汇总数据

朱雀 2022-05-09 02:38 283阅读 0赞

## 1.聚集函数 ##

在一个行的集合（一组行）上进行操作，对每个组给一个结果。

常用的组函数：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>[AVG(<a href="https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/6745147.html#sum-avg" rel="nofollow">distinct] expr)</a></th> 
   <th>求平均值</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>[COUNT({*|<a href="https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/6745147.html#count" rel="nofollow">distinct] } expr)</a></td> 
   <td>统计行的数量</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>[MAX(<a href="https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/6745147.html#max-min" rel="nofollow">distinct] expr)</a></td> 
   <td>求最大值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>[MIN(<a href="https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/6745147.html#max-min" rel="nofollow">distinct] expr)</a></td> 
   <td>求最小值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>[SUM(<a href="https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/6745147.html#sum-avg" rel="nofollow">distinct] expr)</a></td> 
   <td>求累加和</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

①每个组函数接收一个参数

②默认情况下，**组函数忽略列值为null的行**，不参与计算

③有时，会使用关键字distinct剔除字段值重复的条数

注意：

1）当使用组函数的select语句中没有group by子句时，中间结果集中的所有行自动形成一组，然后计算组函数；

2）组函数不允许嵌套，例如：count(max(…))；

3）组函数的参数可以是列或是函数表达式；

4）一个SELECT子句中可出现多个聚集函数。

实验演示表：

CREATE TABLE `salary_tab` ( `userid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `salary` decimal(10,2) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`userid`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `test`.`salary_tab` (`userid`, `salary`) VALUES ('1', '1000.00'); INSERT INTO `test`.`salary_tab` (`userid`, `salary`) VALUES ('2', '2000.00'); INSERT INTO `test`.`salary_tab` (`userid`, `salary`) VALUES ('3', '3000.00'); INSERT INTO `test`.`salary_tab` (`userid`, `salary`) VALUES ('4', NULL); INSERT INTO `test`.`salary_tab` (`userid`, `salary`) VALUES ('5', '1000.00'); CREATE TABLE `v_jjd` ( `UNIT` varchar(255) DEFAULT NULL, `DATE` date DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `test`.`v_jjd` (`UNIT`, `DATE`) VALUES ('a', '2018-04-03'); INSERT INTO `test`.`v_jjd` (`UNIT`, `DATE`) VALUES ('a', '2017-12-12'); INSERT INTO `test`.`v_jjd` (`UNIT`, `DATE`) VALUES ('b', '2018-01-01'); INSERT INTO `test`.`v_jjd` (`UNIT`, `DATE`) VALUES ('b', '2018-04-03'); INSERT INTO `test`.`v_jjd` (`UNIT`, `DATE`) VALUES ('c', '2016-06-06'); INSERT INTO `test`.`v_jjd` (`UNIT`, `DATE`) VALUES ('d', '2018-03-03');

### 1、count函数 ###

①count(\*)：返回表中满足where条件的行的数量

mysql> select count(*) from salary_tab where salary='1000'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 2 | +----------+ mysql> select count(*) from salary_tab;　　#没有条件，默认统计表数据行数 +----------+ | count(*) | +----------+ | 5 | +----------+

②count(列)：返回列值非空的行的数量

mysql> select count(salary) from salary_tab; +---------------+ | count(salary) | +---------------+ | 4 | +---------------+

③count(distinct 列)：返回列值非空的、并且列值不重复的行的数量

mysql> select count(distinct salary) from salary_tab; +------------------------+ | count(distinct salary) | +------------------------+ | 3 | +------------------------+

④count(expr)：根据表达式统计数据

mysql> select UNIT as '单位',COUNT(TO_DAYS(DATE)=TO_DAYS(NOW()) or null) as '今日统计',COUNT(YEAR(DATE)=YEAR(NOW()) or null) as '今年统计' from v_jjd group by UNIT ; +------+----------+----------+ | 单位 | 今日统计 | 今年统计 | +------+----------+----------+ | a | 0 | 1 | | b | 0 | 2 | | c | 0 | 0 | | d | 0 | 1 | +------+----------+----------+ 4 rows in set

### 2.max和min函数—统计列中的最大最小值 ###

mysql> select max(salary) from salary_tab; +-------------+ | max(salary) | +-------------+ | 3000.00 | +-------------+ mysql> select min(salary) from salary_tab; +-------------+ | min(salary) | +-------------+ | 1000.00 | +-------------+

**如果统计的列中只有NULL值，那么MAX和MIN就返回NULL**

### 3.sum和avg函数—求和与求平均 ###

-- 表中列值为null的行不参与计算 mysql> select sum(salary) from salary_tab; +-------------+ | sum(salary) | +-------------+ | 7000.00 | +-------------+ mysql> select avg(salary) from salary_tab; +-------------+ | avg(salary) | +-------------+ | 1750.000000 | +-------------+ -- 要想列值为NULL的行也参与组函数的计算，必须使用IFNULL函数对NULL值做转换 mysql> select avg(ifnull(salary,0)) from salary_tab; +-----------------------+ | avg(ifnull(salary,0)) | +-----------------------+ | 1400.000000 | +-----------------------+

## 2.分组数据 ##

SELECT select_expr [, select_expr ...] [FROM table_references [PARTITION partition_list] [WHERE where_condition] [GROUP BY {col_name | expr | position} [ASC | DESC], ... [WITH ROLLUP]] [HAVING where_condition] [ORDER BY {col_name | expr | position} [ASC | DESC], ...] [LIMIT {[offset,] row_count | row_count OFFSET offset}]

