10. Mysql 分组或汇总查询

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: 10. Mysql 分组或汇总查询

Mysql 函数参考和扩展:Mysql 常用函数和基础查询Mysql 官网

Mysql 语法执行顺序如下,一定要清楚!!!运算符相关,可前往 Mysql 基础语法和执行顺序扩展。

(8) select (9) distinct (11)<columns_name list>
(1) from <left_table>
(3) <join_type> join <right_table>
(2) on <join_condition>
(4) where <where_condition>
(5) group by <group_by columns_name list>
(6) with <rollup>
(7) having <having_condition>
(10) order by <order_by columns_name list>
(12) limit <[offset,] rows>
;

1. 数据准备

这里有一张一年级一班的成绩得分表。

create table sql_test1.student_subject_scroe
(
    student_id varchar(255) comment '学生编号',
    subject    varchar(255) comment '课程名称',
    score      int comment '分数'
);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('01', 'english', 89);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('01', 'math', null);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('01', 'china', 97);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('02', 'english', 87);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('02', 'math', 53);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('02', 'china', 96);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('03', 'english', 87);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('03', 'math', 53);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('03', 'china', 96);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('04', 'english', 84);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('04', 'math', 52);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('04', 'china', 96);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('05', 'english', 74);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('05', 'math', 47);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('05', 'china', 92);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('06', 'english', 73);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('06', 'math', 40);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('06', 'china', 90);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('07', 'english', 73);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('07', 'math', 40);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('07', 'china', 90);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('08', 'english', 73);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('08', 'math', 40);
insert into sql_test1.student_subject_scroe (student_id, subject, score) values ('08', 'china', 90);

2. 汇总查询

输入的是一组数据的集合,输出的是单个值。

常用的聚合函数如下:

  • count([distinct] expr):返回expr的记录数。
  • sum(expr):返回expr的汇总值。
  • avg(expr):返回expr的平均值。
  • std(expr):返回expr的标准差。
  • max(expr):返回expr的最大值。
  • min(expr):返回expr的最小值。
  • group_concat([distinct] expr …):返回一串字符串。

统计表数据总量、学生数、有效数据数量和考试科目。

# 统计一年级一班成绩得分表,总记录数、学生人数、有效得分记录数和考试科目
select count(*)                                                      total_records,
       count(distinct student_id)                                    s_cnt,
       count(score)                                                  valid_cnt,
       group_concat(distinct subject order by subject separator '、') subjects
from sql_test1.student_subject_scroe;
+---------------+-------+-----------+------------------------+
| total_records | s_cnt | valid_cnt | subjects               |
+---------------+-------+-----------+------------------------+
|            24 |     8 |        23 | china、english、math   |
+---------------+-------+-----------+------------------------+

  • count(*):返回表中数据总量;
  • count(1):与COUNT(*)效果相同,因为它只是在每一行中都返回一个非空的值;
  • count(字段):返回字段非空值的行数;

count(*)会统计值为 NULL 的行,而count(字段)不会统计此列为 NULL 值的行。

执行效率顺序:count(*)=count(1) >count(字段)

只适用于数值类型的函数有:avg()、sum()、std();

# 查看一年级一班语文平均分,avg = sum/count
select avg(score)                              china_avg_score,
       sum(score) / count(distinct student_id) china_avg_score2,
       std(score)                              std_score
from sql_test1.student_subject_scroe
where subject = 'china';
+-----------------+------------------+--------------------+
| china_avg_score | china_avg_score2 | std_score          |
+-----------------+------------------+--------------------+
|         93.3750 |          93.3750 | 2.9553976043842236 |
+-----------------+------------------+--------------------+

