【SQL】排序与运算、筛选函数

1、字段间的算术运算

销量 = 备货量 - 库存量，那么，让备货量对应的字段 total 减去库存量对应的 surplus，结果是实际销量。SQL 会根据我们给出的算式，按行执行字段与字段之间的数学运算，最终的计算结果也被保存到了一个新的字段中，新字段的名称就是原算式 total - surplus。
SELECT  event_name,total,surplus,total - surplus
FROM    stocks;

2、round()函数--保留指定位数的小数

round(待处理的算式/数据, 保留小数的位数)

eg：round(surplus/total, 2)
SELECT  event_name,total,surplus,round(surplus/total, 2)
FROM    stocks;

3、AS关键字

用 AS 关键字给字段取别名，这里的字段可以是数据表中的单独一列，也可以是算术运算后得到的新字段。
--比如下面的语句，可以给 total - surplus 取别名为 sales，意为销量：
SELECT event_name,
price,
total - surplus AS sales
FROM stocks;--用中文作别名
SELECT  event_name         AS 演出名称,price              AS 价格,total - surplus    AS 销量
FROM    stocks;
取别名时的注意事项：在三种情况下，要在别名两侧加反引号

别名与SQL中的关键字相同。例： `where `

别名以数字开头。例： `2020年销售额 `

别名中包含特殊字符。例： `互联网+ `

4、ORDER BY 子句--按指定字段对查询结果进行排序。

默认情况下，ORDER BY 子句的结果为升序（从低到高）排列
--按多个字段排序
--对 stocks 表按 演出类型 - 价格 排序的语句，写成：
SELECT *
FROM stocks
ORDER BY event_type, price;
这里 event_type 作为外层排序依据，price 作为内层排序依据，SQL 会首先按 event_type，将同类型的数据组织到一起，再在每个类型内部按 price 字段排序。

SQL 对于中文会按照拼音排序，对于英文则是按照字母顺序排序的。
-- 按字段别名排序
-- 按英文别名排序
SELECT   event_name,price,total - surplus    AS sales
FROM     stocks
ORDER BY sales;-- 按中文别名排序
SELECT   event_name         AS 演出名称,price              AS 价格,total - surplus    AS 销量
FROM     stocks
ORDER BY 销量;
指定排序方向

从低到高 ORDER BY price ASC (升序排序关键字可省略)

从高到低 ORDER BY price DESC (降序排序关键字)

5、LIMIT 关键字--限制查询结果的数量

LIMIT 关键字用于限制查询结果的数量，接收的两个参数分别为获取的起始位置（也即起始行号 - 1），和一共获取的行数，从起始位置开始，一直向后数指定个数字，也就得到了待获取的行号。

LIMIT 3, 4 的含义就是从 3 开始往后数 4 个数字，得到 4,5,6,7，以此作为待获取的行号。

以 LIMIT 0, 5 为例，起始位置是 0，返回结果的行数是 5，那么，从 0 开始往后数 5 个数，就得到了待获取的行号：1, 2, 3, 4, 5，最终返回了第 1～5 行数据。

LIMIT 5 相当于 LIMIT 0, 5。
-- 找到 话剧 类型的演出中 售卖比最高的 5 场
SELECT   event_name                         AS 演出名称,price                              AS 价格,event_type                         AS 演出类型,(total - surplus) * price          AS 销售额,round((total - surplus)/total, 2)  AS 售卖比
FROM     stocks
WHERE    演出类型 = '话剧'
ORDER BY 售卖比 DESC
LIMIT 5;

6、datetime()函数

datetime(需要处理的日期字段, 原日期字段的格式)

eg：datetime(pay_time,' unixepoch')

把 pay_time 列从 Unix 时间戳格式日期，转换成标准格式的日期

7、substring()函数

substring (需要处理的字段, 开始提取位置, 提取字符个数)
eg：substring (tracking_num, 1, 2);

--tracking_num 中前两个字母是我们需要提取出的快递公司编号信息，所以写成 SQL 语句就是这样：
SELECT  substring(tracking_num, 1, 2)   AS 快递公司编码
FROM    orders;
--让计算机对于 tracking_num 字段中的每一行，都从第 1 个字符开始，提取出长度为 2 的字符串，也就是提取出前两个字母--判断提取出来的信息是否为 HX
SELECT  tracking_num                         AS 快递单号,substring(tracking_num, 1, 2) = 'HX' AS 是否为自营
FROM    orders;
--是否为自营 一列中的数据不是 0 就是 1
--SQLite 默认使用 0 来表示 假、不成立 的概念，用 1 来表示 真、成立 的概念

8、iif()函数

iif( 需要判断的条件, 满足条件时在结果对应行填入的值, 不满足条件时在结果对应行填入的值)

eg：iif( substring (tracking_num, 1, 2) = ‘HX', '是', '否')
SELECT  tracking_num    AS 快递单号,iif(substring(tracking_num, 1, 2) = 'HX', -- 需要判断的条件'是', -- 满足条件时填入的值'否'  -- 不满足条件时填入的值)           AS 是否为自营
FROM    orders;