分组SELECT的基本格式：

select \[聚合函数\] 字段名 from 表名

**\[where 查询条件\]**

**\[group by 字段名\]**

**\[having 过滤条件\]**

### 1.group by子句 ###

根据给定列或者表达式的每一个不同的值将表中的行分成不同的组，使用组函数返回每一组的统计信息

规则：

①出现在SELECT子句中的单独的列，必须出现在GROUP BY子句中作为分组列

②分组列可以不出现在SELECT子句中

③分组列可出现在SELECT子句中的一个复合表达式中

④如果GROUP BY后面是一个复合表达式，那么在SELECT子句中，它必须整体作为一个表达式的一部分才能使用。

#### 1.指定一个列进行分组 ####

mysql> select salary,count(*) from salary_tab where salary>=2000 group by salary; +--------+----------+ | salary | count(*) | +--------+----------+ | 2000 | 1 | | 3000 | 1 | +--------+----------+

#### 2.指定多个分组列，‘大组中再分小组’ ####

mysql> select userid,count(salary) from salary_tab where salary>=2000 group by salary,userid; +--------+---------------+ | userid | count(salary) | +--------+---------------+ | 2 | 1 | | 3 | 1 | +--------+---------------+ 2 rows in set

#### 3.根据表达式分组 ####

mysql> select year(payment_date),count(*) from PENALTIES group by year(payment_date); +--------------------+----------+ | year(payment_date) | count(*) | +--------------------+----------+ | 1980 | 3 | | 1981 | 1 | | 1982 | 1 | | 1983 | 1 | | 1984 | 2 | +--------------------+----------+ 5 rows in set (0.00 sec)

#### 4.带有排序的分组：如果分组列和排序列相同，则可以合并group by和order by子句 ####

mysql> select teamno,count(*) from MATCHES group by teamno order by teamno desc; +--------+----------+ | teamno | count(*) | +--------+----------+ | 2 | 5 | | 1 | 8 | +--------+----------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> select teamno,count(*) -> from MATCHES -> group by teamno desc;　　#可以把desc(或者asc)包含到group by子句中简化 +--------+----------+ | teamno | count(*) | +--------+----------+ | 2 | 5 | | 1 | 8 | +--------+----------+ 2 rows in set (0.00 sec)

对于分组聚合注意：

通过select在返回集字段中，这些字段要么就要包含在group by语句后面，作为分组的依据，要么就要被包含在聚合函数中。我们可以将group by操作想象成如下的一个过程：首先系统根据select语句得到一个结果集，然后根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成了一条记录。这个时候剩下的那些不存在与group by语句后面作为分组依据的字段就很有可能出现多个值，但是目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的，所以这个时候就需要通过一定的处理将这些多值的列转化成单值，然后将其放在对应的数据格中，那么完成这个步骤的就是前面讲到的聚合函数，这也就是为什么这些函数叫聚合函数了。

### 2.GROUP\_CONCAT()函数 ###

函数的值等于属于一个组的指定列的所有值，以逗号隔开，并且以字符串表示。

例1：对于每个球队，得到其编号和所有球员的编号

mysql> select teamno,group_concat(playerno) -> from MATCHES -> group by teamno; +--------+------------------------+ | teamno | group_concat(playerno) | +--------+------------------------+ | 1 | 6,6,6,44,83,2,57,8 | | 2 | 27,104,112,112,8 | +--------+------------------------+ 2 rows in set (0.01 sec)

例2：得到所有的罚款编号列表

mysql> select group_concat(paymentno) -> from PENALTIES; +-------------------------+ | group_concat(paymentno) | +-------------------------+ | 1,2,3,4,5,6,7,8 | +-------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)

### 3、with rollup子句：用来要求在一条group by子句中进行多个不同的分组 ###

用的较少

### 4、HAVING子句：对分组结果进行过滤 ###

**不能使用WHERE子句对分组后的结果进行过滤**

**不能在WHERE子句中使用组函数，仅用于过滤行**

mysql> select playerno -> from PENALTIES -> where count(*)>1 -> group by playerno; ERROR 1111 (HY000): Invalid use of group function

因为WHERE子句比GROUP BY先执行，而组函数必须在分完组之后才执行，且分完组后必须使用having子句进行结果集的过滤。

基本语法：

SELECT select_expr [, select_expr ...] FROM table_name [WHERE where_condition] [GROUP BY {col_name | expr} [ASC | DESC], ... [WITH ROLLUP]] [HAVING where_condition]

！！！having子语句与where子语句区别：

**where子句在分组前对记录进行过滤；**

**having子句在分组后对记录进行过滤**

mysql> select salary,count(*) from salary_tab -> where salary>=2000 -> group by salary -> having count(*)>=0; +---------+----------+ | salary | count(*) | +---------+----------+ | 2000.00 | 1 | | 3000.00 | 1 | +---------+----------+

1）HAVING可以单独使用而不和GROUP BY配合,如果只有HAVING子句而没有GROUP BY，表中所有的行分为一组

2）HAVING子句中可以使用组函数

3）HAVING子句中的列，要么出现在一个组函数中，要么出现在GROUP BY子句中(否则出错)

mysql> select town,count(*) -> from PLAYERS -> group by town -> having birth_date>'1970-01-01'; ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'birth_date' in 'having clause' mysql> select town,count(*) -> from PLAYERS -> group by town -> having town in ('Eltham','Midhurst'); +----------+----------+ | town | count(*) | +----------+----------+ | Eltham | 2 | | Midhurst | 1 | +----------+----------+ 2 rows in set (0.00 sec)