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MySQL数据库聚合函数与分组查询举例详解

作者:看到我请叫我滚去学习Orz

在MySQL中聚合函数和分组查询经常一起使用,下面这篇文章主要给大家介绍了关于MySQL数据库聚合函数与分组查询的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

一、聚合函数

说明:聚合函数用来计算一组数据的集合并返回单个值,通常用这些函数完成:个数的统计,某列数据的求和,某列数据的最大值,最小值,或者是平均值。

1、常见的聚合函数

函数说明
COUNT([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的数量
SUM([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的总和,不是数字没有意义
AVG([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的平均值,不是数字没有意义
MAX([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的最大值,不是数字没有意义
MIN([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的最小值,不是数字没有意义

聚合函数一般在select语句中使用,此时select每处理一条记录时都会将对应的参数传递给这些聚合函数。

需要注意的是:聚合函数忽略空值,即NULL值不会参与运算的。

2、实例

2.1 统计班级共有多少同学

这里我们使用下面的学生表来进行演示,学生表中的内容如下:

使用*做统计

这里我们直接使用count(*)进行聚合统计,表示对所有的列数据进行统计:

select count(*) from students;

这里的统计原理也很简单,其实就是使用了select *将每一条记录都拿到,然后将每一条待处理记录时都传递给这个count聚合函数,然后我们就能够拿到数据的总个数了。

2.2 统计班级收集的QQ号有多少个

值得注意的是:我们没有对qq号码进行非空约束,我们继续使用聚会函数count进行统计。

select count(qq) from students;

结果为1,这证明聚合函数确实会忽略空值,即NULL值不会参与运算的。

2.3 统计本次考试的数学成绩分数的个数有几个

下面是我们的测试用例表:

注意本题目要求的是数学成绩的个数,不是数学成绩的值,这意味着我们需要对相同的数学成绩的值进行先去重,然后再进行聚合统计,对于去重我们可以使用distinct进行去重,然后再使用count进行聚合统计。

select count(distinct math) from exam_result;

2.4 统计数学成绩总分

对于统计数学成绩的总分其实就是对数据进行求和,我们可以使用sum函数来进行求和:

select sum(math) from exam_result;

2.5 统计不满100分的数学成绩总分

在刚才的示例中我们已经求得数学成绩的总分了,对于不满100分的人我们可以使用where子句进行筛选得到。

select sum(math) from exam_result where math < 100;

2.6 统计总分的平均分

对于平均分我们可以使用avg函数进行求得:

select avg(chinese + math + english) from exam_result;

2.7 求英语最高分

求最高分其实就是求最大值,我们可以使用max函数进行求最大值:

select max(english) from exam_result;

二、分组查询

不知刚才你注意到没,前面我们进行聚合统计时都是在对整张表进行聚合统计,但是有时我们想要对不同的情况进行分别统计。

例如在一个班级之中,有男生和女生,我们想要得到男生和女生中英语成绩的最高分分别是多少?我们发现我们再使用max函数是没有办法达到我们想要的目的的,但是如果我们先对班级中的男女生进行分组,然后又分别进行聚合统计,使用max函数就能够达到我们想要的目的了!

所以分组是数据库最重要任务之一,要将行分组,我们可以使用GROUP BY子句。

1、group by子句

分组查询的SQL语法如下:

SELECT column1 [, column2], ... FROM table_name [WHERE ...] GROUP BY column [, ...] [order by ...] [LIMIT ...];

(小声bb:虽然语法看起来很难,但是在使用一两次以后你就会发现其实很简单)

说明一下

2、准备工作

分组查询测试表 —— 雇员信息表

准备工作,创建一个雇员信息表(来自oracle 9i的经典测试表)

雇员信息表数据库文件:https://pan.baidu.com/s/1grLbGwFetNFBUGs32d-KWQ
提取码: 3yur

拿到该数据库文件以后,我们可以先打开该文件进行查看其内容:

vim scott_data.sql

我们会发现其里面都是SQL记录,对于MySQL我们备份其数据库时,其实备份的全部都是一条条有效的SQL记录,通过重新执行这些SQL,我们便能够得到和原来一摸一样数据库。

接下来我们就可以在mysql中将这个数据库给创建出来了:

source 该文件的绝对路径;

例如我这里是:

source /root/MySQL/scott_data.sql;

执行成功!

