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MySQL聚合查詢案例講解

 更新時(shí)間:2023年03月20日 10:21:15   作者:程序猿教你打籃球  
這篇文章主要介紹了MySQL聚合查詢案例講解,本文給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

1、前言

前面的內(nèi)容已經(jīng)把基礎(chǔ)的增刪改查介紹的差不多了,也介紹了表的相關(guān)約束, 從本期開始往后的內(nèi)容,就更加復(fù)雜了,更多的是一些復(fù)雜的查詢 SQL.

本期雖然是講述聚合查詢相關(guān)知識,但是這里補(bǔ)充一個(gè)知識點(diǎn),如何將查詢結(jié)果插入到另一個(gè)表中呢?

2、插入查詢結(jié)果

查詢還是用的比較多的,對于查詢到的數(shù)據(jù),能不能也給保存下來呢?也就是把查詢的結(jié)果插入到另一張表中。

案例:創(chuàng)建一張學(xué)生表,表中有 id,name,sex,java,python 這些字段,現(xiàn)需要把 java 成績超過 90 的學(xué)生復(fù)制進(jìn) java_result 表,復(fù)制的字段為 name,java。

進(jìn)行上述操作之前,我們需要創(chuàng)建一個(gè)學(xué)生表并準(zhǔn)備好相關(guān)的數(shù)據(jù):

create table student (
    id int primary key,
    name varchar(20),
    sex varchar(1),
    java float(5, 2)
);
insert into student value 
    (1, '張三', '男', 92.1),
    (2, '小紅', '女', 88.2),
    (3, '趙六', '男', 83.4),
    (4, '王五', '男', 93.3),
    (5, '小美', '女', 96.0);

有了學(xué)生表之后,我們要把 name,java 這兩個(gè)字段的查詢結(jié)果復(fù)制到 java_result 這個(gè)表中,這里我們注意,要求查詢結(jié)果的臨時(shí)表的列數(shù)和列的類型,要和 java_result 這里匹配,所以接下來我們就來創(chuàng)建 java_result 這張表:

create table java_result (
    name varchar(20),
    java float(5, 2)
);

創(chuàng)建好 java_result 這張表之后,就要查詢 student 表中 name java 兩個(gè)字段,并且 java > 90,將滿足上述條件的查詢結(jié)果,插入到 java_result 表中?。?/p>

insert into java_result select name, java from student where java > 90;
-- Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
-- Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0
select * from java_result;
+--------+-------+
| name   | java  |
+--------+-------+
| 張三   | 92.10 |
| 王五   | 93.30 |
| 小美   | 96.00 |
+--------+-------+
-- 3 rows in set (0.00 sec)

這樣我們就發(fā)現(xiàn),已經(jīng)將 student 表中 name 和 java 字段滿足 > 90 的數(shù)據(jù)已經(jīng)全部插入成功了!

3、聚合查詢

前面我們接觸過的 帶表達(dá)式查詢 都是列和列之間進(jìn)行運(yùn)算的,看哪一列滿足了這個(gè)條件。

而現(xiàn)在要介紹的聚合查詢,就是針對 行和行 之間進(jìn)行運(yùn)算的! 

3.1 聚合函數(shù)

進(jìn)行聚合查詢,需要搭配聚合函數(shù),下面介紹的函數(shù)都是 SQL 中內(nèi)置的一組函數(shù),我們先來簡單的認(rèn)識下:

函數(shù)解釋
COUNT([DISTINCT] expr)返回查詢到的數(shù)據(jù)的數(shù)量
SUM([DISTINCT] expr)返回查詢到的數(shù)據(jù)的總和,不是數(shù)字無意義
AVG([DISTINCT] expr)返回查詢到的數(shù)據(jù)的平均值,不是數(shù)字無意義
MAX([DISTINCT] expr)返回查詢到的數(shù)據(jù)的最大值,不是數(shù)字無意義
MIN([DISTINCT] expr)返回查詢到的數(shù)據(jù)的最小值,不是數(shù)字沒有意義

下面我們就來演示一下上述的聚合函數(shù)的簡單使用,在使用之前,我們需要有一張表,并且有相應(yīng)的數(shù)據(jù):

select * from student;
+----+--------+------+-------+
| id | name   | sex  | java  |
+----+--------+------+-------+
|  1 | 張三   | 男   | 92.10 |
|  2 | 小紅   | 女   | 88.20 |
|  3 | 趙六   | 男   | 83.40 |
|  4 | 王五   | 男   | 93.30 |
|  5 | 小美   | 女   | 96.00 |
|  6 | 李四   | 男   |  NULL |
+----+--------+------+-------+
-- 6 rows in set (0.00 sec)

