『 MySQL數據庫 』聚合統計

文章目錄

  • 前言 🥑
    • 🥝 聚合函數
      • 🍓 COUNT( ) 查詢數據數量
      • 🍓 SUM( ) 查詢數據總和
      • 🍓 AVG( ) 查詢數據平均值
      • 🍓 MAX( ) 查詢數據最大值
      • 🍓 MIN( ) 查詢數據最小值
    • 🥝 數據分組GROUP BY子句
      • 🍓 GROUP BY示例
      • 🍓 HAVING語句

前言 🥑

請添加圖片描述
在MySQL中存在一種查詢方式叫做聚合查詢;
聚合查詢顧名思義就是將一組數據的同種類型進行聚合,那么既然是一組同類型的數據那么即必須要對該數據進行分組同時再對這組數據進行聚合;
所以對于聚合查詢來說時應該有兩部分組合:

  • 將數據進行分組;
  • 將數據進行聚合統計;
    需要配合SELECT語句進行使用;

🥝 聚合函數

請添加圖片描述
在MySQL中存在一些高頻操作:查詢數量個數,查詢數據總和…
而在MySQL中存在著一些函數,這些函數即用來對表內數據進行這些比較高頻的操作,這些函數叫做聚合函數,當然這些函數存在的意義也是聚合查詢中的重要操作;
存在一張表(Point):

+----+---------+---------+------+---------+
| id | name    | chinese | math | english |
+----+---------+---------+------+---------+
|  1 | Lihua   |     100 |  118 |     180 |
|  2 | Liming  |      57 |   58 |     140 |
|  3 | Zhaolao |      66 |   80 |      94 |
|  4 | Wu      |      76 |   70 |      94 |
|  5 | Wuqi    |      88 |   43 |     160 |
|  6 | Liqiang |      89 |  122 |     180 |
|  7 | Qinsu   |      90 |  104 |     134 |
|  8 | Zhaoli  |      54 |   74 |     200 |
+----+---------+---------+------+---------+

🍓 COUNT( ) 查詢數據數量

請添加圖片描述
語法:

COUNT([DISTINCT] expr) 
-- 返回查詢到的數據的數量
-- 其中[]內為可選項

該函數能查詢對應數據的數量;

  • 示例1:查詢該表中人數個數:
    mysql> select count(*) from Point;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        8 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
  • 示例2:查詢該表中math字段數據>100的個數:
    mysql> select count(math) from Point where math>100;
+-------------+
| count(math) |
+-------------+
|           3 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
  • 示例3:查詢該表中english字段數據個數
    mysql> select count(distinct english) from Point; -- 利用distinct進行去重
+-------------------------+
| count(distinct english) |
+-------------------------+
|                       6 |
+-------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

🍓 SUM( ) 查詢數據總和

請添加圖片描述
語法:

COUNT([DISTINCT] expr)

該函數能夠算出一組數據的總和;

  • 示例:計算出english字段所有數據的總和:
    mysql> select sum(english) from Point;
+--------------+
| sum(english) |
+--------------+
|         1182 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select sum(distinct english) from Point;
+-----------------------+
| sum(distinct english) |
+-----------------------+
|                   908 |
+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)

🍓 AVG( ) 查詢數據平均值

請添加圖片描述
語法:

AVG([DISTINCT] expr)

該函數能夠算出一組數據的平均值;

  • 示例:計算出表中english+math+chinese字段的平均值:
    mysql> select AVG(english+chinese+math) from Point;
+---------------------------+
| AVG(english+chinese+math) |
+---------------------------+
|                  308.8750 |
+---------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

🍓 MAX( ) 查詢數據最大值

請添加圖片描述
語法:

MAX([DISTINCT] expr)

該函數能夠算出一組數據的最大值;

  • 示例:計算出表中chinese字段的最大值:
    mysql> select max(chinese) from Point;
+--------------+
| max(chinese) |
+--------------+
|          100 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

🍓 MIN( ) 查詢數據最小值

請添加圖片描述
語法:

MIN([DISTINCT] expr)

該函數能夠算出一組數據的最小值(用法與MAX()函數相同);

🥝 數據分組GROUP BY子句

請添加圖片描述
聚合統計講究的是一個先將數據進行分組在將數據進行聚合統計,在MySQL中可以使用GPOUP BY子句將數據進行分組;
在SELECT中使用GROUP BY子句對指定列進行分組查詢;
語法:

SELECT column1 ,column2, ... FROM table_name GROUP BY column1,column2...;

在進行聚合查詢的演示前需要準備一個來自Oralce 9i的測試用表 - 雇員表(該表在本篇博客中存在資源);

