MySQl数据库第八课-------SQL命令查询-------主要命脉2

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,独享型 2核4GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: MySQl数据库第八课-------SQL命令查询-------主要命脉

排序   order by

默认为升序 (从小到大)

--写法1
select * from city  where order by `id`;
--写法2
select * from city  where order by `id` asc;

ec05a1bba26d431281e989b860506ff6.png

对id进行排序

降序(从大到小)

select * from city  where order by `id` desc;


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多个字段进行排序
select * from city order by `pid`desc, `id`asc;

意思是,优先对字段pid进行排序,排完之后,如果有相同pid数据的再进行id排序,如果没有pid相同的数据就不会进行id排序

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聚合

统计个数
-- 统计总数
select count(*) from table_name;
select count(0) from table_name;
-- 统计id大于3的人数
select count(0) from table_name where id >3;
--计算某个字段的数据量
select conut(`字段名`) from 表名 ;

细心的小可爱就会发现count()可以填 *   、数字、字段名    ,下面我来一一讲解一下

count(`字段名`):对这个字段进行计数,如果该字段存在有空值,就不会计算进去,简单理解为只计算非空的数据个数

count(*):会对每一条数据里面的字段值一一遍历一次判断,会造成很大的性能浪费,返回数据的条数

count(数字) :不会对每一条数据里面的字段一一遍历判断,只要写到数据表的每一条数据都会被计算进去,所以建议使用conut(数字)而不是conut(*),

注意一下 conut(数字)里的数字是随意的

最大值

-- 最大值
select max(id) from table_name;
-- 性别为女的最大ID
select max(id) from table_name where gender='女';

 

最小值

-- 最小值
select min(id) from table_name;
-- 性别为男的最小ID
select min(id) from table_name where gender='男';

 

求和 sum()

-- 求和
select sum(age) from table_name;
-- 性别为男的年龄总值
select sum(age) from table_name where gender='男';

记住count 和sum是不一样的  count是计算数量的  sum是计算和的

 

平均数 avg()

-- 平均值
select avg(age) from table_name;
-- 性别为男的年龄平均值
select avg(age) from table_name where gender='男';
select sum(age)/count(0) from table_name where gender='男';

86ca5d9e73224c759b7ea11afd1d9e6f.png

求平均值还可以这样写

select sum(`字段名`)/count(`字段名`) from 表名 ;

分组:group by

注意一下,对哪个字段进行分组,就只能查看那个字段,当写入的字段不参与分组会报错

将查询结果按照字段进行分组,字段值相同的为一组。可用于单个字段分组,也可用于多个字段分组

简单理解就是相同的为一组,比如在一个班级上有很多人。按兴趣分组,相同爱好的为一组,

-- 性别分组
select gender from table_name group by gender;
-- 利用分组去重
select id, name from table_name group by id, name;
-- 这里的去重是利用group by进行去重,它的效率会比distinct快,但是要求将进行去重的字段全部写入
--分组内

54546e071fab4f7a850f5edd9c7e52d8.png

使用分组也会产生去重效果,

计算分组后,各组里的人数

select `字段名`,count(0)from 表名 group by `字段名`;

dccef3085ee046e683265f1349adce56.png

如果要加where判断条件的话就要写在group by前面

select * from city where `id`> 3 order by `id`;
分组后的字端拼接
-- 分组后的字段拼接
select gender, group_concat(name) from table_name group by gender;
select gender, concat(name) from table_name group by gender;

457eca28586e41ddbb415679ced9c292.png

所谓的字段拼接就是在分组后,我们可以理解为收集该组成员的某样特征

select `pid` ,group_concat(`name`),count(0) from(select * from city limit 4)as a  group by `pid` order by `pid`;

bb27cc4746e84a2d8e30b9004390501b.png

括号里面的意思就是获取city表的前四条数据 取别名为a,然后对a表的pid字段进行分组  ,并然后进行升序排序和进行name字段的拼接,

-- 分组后的聚合
-- 各个性别的人数
select gender, count(0) from table_name group by gender;
-- 各个性别的平均年龄
select gender, avg(age) from table_name group by gender;

with rollup       coalesce()

局部求和
-- 使用coalesce代替空值
select coalesce(gender, 'total'), count(0) num from table_name group by gender -
- with rollup;

with rollup 用于局部的聚合,能把某个相同字段值的个数进行统计,并以null命名

coalesce(字段名,‘name’)把字段名里的空值改为name

结果筛选 having

-- 分组后的条件筛选
-- 各个性别的平均年龄大于10的数据
select gender, avg(age) from table_name group by gender having avg(age) >10;
-- 各个性别的平均年龄大于10的人数
select gender, count(0) from table_name group by gender having avg(age) >10;

where 是对初始值进行筛选

having 是对结果值进行筛选

总结

如果写where 条件就要写在筛选出结果之前,比如写在group by前面,因为where是初始值进行筛选,where写在后面就相当于对结果进行筛选了,

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