玉 | 25 | 58000.0 | 1 || 21 | 小张 | 23 | 50000.0 | 1 || 22 | 小胡 | 25 | 25000.0 | 2 || 96 | 小肖 | 19 | 35000.0 | 1 || 97 | 小林 | 20 | 20000.0 | 2 |+----+-----------+------+---------+---------+16 rows in set (0.16 sec)mysql> SELECT-> dept_id,-> GROUP_CONCAT(name ORDER BY age DESC SEPARATOR '*') -- 分组中的name中的多行数据将按照age降序进行连接,分隔符为 * -> FROM employee2-> GROUP BY dept_id; -- 注意如果这里没有GROUP BY dept_id,那么就会因为输出dept_id而发生报错+---------+----------------------------------------------------+| dept_id | GROUP_CONCAT(name ORDER BY age DESC SEPARATOR '*') |+---------+----------------------------------------------------+| NULL | 小林*小五 || 1 | 小肖*小玉*张山*小张*李四*小肖 || 2 | 小东*小肖*小胡*王武*小林*猪小屁 || 3 | 小非 || 4 | 晓飞 |+---------+----------------------------------------------------+mysql> SELECT-> GROUP_CONCAT(name SEPARATOR '*') -> FROM employee2; -- 这时候虽然没有使用GROUP BY,但是可以正常运行,此时是将所有的name连接,连接时为无序,分隔符为*+-------------------------------------------------------------------------------------------------------+| GROUP_CONCAT(name SEPARATOR '*') | +--------------------------------------------------------------------------------------------------------| 小肖*小东*小非*晓飞*小林*小五*张山*小肖*李四*王武*猪小屁*小玉*小张*小胡*小肖*小林 | +-------------------------------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> SELECT-> GROUP_CONCAT(DISTINCT name SEPARATOR '*') -- 将不同的name进行连接-> FROM employee2;+-----------------------------------------------------------------------------------------------+| GROUP_CONCAT(DISTINCT name SEPARATOR '*') |+-----------------------------------------------------------------------------------------------+| 小东*小五*小张*小林*小玉*小肖*小胡*小非*张山*晓飞*李四*猪小屁*王武 |+-----------------------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> SELECT-> dept_id,-> GROUP_CONCAT(name) AS employees-> FROM employee2-> GROUP BY dept_id; -- 输出每个部门的员工,每个员工之间用逗号分隔,因为没有写SEPARATOR ,所以就默认以逗号分隔+---------+----------------------------------------------+| dept_id | employees |+---------+----------------------------------------------+| NULL | 小林,小五 || 1 | 小肖,张山,李四,小玉,小张,小肖 || 2 | 小东,小肖,王武,猪小屁,小胡,小林 || 3 | 小非 || 4 | 晓飞 |+---------+----------------------------------------------+5 rows in set (0.00 sec)mysql> SELECT-> dept_id,-> GROUP_CONCAT(DISTINCT name) -- 将不同的name连接,并且用逗号分隔-> AS employees-> FROM employee2-> GROUP BY dept_id;+---------+----------------------------------------------+| dept_id | employees |+---------+----------------------------------------------+| NULL | 小五,小林 || 1 | 小张,小玉,小肖,张山,李四 || 2 | 小东,小林,小肖,小胡,猪小屁,王武 || 3 | 小非 || 4 | 晓飞 |+---------+----------------------------------------------+5 rows in set (0.00 sec)
所以利用GROUP_CONCAT,就可以解决按照dept_no进行汇总题目(牛客题)了.
值得一提的是,GROUP_CONCAT只是将xxx这一列中的多行数据进行连接成为一行字符串,而CONCAT则是可以将多列数据进行连接。所以当GROUP_CONCAT和(CONCAT_WS或者CONCAT)一起使用的时候,使得查询更加有效.例如下面的例子正是如此:
mysql> SELECT * FROM employee2;+----+-----------+------+---------+---------+| id | name | age | salary | dept_id |+----+-----------+------+---------+---------+| 3 | 小肖 | 29 | 30000.0 | 1 || 4 | 小东 | 30 | 40000.0 | 2 || 6 | 小非 | 24 | 23456.0 | 3 || 7 | 晓飞 | 30 | 15000.0 | 4 || 8 | 小林 | 23 | 24000.0 | NULL || 10 | 小五 | 20 | 4500.0 | NULL || 11 | 张山 | 24 | 40000.0 | 1 || 12 | 小肖 | 28 | 35000.0 | 2 || 13 | 李四 | 23 | 50000.0 | 1 || 17 | 王武 | 24 | 56000.0 | 2 || 18 | 猪小屁 | 2 | 56000.0 | 2 || 19 | 小玉 | 25 | 58000.0 | 1 || 21 | 小张 | 23 | 50000.0 | 1 || 22 | 小胡 | 25 | 25000.0 | 2 || 96 | 小肖 | 19 | 35000.0 | 1 || 97 | 小林 | 20 | 20000.0 | 2 |+----+-----------+------+---------+---------+16 rows in set (0.00 sec)mysql> SELECT-> dept_id,-> GROUP_CONCAT(CONCAT(name,"(",salary,")") SEPARATOR ';') -- 将利用name(salary)进行连接,其中分隔符为';'-> FROM-> employee2-> GROUP BY dept_id;+---------+---------------------------------------------------------------------------------------------+| dept_id | GROUP_CONCAT(CONCAT(name,"(",salary,")") SEPARATOR ';') +---------+---------------------------------------------------------------------------------------------+| NULL | 小林(24000.0);小五(4500.0) | 1 | 小肖(30000.0);张山(40000.0);李四(50000.0);小玉(58000.0);小张(50000.0);小肖(35000.0) | 2 | 小东(40000.0);小肖(35000.0);王武(56000.0);猪小屁(56000.0);小胡(25000.0);小林(20000.0) | 3 | 小非(23456.0) | 4 | 晓飞(15000.0) +---------+---------------------------------------------------------------------------------------------+5 rows in set (0.30 sec)
详细的可以看一下这篇文章:MySQL group_concat()
MySQL group_concat()详解相关推荐
- pandas读写MySQL数据库详解及实战
pandas读写MySQL数据库详解及实战 SQLAlchemy是Python中最有名的ORM工具. 关于ORM: 全称Object Relational Mapping(对象关系映射). 特点是操纵 ...