下面我們就針對上述這張表,來使用下上述的聚合函數(shù)。 

3.1.1 count 

● 求出 student 表中有多少同學(xué)

select count(*) from student;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        6 |
+----------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

這個(gè)操作就相當(dāng)于先進(jìn)行 select * ,然后針對返回的結(jié)果,在進(jìn)行 count 運(yùn)算,求結(jié)果集合的行數(shù). 注意:此處如果有一列的數(shù)據(jù)全是 null,也會算進(jìn)去!(因?yàn)槭轻槍?*)

此處這里的 count() 括號中,不一定寫 *,可以寫成任意的列明/表達(dá)式,所以我們可以針對 name 來統(tǒng)計(jì)人數(shù):

select count(name) from student;
+-------------+
| count(name) |
+-------------+
|           6 |
+-------------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

 ● 統(tǒng)計(jì)有多少人有 java 考試成績

select count(java) from student;
+-------------+
| count(java) |
+-------------+
|           5 |
+-------------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

這里我們看到了,由于 count 是針對 java 字段進(jìn)行統(tǒng)計(jì),而 李四 那一條數(shù)據(jù)中,java 為 null,前面我們學(xué)習(xí)過,null 與任何值計(jì)算都是 null,所以統(tǒng)計(jì)的時(shí)候,就把 null 給去掉了。

● 統(tǒng)計(jì) java 成績大于90分的人數(shù)

select count(java) from student where java > 90;
+-------------+
| count(java) |
+-------------+
|           3 |
+-------------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

這里我們要弄清楚,count() 這個(gè)括號中,是針對你要針對的那一列,針對不同列,不同的條件,就會有不同的結(jié)果,對于 count 的演示就到這里。

注意:count 和 () 之間不能有空格,必須緊挨著,在 Java 中函數(shù)名和() 之間是可以有空格的,但很少人會這樣寫。

3.1.2 sum

這個(gè)聚合函數(shù),就是把指定列的所有行進(jìn)行相加得到的結(jié)果,要求這個(gè)列得是數(shù)字,不能是字符串/日期。

● 求出學(xué)生表中 java 考試分?jǐn)?shù)總和

select sum(java) from student;
+-----------+
| sum(java) |
+-----------+
|    453.00 |
+-----------+
-- 1 row in set (0.01 sec)

雖然我們表中有 java 字段這列中有 null 值,前面了解到 null 與任何值運(yùn)算都是 null,但是這里的 sum 函數(shù)會避免這種情況發(fā)生。

當(dāng)然在后面也可也帶上 where 條件,這里就不做過多演示了。

3.1.3 avg 

● 求班級中 java 的平均分

select avg(java) from student;
+-----------+
| avg(java) |
+-----------+
| 90.600000 |
+-----------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

當(dāng)前只是針對某一列進(jìn)行平均運(yùn)算,如果有兩門課程,求每個(gè)學(xué)生總分的平均分呢?

select avg(java + python) from student;

這里每次查詢結(jié)果都只有一列,能否把兩個(gè)聚合函數(shù)一起使用呢?

select sum(java), avg(java) as '平均分' from student;
+-----------+-----------+
| sum(java) | 平均分    |
+-----------+-----------+
|    453.00 | 90.600000 |
+-----------+-----------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

這里我們能發(fā)現(xiàn)一個(gè)細(xì)節(jié),使用聚合函數(shù)查詢,字段也是可以取別名的。

3.1.4 max 和 min

● 求出 java 考試分?jǐn)?shù)的最高分和最低分

select max(java) as '最高分', min(java) as '最低分' from student;
+-----------+-----------+
| 最高分    | 最低分    |
+-----------+-----------+
|     96.00 |     83.40 |
+-----------+-----------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

上述就是聚合函數(shù)最基礎(chǔ)的用法了, 但是在實(shí)際中也可能會有更復(fù)雜的情況,比如需要按照某某進(jìn)行分組查詢,這就需要搭配 GROUP BY 字句了。

4、GROUP BY 子句

select 中使用 group by 自居可以對指定列進(jìn)行分組查詢,但是需要滿足指定分組的字段必須是 "分組依據(jù)字段",其他字段若想出現(xiàn)在 select 中,則必須包含在聚合函數(shù)中。

