MySQL数据库学习之分组函数详解
目录
- 1.分组函数
- 极值
- 求和
- 平均值
- 列数和
- 2.分组查询
- 3.小练习
- 4.大BOSS
1.分组函数
极值
找出最高工资:
?1 2 3 4 5 6 7 | mysql> select max (sal) from emp; + ----------+ | max (sal) | + ----------+ | 5000.00 | + ----------+ 1 row in set (0.00 sec) |
找出最低工资:
?1 2 3 4 5 6 7 | mysql> select min (sal) from emp; + ----------+ | min (sal) | + ----------+ | 800.00 | + ----------+ 1 row in set (0.00 sec) |
求和
将所有人的工资相加:
?1 2 3 4 5 6 7 | mysql> select sum (sal) from emp; + ----------+ | sum (sal) | + ----------+ | 29025.00 | + ----------+ 1 row in set (0.00 sec) |
平均值
求所有人的平均工资:
?1 2 3 4 5 6 7 | mysql> select avg (sal) from emp; + -------------+ | avg (sal) | + -------------+ | 2073.214286 | + -------------+ 1 row in set (0.00 sec) |
列数和
计算员工数量总和:
?1 2 3 4 5 6 7 | mysql> select count (ename) from emp; + --------------+ | count (ename) | + --------------+ | 14 | + --------------+ 1 row in set (0.00 sec) |
count(具体字段) 表示该字段下不为null的行数
count(*) 表示整个范围的行数,因为数据库表中并不存在记录全为null的情况!
2.分组查询
GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。
在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG等函数。
GROUP BY 语法
?1 2 3 4 | SELECT column_name, function (column_name) FROM table_name WHERE column_name operator value GROUP BY column_name; |
请注意,在进行关键字组合的时候,他们的顺序是这样的:
select ...
from ...
where ...
group by ...
order by ...
这样的顺序是不可以被更改的,且他们在Mysql内部的执行顺序是:
from
where
group by
select
order by
注意:分组函数在进行使用的时候要先分组才能使用
那么现在出现了一个问题,如下语句看似违反了组合顺序,但是它为什么是正确的呢?
?1 | select sum (sal) from emp; |
因为select在group by之后执行
现在,我们来看一个分组查询的示例,找出每个工作岗位的工资和:
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | mysql> select job, sum (sal) from emp -> group by job; + -----------+----------+ | job | sum (sal) | + -----------+----------+ | CLERK | 4150.00 | | SALESMAN | 5600.00 | | MANAGER | 8275.00 | | ANALYST | 6000.00 | | PRESIDENT | 5000.00 | + -----------+----------+ 5 rows in set (0.01 sec) |
找出每个部门的最高薪资:
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 | mysql> select deptno, max (sal) from emp group by deptno; + --------+----------+ | deptno | max (sal) | + --------+----------+ | 20 | 3000.00 | | 30 | 2850.00 | | 10 | 5000.00 | + --------+----------+ 3 rows in set (0.00 sec) |
以上这些都是小儿科,现在我们来看看如何将两个字段进行联合分组:
查找每个部门不同岗位的最高薪资:
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | mysql> select deptno,job, max (sal) -> from emp -> group by deptno,job; + --------+-----------+----------+ | deptno | job | max (sal) | + --------+-----------+----------+ | 20 | CLERK | 1100.00 | | 30 | SALESMAN | 1600.00 | | 20 | MANAGER | 2975.00 | | 30 | MANAGER | 2850.00 | | 10 | MANAGER | 2450.00 | | 20 | ANALYST | 3000.00 | | 10 | PRESIDENT | 5000.00 | | 30 | CLERK | 950.00 | | 10 | CLERK | 1300.00 | + --------+-----------+----------+ 9 rows in set (0.00 sec) |
3.小练习
找出每个部门的最高薪资,要求显示最高薪资大于3000的:
请注意:如果我们想要对分完组之后的数据进行再次的过滤,需要使用having子句,having不能单独进行使用,必须和group by进行联合使用
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | mysql> select deptno, max (sal) -> from emp -> group by deptno -> having max (sal) > 3000; + --------+----------+ | deptno | max (sal) | + --------+----------+ | 10 | 5000.00 | + --------+----------+ 1 row in set (0.00 sec) |
如上的sql语句效率很低,我们尝试进行一个小的优化:
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | mysql> select deptno, max (sal) -> from emp -> where sal > 3000 -> group by deptno; + --------+----------+ | deptno | max (sal) | + --------+----------+ | 10 | 5000.00 | + --------+----------+ 1 row in set (0.00 sec) |
where 和 having 请优先选择where
找出每个部门平均薪资大于2500的:
我们发现无法使用where实现此需求,这时只能使用having子句:
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | mysql> select deptno, avg (sal) -> from emp -> group by deptno -> having avg (sal) > 2500; + --------+-------------+ | deptno | avg (sal) | + --------+-------------+ | 10 | 2916.666667 | + --------+-------------+ 1 row in set (0.00 sec) |
4.大BOSS
找出每个岗位的平均薪资,要求显示平均薪资大于1500的,除了MANAGER外,要求按照平均薪资降序排列:
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | mysql> select job, avg (sal) -> from emp -> where job != 'MANAGER' -> group by job -> having avg (sal) > 1500 -> order by avg (sal) desc ; + -----------+-------------+ | job | avg (sal) | + -----------+-------------+ | PRESIDENT | 5000.000000 | | ANALYST | 3000.000000 | + -----------+-------------+ 2 rows in set (0.00 sec) |
到此这篇关于MySQL数据库学习之分组函数详解的文章就介绍到这了,更多相关MySQL数据库 分组函数内容请搜索服务器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服务器之家!
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