mysql实战--MYSQL中的SQL分组方法

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介:      在mysql中没有提供分组统计函数,但mysql中变量使用非常灵活,在sql中可以灵活使用变量,这给mysql实现分组的方式带来很大方便,因此在  mysql实现一个分组统计的功能也并不难以实现,且理解起来还比较容易,比如我们提供一下的数据,用来描述...

     在mysql中没有提供分组统计函数,但mysql中变量使用非常灵活,在sql中可以灵活使用变量,这给mysql实现分组的方式带来很大方便,因此在
 mysql实现一个分组统计的功能也并不难以实现,且理解起来还比较容易,比如我们提供一下的数据,用来描述,查询出的关键词的词频数,然后根据关键词的
 类型,分组统计组内词频出现次数最后的前三挑数据
 CREATE TABLE `policy_keywords_rel` ( 
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID', 
  `content_id` int(11) NOT NULL COMMENT '文章id', 
  `keyword_id` int(11) NOT NULL COMMENT '关键词id', 
  `cnt` int(11) NOT NULL COMMENT '关键词频次', 
  `n` varchar(10) DEFAULT NULL, 
  `keyword` varchar(90) DEFAULT NULL COMMENT '关键词名称', 
  PRIMARY KEY (`content_id`,`keyword_id`), 
  KEY `id` (`id`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

INSERT INTO dwsurvey.policy_keywords_rel (id,content_id,keyword_id,cnt,n,keyword)
VALUES (3,1,68860,3,'te','知识产权');

INSERT INTO dwsurvey.policy_keywords_rel (id,content_id,keyword_id,cnt,n,keyword)
VALUES (13,1,49258,5,'n','科技创新');

INSERT INTO dwsurvey.policy_keywords_rel (id,content_id,keyword_id,cnt,n,keyword)
VALUES (1,1,44177,19,'te','技术');

INSERT INTO dwsurvey.policy_keywords_rel (id,content_id,keyword_id,cnt,n,keyword)
VALUES (4,1,42982,3,'te','行业标准');

INSERT INTO dwsurvey.policy_keywords_rel (id,content_id,keyword_id,cnt,n,keyword)
VALUES (10,1,7405,6,'n','市政府');


select * from policy_keywords_rel

从如下sql中可以查询出,组内词频数据排名,且相同词频的数据排名相同
SELECT
 T2.*
FROM
 (
  SELECT
    T.*
   ,CASE
    WHEN @MID = N and @TEMP_SCNT != SCNT THEN @ROW := @ROW + 1
    WHEN @MID = N and @TEMP_SCNT = SCNT THEN @ROW := @ROW
    ELSE @ROW := 1
    END ROWNUM
   ,@MID := N MID
   ,@TEMP_SCNT := SCNT
  FROM
   (
    SELECT
     KEYWORD_ID,
     KEYWORD,
     SUM( CNT ) as SCNT,
     N
    FROM
     POLICY_KEYWORDS_REL
    GROUP BY
     KEYWORD_ID,
     N
    ORDER BY
     N,
     SUM( CNT ) DESC
   ) AS T
 ) AS T2
WHERE
 T2.ROWNUM <= 3

相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
3天前
|
SQL 存储 关系型数据库
【MySQL】SQL 优化
【MySQL】SQL 优化
20 0
|
1天前
|
Prometheus Cloud Native 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用合集之binlog被清理掉的问题,并且binlog有备份,有什么方法来恢复到RDS
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
20 2
|
1天前
|
SQL Oracle 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用合集之从MySQL到Flink 1.16.2 Flink-SQL的数据同步工作出现了一个异常如何解决
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
14 0
|
2天前
|
SQL 存储 数据处理
实时计算 Flink版产品使用合集之flink-connector-mysql-cdc 和 flink-sql-connector-mysql-cdc有什么区别
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
12 1
|
2天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MYSQL根据查询结果删除sql 去除重复id 新增对比前一条与后一条数据 去重3种方法​ 窗口函数
MYSQL根据查询结果删除sql 去除重复id 新增对比前一条与后一条数据 去重3种方法​ 窗口函数
|
3天前
|
SQL 数据库
数据库SQL语言实战(六)
本次实战的重点就在于对表格本身的一些处理,包括复制表格、修改表格结构、修改表格数据
|
3天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
docker MySQL删除数据库时的错误(errno: 39)
docker MySQL删除数据库时的错误(errno: 39)
23 0
|
3天前
|
Java 关系型数据库 MySQL
【MySQL × SpringBoot 突发奇想】全面实现流程 · xlsx文件,Excel表格导入数据库的接口(下)
【MySQL × SpringBoot 突发奇想】全面实现流程 · xlsx文件,Excel表格导入数据库的接口
12 0
|
3天前
|
Java 关系型数据库 MySQL
【MySQL × SpringBoot 突发奇想】全面实现流程 · xlsx文件,Excel表格导入数据库的接口(上)
【MySQL × SpringBoot 突发奇想】全面实现流程 · xlsx文件,Excel表格导入数据库的接口
18 0
|
1天前
|
关系型数据库 MySQL API
实时计算 Flink版产品使用合集之可以通过mysql-cdc动态监听MySQL数据库的数据变动吗
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
13 0

推荐镜像

更多