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MYSQL中Group By的原理和用法

文章来源:365jz.com     点击数:759    更新时间:2017-12-28 11:26   参与评论

合计函数 (比如 SUM) 常常需要添加 GROUP BY 语句。
GROUP BY 语句
GROUP BY 语句用于结合合计函数,根据一个或多个列对结果集进行分组。
SQL GROUP BY 语法

SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name

1、概述

“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。

2、原始表

3、简单Group By

示例1

select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A group by 类别

返回结果如下表,实际上就是分类汇总。

4、Group By 和 Order By

示例2

select 类别, sum(数量) AS 数量之和 from A group by 类别 order by sum(数量) desc

返回结果如下表

在Access中不可以使用“order by 数量之和 desc”,但在SQL Server中则可以。

5、Group By中Select指定的字段限制

示例3

select 类别, sum(数量) as 数量之和, 摘要 from A group by 类别 order by 类别 desc

示例3执行后会提示下错误,如下图。这就是需要注意的一点,在select指定的字段要么就要包含在Group By语句的后面,作为分组的依据;要么就要被包含在聚合函数中。

6、Group By All

示例4

select 类别, 摘要, sum(数量) as 数量之和 from A group by all 类别, 摘要

示例4中则可以指定“摘要”字段,其原因在于“多列分组”中包含了“摘要字段”,其执行结果如下表

“多列分组”实际上就是就是按照多列(类别+摘要)合并后的值进行分组,示例4中可以看到“a, a2001, 13”为“a, a2001, 11”和“a, a2001, 2”两条记录的合并。

SQL Server中虽然支持“group by all”,但Microsoft SQL Server 的未来版本中将删除 GROUP BY ALL,避免在新的开发工作中使用 GROUP BY ALL。Access中是不支持“Group By All”的,但Access中同样支持多列分组,上述SQL Server中的SQL在Access可以写成

select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和 from A group by 类别, 摘要

7、Group By与聚合函数

在示例3中提到group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”,其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中,常见的聚合函数如下表:

函数

作用

支持性

sum(列名)

求和  

max(列名)

最大值    

min(列名)

最小值   

avg(列名)

平均值   

first(列名)

第一条记录

仅Access支持

last(列名)

最后一条记录

仅Access支持

count(列名)

统计记录数

注意和count(*)的区别

示例5:求各组平均值

select 类别, avg(数量) AS 平均值 from A group by 类别;

示例6:求各组记录数目

select 类别, count(*) AS 记录数 from A group by 类别;

示例7:求各组记录数目

8、Having与Where的区别

•where 子句的作用是在对查询结果进行分组前,将不符合where条件的行去掉,即在分组之前过滤数据,where条件中不能包含聚组函数,使用where条件过滤出特定的行。
•having 子句的作用是筛选满足条件的组,即在分组之后过滤数据,条件中经常包含聚组函数,使用having 条件过滤出特定的组,也可以使用多个分组标准进行分组。

示例8

select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A
group by 类别
having sum(数量) > 18

示例9:Having和Where的联合使用方法

select 类别, SUM(数量)from A
where 数量 gt;8
group by 类别
having SUM(数量) gt; 10

9、Compute 和 Compute By

select * from A where 数量 > 8

执行结果:

示例10:Compute

select *from A where 数量>8  ompute max(数量),min(数量),avg(数量)

执行结果如下:

compute子句能够观察“查询结果”的数据细节或统计各列数据(如例10中max、min和avg),返回结果由select列表和compute统计结果组成。

示例11:Compute By

select *from A where 数量>8 order by 类别 compute max(数量),min(数量),avg(数量) by 类别

执行结果如下:

示例11与示例10相比多了“order by 类别”和“... by 类别”,示例10的执行结果实际是按照分组(a、b、c)进行了显示,每组都是由改组数据列表和改组数统计结果组成,另外:

•compute子句必须与order by子句用一起使用
•compute...by与group by相比,group by 只能得到各组数据的统计结果,而不能看到各组数据

在实际开发中compute与compute by的作用并不是很大,SQL Server支持compute和compute by,而Access并不支持
 

想实现这样一种效果

如果使用group by一个条件的话,得到的结果会少了很多,如何多个条件组合筛选呢

 
group by fielda,fieldb,fieldc... 


