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MySQL分组查询和聚合函数

发布时间:2020-11-29 23:17:37 所属栏目:云计算 来源:网络整理
导读:副标题#e# 相信我们经常会遇到这样的场景:想要了解双十一天猫购买化妆品的人员中平均消费额度是多少(这可能有利于对商品价格区间的定位);或者不同年龄段的化妆品消费占比是多少(这可能有助于对商品备货量的预估)。 这个时候就要用到分组查询,分组查

mysql> select * from t_order;
+---------+-----+-------+--------+---------------------+------+
| orderid | uid | uname | amount | time        | year |
+---------+-----+-------+--------+---------------------+------+
|   20 |  1 | brand | 91.23 | 2018-08-20 17:22:21 | 2018 |
|   21 |  1 | brand | 87.54 | 2019-07-16 09:21:30 | 2019 |
|   22 |  1 | brand | 166.88 | 2019-04-04 12:23:55 | 2019 |
|   23 |  2 | helyn | 93.73 | 2019-09-15 10:11:11 | 2019 |
|   24 |  2 | helyn | 102.32 | 2019-01-08 17:33:25 | 2019 |
|   25 |  2 | helyn | 106.06 | 2019-12-24 12:25:25 | 2019 |
|   26 |  2 | helyn | 73.42 | 2020-04-03 17:16:23 | 2020 |
|   27 |  3 | sol  | 55.55 | 2019-08-05 19:16:23 | 2019 |
|   28 |  3 | sol  | 69.96 | 2020-09-16 19:23:16 | 2020 |
|   29 |  4 | weng | 199.99 | 2020-06-08 19:55:06 | 2020 |
+---------+-----+-------+--------+---------------------+------+
10 rows in set

单字段分组

即对于某个字段进行分组,比如针对用户进行分组,输出他们的用户Id,订单数量和总额:

mysql> select uid,count(uid),sum(amount) from t_order group by uid;
+-----+------------+-------------+
| uid | count(uid) | sum(amount) |
+-----+------------+-------------+
|  1 |     3 | 345.65   |
|  2 |     4 | 375.53   |
|  3 |     2 | 125.51   |
|  4 |     1 | 199.99   |
+-----+------------+-------------+
4 rows in set

多字段分组

即对于多个字段进行分组,比如针对用户进行分组,再对他们不同年份的订单数据进行分组,输出订单数量和消费总额:

mysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount,year from t_order group by uid,year;
+-----+------+-------------+------+
| uid | nums | totalamount | year |
+-----+------+-------------+------+
|  1 |  1 | 91.23    | 2018 |
|  1 |  2 | 254.42   | 2019 |
|  2 |  3 | 302.11   | 2019 |
|  2 |  1 | 73.42    | 2020 |
|  3 |  1 | 55.55    | 2019 |
|  3 |  1 | 69.96    | 2020 |
|  4 |  1 | 199.99   | 2020 |
+-----+------+-------------+------+
7 rows in set

分组前的条件过滤:where

这个很简单,就是再分组(group by)之前通过where关键字进行条件过滤,取出我们需要的数据,假设我们只要列出2019年8月之后的数据,源数据只有6条合格的,有两条年份一样被分组的:

mysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount,year from t_order where time > '2019-08-01' group by uid,year;
+-----+------+-------------+------+
| uid | nums | totalamount | year |
+-----+------+-------------+------+
|  2 |  2 | 199.79   | 2019 |
|  2 |  1 | 73.42    | 2020 |
|  3 |  1 | 55.55    | 2019 |
|  3 |  1 | 69.96    | 2020 |
|  4 |  1 | 199.99   | 2020 |
+-----+------+-------------+------+
5 rows in set

分组后的条件过滤:having

有时候我们需要再分组之后再对数据进行过滤,这时候就需要使用having关键字进行数据过滤,再上述条件下,我们需要取出消费次数超过一次的数据:

mysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount,year from t_order where time > '2019-08-01' group by uid,year having nums>1;
+-----+------+-------------+------+
| uid | nums | totalamount | year |
+-----+------+-------------+------+
|  2 |  2 | 199.79   | 2019 |
+-----+------+-------------+------+
1 row in set

这边需要注意区分where和having:

where是在分组(聚合)前对记录进行筛选,而having是在分组结束后的结果里筛选,最后返回过滤后的结果。

可以把having理解为两级查询,即含having的查询操作先获得不含having子句时的sql查询结果表,然后在这个结果表上使用having条件筛选出符合的记录,最后返回这些记录,因此,having后是可以跟聚合函数的,并且这个聚集函数不必与select后面的聚集函数相同。

分组后的排序处理

order条件接在group by后面,也就是统计出每个用户的消费总额和消费次数后,对用户的消费总额进行降序排序的过程。

mysql> select uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount from t_order group by uid;
+-----+------+-------------+
| uid | nums | totalamount |
+-----+------+-------------+
|  1 |  3 | 345.65   |
|  2 |  4 | 375.53   |
|  3 |  2 | 125.51   |
|  4 |  1 | 199.99   |
+-----+------+-------------+
4 rows in set

(编辑:源码门户网)

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