3. 分组查询

SELECT中出现的非汇总聚合的字段必须声明在GROUP BY 中。

查看一年级一班各学科数据详情。

select subject,
       count(score)                                          valid_cnt,
       avg(score)                                            avg_score,
       sum(score) / count(score)                             avg_score2,
       std(score)                                            std_score,
       min(score)                                            min_score,
       max(score)                                            max_score,
       group_concat(score order by score desc separator '、') score_str
from sql_test1.student_subject_scroe
group by subject;
+---------+-----------+-----------+------------+--------------------+-----------+-----------+---------------------------------------+
| subject | valid_cnt | avg_score | avg_score2 | std_score          | min_score | max_score | score_str                             |
+---------+-----------+-----------+------------+--------------------+-----------+-----------+---------------------------------------+
| china   |         8 |   93.3750 |    93.3750 | 2.9553976043842236 |        90 |        97 | 97、96、96、96、92、90、90、90        |
| english |         8 |   80.0000 |    80.0000 | 6.8738635424337655 |        73 |        89 | 89、87、87、84、74、73、73、73        |
| math    |         7 |   46.4286 |    46.4286 |  5.876275371772324 |        40 |        53 | 53、53、52、47、40、40、40            |
+---------+-----------+-----------+------------+--------------------+-----------+-----------+---------------------------------------+

查看一年级一班学科平均分低于60的学科数据详情

select subject,
       count(score)                                          valid_cnt,
       avg(score)                                            avg_score,
       sum(score) / count(score)                             avg_score2,
       std(score)                                            std_score,
       min(score)                                            min_score,
       max(score)                                            max_score,
       group_concat(score order by score desc separator '、') score_str
from sql_test1.student_subject_scroe
where score is not null
group by subject
having avg(score) < 60;
+---------+-----------+-----------+------------+-------------------+-----------+-----------+----------------------------------+
| subject | valid_cnt | avg_score | avg_score2 | std_score         | min_score | max_score | score_str                        |
+---------+-----------+-----------+------------+-------------------+-----------+-----------+----------------------------------+
| math    |         7 |   46.4286 |    46.4286 | 5.876275371772324 |        40 |        53 | 53、53、52、47、40、40、40       |
+---------+-----------+-----------+------------+-------------------+-----------+-----------+----------------------------------+

WHEREHAVING的区别:

  • WHERE用于在执行查询之前对行进行筛选,而HAVING用于对查询结果进行分组后的筛选。
  • WHERE可以应用于单个表或多个表的连接查询,而HAVING必须与GROUP BY一起使用。
  • WHERE可以使用各种条件表达式进行筛选,而HAVING可以使用聚合函数和条件表达式对分组后的结果进行筛选。

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
相关文章
|
5天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库的数据类型、语法和高级查询
MySQL数据库的数据类型、语法和高级查询
22 0
|
5天前
|
存储 缓存 监控
MySQL 8.0中查询缓存的废弃与原因分析
MySQL 8.0中查询缓存的废弃与原因分析
20 1
|
9天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL周内训参照3、简单查询与多表联合复杂查询
MySQL周内训参照3、简单查询与多表联合复杂查询
13 1
|
18天前
|
关系型数据库 MySQL
13. Mysql 使用WITH进行复杂和递归查询
13. Mysql 使用WITH进行复杂和递归查询
27 4
|
18天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL数据库案例实战教程:数据类型、语法与高级查询详解
MySQL数据库案例实战教程:数据类型、语法与高级查询详解
35 3
|
18天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL的查询计划(EXPLAIN)
MySQL的查询计划(EXPLAIN)
22 2
|
4天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL 查询数据库响应时长详解
- 启用慢查询日志(`slow_query_log`)分析超时查询,调整`long_query_time`阈值。 - 使用`EXPLAIN`检查查询执行计划,优化索引和查询结构。 - `SHOW PROFILE`揭示查询各阶段耗时,辅助性能调优。 - 开启Performance Schema监控服务器,通过`events_statements_summary_by_digest`等表分析性能。 - MySQL Workbench和Percona Toolkit等工具提供额外的性能分析和管理功能。 - 优化技巧:创建合适索引,精简查询,调整数据库配置以提升响应速度。
38 0
|
6天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL的排序、分组、合并
MySQL的排序、分组、合并
|
9天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL分组查询以及having筛选
MySQL分组查询以及having筛选
8 0
|
9天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL多表联合查询+分组+排序
MySQL多表联合查询+分组+排序
12 0