下載該表后使用SOURCE /路徑的方式將表至于MySQL當中;

該文件為一個數據庫,庫中共有三張表: dept部門表,emp員工表,salgrade工資等級表 ;
其中三張表的表結構分別為:

  • dept

           Table: dept
Create Table: CREATE TABLE `dept` (`deptno` int(2) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT ' 部門編號 ',`dname` varchar(14) DEFAULT NULL COMMENT ' 部門名稱 ',`loc` varchar(13) DEFAULT NULL COMMENT ' 部門所在地點 '
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8

  • emp

           Table: emp
Create Table: CREATE TABLE `emp` (`empno` int(6) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '雇員編號',`ename` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '雇員姓名',`job` varchar(9) DEFAULT NULL COMMENT '雇員職位',`mgr` int(4) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '雇員領導編號',`hiredate` datetime DEFAULT NULL COMMENT '雇傭時間',`sal` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '工資月薪',`comm` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '獎金',`deptno` int(2) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '部門編號'
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
  • salgrade
           Table: salgrade
Create Table: CREATE TABLE `salgrade` (`grade` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '等級',`losal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等級最低工資',`hisal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等級最高工資'
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8

該表的對應數據分別為:

############## 表dept ##############
mysql> select * from dept;
+--------+------------+----------+
| deptno | dname      | loc      |
+--------+------------+----------+
|     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|     30 | SALES      | CHICAGO  |
|     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
+--------+------------+----------+############## 表emp ##############
mysql> select * from emp;
+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| empno  | ename  | job       | mgr  | hiredate            | sal     | comm    | deptno |
+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| 007369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 00:00:00 |  800.00 |    NULL |     20 |
| 007499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 00:00:00 | 1600.00 |  300.00 |     30 |
| 007521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 00:00:00 | 1250.00 |  500.00 |     30 |
| 007566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 00:00:00 | 2975.00 |    NULL |     20 |
| 007654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 00:00:00 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |
| 007698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 00:00:00 | 2850.00 |    NULL |     30 |
| 007782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 00:00:00 | 2450.00 |    NULL |     10 |
| 007788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 00:00:00 | 3000.00 |    NULL |     20 |
| 007839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 00:00:00 | 5000.00 |    NULL |     10 |
| 007844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 00:00:00 | 1500.00 |    0.00 |     30 |
| 007876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 00:00:00 | 1100.00 |    NULL |     20 |
| 007900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 00:00:00 |  950.00 |    NULL |     30 |
| 007902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 00:00:00 | 3000.00 |    NULL |     20 |
| 007934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 00:00:00 | 1300.00 |    NULL |     10 |
+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+############## 表salgrade ##############
mysql> select * from salgrade;
+-------+-------+-------+
| grade | losal | hisal |
+-------+-------+-------+
|     1 |   700 |  1200 |
|     2 |  1201 |  1400 |
|     3 |  1401 |  2000 |
|     4 |  2001 |  3000 |
|     5 |  3001 |  9999 |
+-------+-------+-------+

🍓 GROUP BY示例

請添加圖片描述

  1. 顯示每個部門的最高工資與平均工資:

    該在示例中需要顯示每個每個部門的最高工資,說明需要將 每個部分進行分組, 即GROUP BY deptno;
    同時要求計算出每個部門的最高工資與最低工資,說明需要對每個部門進行聚合統計,即MAX(sal)與AVG(sal);
    將其組合即為:

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

    由于是以deptno進行分組,所以可以SELECT出分組的名;
    即:

    mysql> select deptno,max(sal),avg(sal) from emp group by deptno;
+--------+----------+-------------+
| deptno | max(sal) | avg(sal)    |
+--------+----------+-------------+
|     10 |  5000.00 | 2916.666667 |
|     20 |  3000.00 | 2175.000000 |
|     30 |  2850.00 | 1566.666667 |
+--------+----------+-------------+

  1. 顯示每個部門的每種崗位的平均工資與最低工資:

    在該示例中需要顯示每個部門與每種崗位,說明該示例中需要對數據進行兩類分組,即為GROUP BY deptno , job;
    且需要聚合統計出該類數據的平均值與最高值,即為AVG(sal)與MIN(sal);
    在該條件中由于是對部門deptno與崗位job進行分組,所以在SELECT時可以分別顯示出他們的值;
    即為:

    mysql> SELECT deptno,job,avg(sal),min(sal) from emp group by deptno,job;
+--------+-----------+-------------+----------+
| deptno | job       | avg(sal)    | min(sal) |
+--------+-----------+-------------+----------+
|     10 | CLERK     | 1300.000000 |  1300.00 |
|     10 | MANAGER   | 2450.000000 |  2450.00 |
|     10 | PRESIDENT | 5000.000000 |  5000.00 |
|     20 | ANALYST   | 3000.000000 |  3000.00 |
|     20 | CLERK     |  950.000000 |   800.00 |
|     20 | MANAGER   | 2975.000000 |  2975.00 |
|     30 | CLERK     |  950.000000 |   950.00 |
|     30 | MANAGER   | 2850.000000 |  2850.00 |
|     30 | SALESMAN  | 1400.000000 |  1250.00 |
+--------+-----------+-------------+----------+
9 rows in set (0.00 sec)# 也可將其進行重命名
mysql> SELECT deptno 部門,job 崗位,avg(sal) 最大工資,min(sal) 最小工資 from emp group by deptno,job;
+--------+-----------+--------------+--------------+
| 部門   | 崗位      | 最大工資     | 最小工資     |
+--------+-----------+--------------+--------------+
|     10 | CLERK     |  1300.000000 |      1300.00 |
|     10 | MANAGER   |  2450.000000 |      2450.00 |
|     10 | PRESIDENT |  5000.000000 |      5000.00 |
|     20 | ANALYST   |  3000.000000 |      3000.00 |
|     20 | CLERK     |   950.000000 |       800.00 |
|     20 | MANAGER   |  2975.000000 |      2975.00 |
|     30 | CLERK     |   950.000000 |       950.00 |
|     30 | MANAGER   |  2850.000000 |      2850.00 |
|     30 | SALESMAN  |  1400.000000 |      1250.00 |
+--------+-----------+--------------+--------------+
9 rows in set (0.00 sec)

🍓 HAVING語句

請添加圖片描述
HAVING語句為條件篩選語句的一種,其使用方式類似于WHERE;
大部分情況下HAVING子句是用來配合GROUP BY語句進行使用,即對分組聚合后的數據進行篩選;
HAVING子句可以做到與WHERE子句一樣的事,但是WHERE子句的功能卻不能與HAVING子句相當;
由于HAVING語句是用來針對聚合統計而產生的,所以在MySQL中不能使用HAVING子句來代替WHERE子句,即這兩個語句不能混為一談;

  • 示例:顯示平均工資低于2000的部門和它的平均工資:

    在該示例中要求了平均工資低于2000的部門,即需要對部門進行GROUP BY分類,即GROUP BY deptno;
    同時示例要求顯示平均工資,即為AVG(sal);
    將其組合在一起即能顯示出各個部門的平均工資:

    mysql> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno;
+--------+-------------+
| deptno | avg(sal)    |
+--------+-------------+
|     10 | 2916.666667 |
|     20 | 2175.000000 |
|     30 | 1566.666667 |
+--------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)

    其又要求顯示平均工資低于2000的部門與它的平均工資,則可以使用HAVING子句對聚合統計后的數據進行篩選;

    mysql> select deptno as 部門,avg(sal) as 平均工資  from emp group by deptno having 平均工資<2000;
+--------+--------------+
| 部門   | 平均工資     |
+--------+--------------+
|     30 |  1566.666667 |
+--------+--------------+
1 row in set (0.00 sec)##當使用where子句代替having子句時將會報錯;
mysql> select deptno as 部門,avg(sal) as 平均工資  from emp group by deptno where 平均工資<2000;
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'where 平均工資<2000' at line 1

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這個章節&#xff0c;幫助我們理解MVC架構中的M 我們將會在APP中新增一個輸入框&#xff0c;并將輸入的值綁定到model&#xff0c;然后將其作為描述&#xff0c;直接顯示在輸入框的右邊 首先修改App.controllers.js webapp/controller/App.controller.js sap.ui.define([&…
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python變量的命名和使用

python變量的命名和使用

變量名只能包含字母、數字和下劃線 變量名只能包含字母、數字和下劃線。變量名可以字母或下劃線打頭&#xff0c;但不能以數字打頭。例如&#xff0c;可將變量命名為message_1&#xff0c;但不能將其命名為1_message。 Python 語言中&#xff0c;以下劃線開頭的標識符有特殊含…
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Redis server啟動源碼

Redis server啟動源碼

入口main函數 src/redis.c文件main函數 int main(int argc, char **argv) {struct timeval tv;/* We need to initialize our libraries, and the server configuration. */// 初始化庫 #ifdef INIT_SETPROCTITLE_REPLACEMENTspt_init(argc, argv); #endif//設置本地時間setl…
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