MySQL之group by分组查询

2021年9月4日 4点热度 0条评论 来源: pure3417

有如下数据:

一个简单的分组查询的案例

按照部门编号deptno分组,统计每个部门的平均工资。

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

结果如下:

group by关键字语法详解

group by是用于分组查询的关键字,一般是配合sum(),avg(),count(),max(),min()聚合函数使用的。也就是说SQL语句中只要有group by,那么在select后面的展示字段中一般会有聚合函数(5个聚合函数)中的一个或多个函数出现。观察上图用表中的字段A进行分组后,一般就需要对表中的其它字段,使用聚合函数,这样意义更大,而不是还对字段A使用聚合函数。

当SQL语句中使用了group by后,在select后面一定有一个字段使用了聚合函数(5个聚合函数)。但是除了这个聚合函数,select后面还可以添加其他什么字段吗?

答案肯定是可以的!但是该字段有一定的限制,并不是什么字段都可以。也就是说,当SQL语句中使用了group by关键字后,select后面除了聚合函数,就只能是group by后面出现的字段。也就是图中的字段A,select后面只能存在group by后面的字段。

分组前筛选和分组后筛选

原始表和结果集的概念

  • 原始表指的是数据库中真正存在的那个表,使用【select * from 表名】查询出来的就是原始表信息。
  • 结果集指的是在SQL语句中,添加其它任何一个限制条件,最终展示给我们表,都是结果集。添加不同的限制条件,查询出来的结果集也是不同的。
  • 原始表只有一个,结果集却是各种各样的。

where筛选和having筛选选用

  • 只要是需求中,涉及到聚合函数做条件的情况,一定是分组后的筛选
  • 能用分组前筛选的,就优先考虑分组前的筛选。(考虑到性能问题)

分组前筛选

  • 查询姓名中包含S字符的,每个部门的工资之和。
select deptno,sum(sal)
from emp
where ename like '%S%'
group by deptno;

  • 查询工资大于2000的,不同部门的平均工资。
select deptno,avg(sal)
from emp
where sal > 2000
group by deptno;

分组后筛选

  • 查询部门员工个数大于3的部门编号和员工个数。
select deptno,count(*)
from emp
group by deptno
haveing count(*) > 3;

  • 查询每个部门最高工资大于3000的部门编号和最高工资。
select deptno,max(sal) maxs
from emp
group by deptno
having maxs count(*) > 3;

分组前筛选和分组后筛选合用

  • 查询1981年入职的,不同部门间工资的平均值大于2000的部门编号和平均值。
select deptno,avg(sal) avgs
from emp
where year(hiredate) = '1981'
group by deptno
having avgs > 2000;

分组查询(按函数分组)

  • 按员工姓名的长度分组,查询每一组的员工个数,筛选员工个数>3的有哪些?
select length(ename) len, count(*) counts
from emp
group by len
having counts > 3;

分组查询(按多个字段分组)

  • 查询每个部门每个工种的员工的平均工资。
select deptno,jop,avg(sal) avgs
from emp
group by deptno,job;

group by和order by

  • 查询每个部门的员工的平均工资,按照平均工资降序。
select deptno,jop,avg(sal) avgs
from emp
group by deptno
order by avgs desc;

  • 查询每个部门的员工的平均工资,按照平均工资升序。
select deptno,jop,avg(sal) avgs
from emp
group by deptno
order by avgs asc;

总结

  • 分组函数做条件,肯定是放在having子句中。
  • 能用分组前筛选的,就优先考虑使用分组前筛选。(where筛选)
  • group by子句支持单个字段分组,多个字段分组(多个字段之间用逗号隔开没有顺序要求),还支持函数分组(用的较少)。
    原文作者:pure3417
    原文地址: https://www.cnblogs.com/pure3417/p/15224587.html
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