- Mysql Explain 详解
Mysql Explain 详解 一.语法 explain < table_name > 例如: explain select * from t3 where id=3952602; 二. ...
- MySQL存储过程详解 mysql 存储过程
mysql存储过程详解 1. 存储过程简介 我们常用的操作数据库语言SQL语句在执行的时候需要要先编译,然后执行,而存储过程(Stored Procedure)是一组为了完成特定功能的S ...
- mysql存储过程详解[转]
mysql存储过程详解[转] 1. 存储过程简介 我们常用的操作数据库语言SQL语句在执行的时候需要要先编译,然后执行,而存储过程(Stored Procedure)是一组为了完成特定功 ...
- mysql-win安装教程,WINDOWS下安装MYSQL教程详解
1.下载安装包 2.配置环境变量 2.1 解压所下载的压缩包 2.2 环境变量 win 10 电脑 这么进去 3.生成data文件 在你解压的目录下,eg:F:\Program Files\mysql ...
- MySQL Explain详解,分析语句为何运行慢
MySQL Explain详解 在日常工作中,我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句,找出这些SQL语句并不意味着完事了,些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语 ...
- 史上最简单MySQL教程详解(进阶篇)之存储过程(一)
史上最简单MySQL教程详解(进阶篇)之存储过程(一) 史上最简单MySQL教程详解(进阶篇)之存储过程(一) 什么是存储过程 存储过程的作用 如何使用存储过程 创建存储过程 DELIMITER改变分 ...
- 史上最简单MySQL教程详解(进阶篇)之存储引擎介绍及默认引擎设置
什么是存储引擎? MySQL存储引擎种类 MyISAM 引擎 InnoDB引擎 存储引擎操作 查看存储引擎 存储引擎的变更 修改默认引擎 什么是存储引擎? 与其他数据库例如Oracle 和SQL Se ...
- mysql 实例复制_MYSQL教程MySQL 复制详解及简单实例
<MysqL教程MysqL 复制详解及简单实例>要点: 本文介绍了MysqL教程MysqL 复制详解及简单实例,希望对您有用.如果有疑问,可以联系我们. MysqL 复制详解及简单实例 主 ...
最新文章
- DotNetCore跨平台~System.DrawingCore部署Linux需要注意的
- 23个MySQL常用查询语句
- python操作sqlserver如何判断删除的数据不存在_Python MongoDB 插入数据时已存在则不执行,不存在则插入的解决方法...
- c#语言文件扩展名,C#应用程序项目文件的扩展名是()。
- 汽车维修行业呼吁大学生加入修车行列
- antlr idea 入门_ANTLR入门:构建简单的表达语言
- LiteIDE 编写Go的单元测试
- python之集合操作 - |
- 在linux上配置telnet服务器,Ubuntu 10.10 下配置Telnet服务器
- 求过度矩阵+(二次型标准化)正交变换的过度矩阵
- 【Win10】【亲手解决】华硕笔记本重装系统遇到的各种问题【包括重启会自动修复】
- java判断数的奇偶性_判断一个数的奇偶性
- linux系统日志报错kernel,Linux 系统日志 kernel: __ratelimit: xxx callbacks suppressed-Fun言...
- Vue 开始时间与结束时间比较验证
- jpeg图像质量参数及icc信息提取
- 仿联想商城laravel实战---2、后端页面搭建(验证码如何在页面中使用)
- win8右下角网络图标不见了_win8系统右下角的音量图标不见了的具体办法
- 2021.3.2-3.8 人工智能行业每周技术动态
- Android图像处理之图形特效处理
- 计算机基础学习(云计算)
热门文章
- 关于中华万年历,美拍,糗事百科的无聊调侃
- safengine shielden
- 用友t3 xp系统服务器,用友T3-财务通windows xp系统下安装sql2005
- 轻松无广告:推荐一款高效提醒软件
- 2018年上海各区重点小学排名
- 大学计算机专业绩点在3.5算好,绩点3.5是什么水平 算优秀吗
- 产销平衡的运输问题上机实验matlab_在产销平衡的运输问题中,下列说法 错误 的是( )_学小易找答案...
- 升级系统后,虚拟机无法启动解决方案。
- 运维之道 | Nginx调优
- mysql 两张表当成一张表查询