這里我們構(gòu)造出一張薪水表 salary:

create table salary (
    id int primary key,
    name varchar(20),
    role varchar(20),
    income int 
);
insert into salary value 
    (1, '麻花疼', '老板', 5000000),
    (2, '籃球哥', '程序猿', 3000),
    (3, '歪嘴猴', '經(jīng)理', 20000),
    (4, '多嘴鳥', '經(jīng)理', 25000),
    (5, '雷小君', '老板', 3000000),
    (6, '阿紫姐', '程序猿', 5000);

像上述的情況,如果要查平均工資,那公平嗎???

select avg(income) from salary;
+--------------+
| avg(income)  |
+--------------+
| 1342166.6667 |
+--------------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

那籃球哥的月薪連平均下來的零頭都不到,所以這樣去求平均工資是毫無意義的,真正有意義的是啥呢?求老板這個(gè)職位的平均工資,以及經(jīng)理這個(gè)職位的平均工資,及程序猿這個(gè)職位的平均工資,通俗來說,就是按照 role 這個(gè)字段進(jìn)行分組。每一組求平均工資:

select role, avg(income) from salary group by role;
+-----------+--------------+
| role      | avg(income)  |
+-----------+--------------+
| 程序猿    |    4000.0000 |
| 經(jīng)理      |   22500.0000 |
| 老板      | 4000000.0000 |
+-----------+--------------+
-- 3 rows in set (0.00 sec)

這就也就是把 role 這一列,值相同的行給分成了一組,然后計(jì)算平均值,也是針對每個(gè)分組,分別計(jì)算。

在 MySQL 中,這里得到的查詢結(jié)果臨時(shí)表,如果沒有 order by 指定列排序,這里的順序是不可預(yù)期的,當(dāng)然也可以手動指定排序,比如最終結(jié)果按照平均工資降序排序:

select role, avg(income) from salary group by role order by avg(income) desc;
+-----------+--------------+
| role      | avg(income)  |
+-----------+--------------+
| 老板      | 4000000.0000 |
| 經(jīng)理      |   22500.0000 |
| 程序猿    |    4000.0000 |
+-----------+--------------+
-- 3 rows in set (0.00 sec)

如果不帶聚合函數(shù)的普通查詢,能否可行呢?這里如果你沒有修改任何配置文件,是不可行的,記住千萬不能把前面的 order by 與 group by 弄混!

5、HAVING 關(guān)鍵字

分組查詢也是可以指定條件的,具體三種情況:

  • 先篩選,再分組(where)
  • 先分組,再篩選(having)
  • 分組前分組后都指定條件篩選(where 和 having 結(jié)合使用)

如何理解上述三條的含義呢? 這里我們舉幾個(gè)例子就很好理解了:

● 籃球哥月薪 3000 實(shí)在是太低了,簡直給程序猿崗位拖后腿,干脆求平均工資時(shí)去掉籃球哥的月薪數(shù)據(jù)。

select role, avg(income) from salary where name != '籃球哥' group by role;
+-----------+--------------+
| role      | avg(income)  |
+-----------+--------------+
| 程序猿    |    5000.0000 |
| 經(jīng)理      |   22500.0000 |
| 老板      | 4000000.0000 |
+-----------+--------------+
-- 3 rows in set (0.00 sec)

這樣求出來的平均值就不包含籃球哥的月薪數(shù)據(jù)了,這就是先篩選,再分組。

● 還是查詢每個(gè)崗位的平均工資,但是除去平均月薪在 10w 以上的崗位,不能讓籃球哥眼紅!

select role, avg(income) from salary group by role having avg(income) < 100000;
+-----------+-------------+
| role      | avg(income) |
+-----------+-------------+
| 程序猿    |   4000.0000 |
| 經(jīng)理      |  22500.0000 |
+-----------+-------------+
-- 2 rows in set (0.00 sec)

這樣一來就只保留了平均月薪小于 10w 的崗位了,很明顯這個(gè)平均值是在分組之后才算出來的,這也就是先分組,再篩選。

這里 having 也能加上邏輯運(yùn)算符,具體感興趣的小伙伴可以自行下來嘗試一下,好比如你想要拿好 offer,就得技術(shù)過關(guān),還能加班!

至于第三種分組前后都需要篩選,就是把上述倆例子結(jié)合起來,這里就不多贅述了!

到此這篇關(guān)于MySQL聚合查詢的文章就介紹到這了,更多相關(guān)mysql聚合查詢內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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