循环的时候可以通过判断后一个跟前面一个是否相同来分组,一个示例

 
$result = mysql_query("SELECT groups,name,goods FROM table GROUP BY groups,name ORDER BY name"); 
$arr = array(); 
$i = 0; 
while($row = mysql_fetch_array($result)){ 
$arr[] = $row; 
} 

$m = $i - 1; 
foreach($arr as $k=>$v){ 
if($v[$i]['groups'] <> $v[$m]['groups']){ 
echo '分割符号'; 
} 
echo $v['name'],$v['goods']; 
} 

group by

(1) group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组,字段值相同的为一组
(2) group by可用于单个字段分组,也可用于多个字段分组

select * from employee;
+------+------+--------+------+------+-------------+
| num  | d_id | name   | age  | sex  | homeaddr    |
+------+------+--------+------+------+-------------+
|    1 | 1001 | 张三   |   26 || beijinghdq  |
|    2 | 1002 | 李四   |   24 || beijingcpq  |
|    3 | 1003 | 王五   |   25 || changshaylq |
|    4 | 1004 | Aric   |   15 || England     |
+------+------+--------+------+------+-------------+

select * from employee group by d_id,sex;

select * from employee group by sex;
+------+------+--------+------+------+------------+
| num  | d_id | name   | age  | sex  | homeaddr   |
+------+------+--------+------+------+------------+
|    2 | 1002 | 李四   |   24 || beijingcpq |
|    1 | 1001 | 张三   |   26 || beijinghdq |
+------+------+--------+------+------+------------+
根据sex字段来分组,sex字段的全部值只有两个('男'和'女'),所以分为了两组
当group by单独使用时,只显示出每组的第一条记录
所以group by单独使用时的实际意义不大

 

 

group by + group_concat()

(1) group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用,
(2) 表示分组之后,根据分组结果,使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合

select sex from employee group by sex;
+------+
| sex  |
+------+
||
||
+------+

select sex,group_concat(name) from employee group by sex;
+------+--------------------+
| sex  | group_concat(name) |
+------+--------------------+
|| 李四               |
|| 张三,王五,Aric     |
+------+--------------------+

select sex,group_concat(d_id) from employee group by sex;
+------+--------------------+
| sex  | group_concat(d_id) |
+------+--------------------+
|| 1002               |
|| 1001,1003,1004     |
+------+--------------------+

 

 

group by + 集合函数

(1) 通过group_concat()的启发,我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合,那么我们也可以通过集合函数来对这个"值的集合"做一些操作

select sex,group_concat(age) from employee group by sex;
+------+-------------------+
| sex  | group_concat(age) |
+------+-------------------+
|| 24                |
|| 26,25,15          |
+------+-------------------+

分别统计性别为男/女的人年龄平均值
select sex,avg(age) from employee group by sex;
+------+----------+
| sex  | avg(age) |
+------+----------+
||  24.0000 |
||  22.0000 |
+------+----------+

分别统计性别为男/女的人的个数
select sex,count(sex) from employee group by sex;
+------+------------+
| sex  | count(sex) |
+------+------------+
||          1 |
||          3 |
+------+------------+

 

 

group by + having

(1) having 条件表达式:用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
(2) having作用和where一样,但having只能用于group by

select sex,count(sex) from employee group by sex having count(sex)>2;
+------+------------+
| sex  | count(sex) |
+------+------------+
||          3 |
+------+------------+

 

 

group by + with rollup

(1) with rollup的作用是:在最后新增一行,来记录当前列里所有记录的总和

select sex,count(age) from employee group by sex with rollup;
+------+------------+
| sex  | count(age) |
+------+------------+
||          1 |
||          3 |
| NULL |          4 |
+------+------------+

select sex,group_concat(age) from employee group by sex with rollup;
+------+-------------------+
| sex  | group_concat(age) |
+------+-------------------+
|| 24                |
|| 26,25,15          |
| NULL | 24,26,25,15       |
+------+-------------------+

 

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