跟统计相关的函数：

count()：统计行数；

参数为 *：统计选择范围内所有行（包括存在空值的行）的个数；

参数为 字段名：统计该字段中，所有 非空值 行的个数；

参数为 DISTINCT 字段名：统计该字段中，唯一非空值 行的个数。

min()：统计最小值；

max()：统计最大值；

avg()：统计平均值；

sum()：统计所有数值之和。
-- 在 SQLite 中，整数与整数作除法时，会舍去小数点后的数值
-- 所以两个计算字段，都需要在前面乘以 1.0，写成形如 1.0 * 计算公式 的形式，避免损失精度
SELECT  round(1.0*(sum(price*amount))/count(DISTINCT user_id), 2)AS 平均消费金额,round(1.0*(sum(amount))/count(DISTINCT user_id), 2)AS 平均购买门票张数
FROM    orders;

9、GROUP BY 子句--将原数据进行分组

GROUP BY 分组依据；

eg：GROUP BY user_id;

SQL 会先执行 GROUP BY 子句，再执行 SELECT 子句。

10、HAVING 子句--筛选分组结果

HAVING 筛选依据；
-- 筛选出所有新用户啦
-- 同时满足 R 高（R > 32）、F 不高于2（F <= 2）、M 低（M < 1180）这三个条件的用户才是新用户
-- 并按照 M 降序、F 降序、R 升序 的顺序，对结果进行排序
SELECT   user_id                                       AS 用户ID,user_name                                     AS 用户昵称,(1641052799 - max(pay_time)) / (24 * 60 * 60) AS R,count(user_id)                                AS F,sum(price * amount)                           AS M
FROM     orders
GROUP BY user_id
HAVING   R > 32AND   F <= 2AND   M < 1180
ORDER BY M DESC, F DESC, R;
执行顺序是：

FROM 子句：从 orders 数据表中读取数据，确定后续查询的数据来源；

GROUP BY 子句：根据 user_id 列的值进行分组；

HAVING 子句：从分组结果中筛选出符合 R > 32 AND F <= 2 AND M < 1180 条件的分组；

SELECT 子句：从最终结果中选择出若干列、计算字段进行展示。

子查询：用一对圆括号`()`包裹，作为一个元素参与到外层查询中的查询。

-- 从此处开始写外层查询
SELECT      item_id, item_name
FROM        items
WHERE       item_id IN-- 用圆括号将子查询内容包裹起来(SELECT      item_idFROM        user_behaviorWHERE       type = 'buy'    -- 筛选出类型为 buy 的数据GROUP BY    item_id         -- 按 item_id 进行分组ORDER BY    count(*)  DESC  -- 按每组数据的数量进行降序排序LIMIT       1               -- 选取出第一条数据，也就是购买人数最多的商品);
-- 外层查询编写完毕，别忘了加上分号哦

把子查询作为外层查询的计算字段:

-- 根据 items 数据表中记录的 brand_id 信息，检索出 brands 数据表中对应的 brand_name
-- 并作为一个计算字段，展示在最终的结果表里
SELECT  (SELECT brand_nameFROM   brandsWHERE  brands.brand_id = items.brand_id)           AS 品牌名,item_name   AS 商品名
FROM    items;

SELECT count(iif(type = 'pv', 1, NULL))             AS A,count(iif(type IN ('fav', 'cart'), 1, NULL)) AS I,count(iif(type = 'buy', 1, NULL))            AS P,(SELECT   count(*)FROM (SELECT   count(*) AS 购物次数FROM     user_behaviorWHERE    type = 'buy'GROUP BY user_idHAVING   购物次数 > 1))                                            AS L
FROM   user_behavior;

AS关键字给表取别名

SELECT  datetime(ub.time, 'unixepoch')  AS 购买时间,ub.user_name                    AS 用户名,i.item_name                     AS 商品名,b.brand_name                    AS 品牌名
FROM    user_behavior                   AS ub,items                           AS i,brands                          AS b
WHERE   ub.item_id = i.item_idAND   i.brand_id = b.brand_idAND   ub.type = 'buy';

`JOIN` --把两张数据表联结起来

SELECT  datetime(time, 'unixepoch') 购买时间,user_name                   用户名,item_name                   商品名,brand_name                  品牌名
FROM    user_behavior   ubJOIN    items   i   ON ub.item_id = i.item_idJOIN    brands  b   ON i.brand_id = b.brand_id
WHERE   type = 'buy';

`LEFT JOIN`

把 LEFT JOIN 关键字之前的数据表作为主表，把后面的作为次表。在创建联结时，先把主表中的所有数据誊抄一遍，再把次表中符合联结条件的数据拼接在后面。可以完全保留主表中的数据。

SELECT  *
FROM    items     iLEFT JOIN item_data id  ON i.item_id = id.item_idJOIN brands    b   ON i.brand_id = b.brand_id;

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1、字段间的算术运算

2、round()函数--保留指定位数的小数

`3、AS`关键字

`4、`ORDER BY 子句--按指定字段对查询结果进行排序。

指定排序方向

`5、LIMIT` 关键字--限制查询结果的数量

6、datetime()函数

7、substring()函数

8、iif()函数

`9、GROUP BY` 子句--将原数据进行分组

`10、HAVING` 子句--筛选分组结果

子查询：用一对圆括号`()`包裹，作为一个元素参与到外层查询中的查询。

把子查询作为外层查询的计算字段:

AS关键字给表取别名

`JOIN` --把两张数据表联结起来

`LEFT JOIN`

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9、GROUP BY 子句--将原数据进行 分组

10、HAVING 子句--筛选分组结果

子查询：用一对圆括号()包裹，作为一个元素参与到外层查询中的查询。

把子查询作为外层查询的计算字段:

AS关键字给表取别名

JOIN --把两张数据表 联结 起来

LEFT JOIN

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