然后我们查询我们的数据库,发现数据库中多了一个scott的数据库:

show databases;

我们使用这个数据库并显示数据库中的所有表

use scott;show tables;

这三张表就是我们所说的:

我们先分别查看一下表结构和表内容:

查看员工表结构

desc emp;

查看员工表内容

select * from emp;

查看部门表结构

desc dept;

查看部门表内容

select * from dept;

查看工资等级表结构

desc salgrade;

查看工资等级表内容

select * from salgrade;

3、实例

3.1 显示每个部门的平均工资和最高工资

由于要显示每个部门平均工资和最高工资,所以我们一定要借助group by来将这个整表进行划分为多个组,然后我们再使用avgmax函数来对工资分别求平均和最高工资。

所以我们可以这样进行查询:

select deptno, avg(sal), max(sal) from emp group by deptno;

说明一下: 上述SQL会先将表中的数据按照部门号进行分组,然后各自在组内做聚合查询得到每个组的平均工资和最高工资。

3.2 显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资

现在对于我们来说:“求平均工资和最低工资”,是很简单的事情,但是题目的要求:显示每个部门的每种岗位,显然要求我们进行两次分组,对于group by子句来说,我们可以使用,分割,来进行多个条件分组。

select deptno, job, avg(sal), min(sal) from emp group by deptno, job;

说明group by子句中可以指明按照多个字段进行分组,各个字段之间使用逗号隔开,分组优先级与书写顺序相同。

4、having 条件

在讲解此条件之前我们先继续来解决下面的问题:

3.3 显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资

在这里我们会发现,我们必须先要拿到平均工资的值,然后再根据平均工资进行筛选。

假设这里我们使用where子句,我们会发现在where子句中我们无法表示平均工资的(聚合函数不能够在where子句中使用的,因为where子句是对单个记录进行筛选,而聚合函数是对整个结果集进行计算的)

就算假设我们能够表示平均工资,我们知道where子句的执行优先级是很高的,于是就会先按平均工资进行筛选,然后再拿到平均工资的值。显然这个逻辑是有问题的。

为了解决这个问题我们就要学习一下HAVING 条件了,having也是一个筛选条件。

含有having子句的SQL如下:

SELECT ... FROM table_name [WHERE ...] [GROUP BY ...] [HAVING ...] [order by ...] [LIMIT ...];

说明一下:

having子句和where子句的区别

于是上面的问题就被转化为了下面的问题了:

统计每个部门的平均工资

select deptno, avg(sal) from emp group by deptno;

通过having子句筛选出平均工资低于2000的部门

select deptno, avg(sal) 平均工资 from emp group by deptno having 平均工资<2000;

需要注意的是:聚合函数的执行优先级通常是在SQL查询中确定的,这句的SQL执行顺序如下:

这句SQL的执行顺序如下:

  1. FROM子句:首先,从"emp"表中检索数据。
  2. GROUP BY子句:然后,根据"deptno"列将结果集分组。相同"deptno"值的行将被分为一组。
    (AVG函数计算:接下来,在每个分组中计算"sal"列的平均工资)。
  3. HAVING子句:然后,在HAVING子句中筛选出平均工资小于2000的分组。
  4. SELECT子句:最后,在SELECT子句中选择"deptno"和平均工资作为结果返回。

面试题:SQL查询中各个关键字的执行先后顺序:

from > on> join > where > group by > with > having > select > distinct > order by > limit

 总结

到此这篇关于MySQL数据库聚合函数与分组查询的文章就介绍到这了,更多相关MySQL聚合函数与分组查询内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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