GROUP BY 语句

group by语句介绍
工具:
实例
- 建表 user表
- （1）基本用法
- （2）`GROUP BY`语句中的`GROUP_CONCAT`函数（）
- （3）利用 `count`函数来查询性别的总人数
- （4）`where`语句
- (5) `SUM` `MAX` `MIN` `AVG` 函数
- （6）`HAVING ` 子句
- （7）`WITH ROLLUP` 子句：
- 结尾

group by语句介绍

GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数。

工具:

sqlyog

实例

建表 user表

CREATE TABLE `user` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(20) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,`number` int(11) DEFAULT NULL,`sex` varchar(4) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,`salary` int(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci

信息就不补充了~

（1）基本用法

根据性别 sex 来进行分组,查询 user 表中的姓名，年龄，性别。虽然是分组了，但只显示一个用户，其他的不显示。

SELECT NAME,age,sex FROM USER GROUP BY sex;

（2）`GROUP BY`语句中的`GROUP_CONCAT`函数（）

根据 sex 字段，来查询 name字段和 age字段的详细信息。

SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME), GROUP_CONCAT(age)FROM USER GROUP BY sex;

（3）利用 `count`函数来查询性别的总人数

根据 sex 字段来查询 name 字段的详细信息和 sex 字段性别的人数。

SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME),COUNT(sex) FROM USER GROUP BY sex;

（4）`where`语句

根据 sex字段进行分组，用 where语句来查询年龄大于25的人数

SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME),COUNT(sex) FROM USER  WHERE age >25 GROUP BY sex;

(5) `SUM` `MAX` `MIN` `AVG` 函数

根据 sex 用 SUM MAX MIN AVG 函数来查询用户的总资金，最大资金，最小资金，平局资金

SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME),COUNT(sex),SUM(salary),MAX(salary),MIN(salary),AVG(salary) FROM USER  GROUP BY sex;

（6）`HAVING` 子句

在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与聚合函数一起使用。
HAVING 子句可以让我们筛选分组后的各组数据。
根据 sex 语句进行分组，来查询各组中资金大于1500的组

SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME),COUNT(sex) FROM USER   GROUP BY sex HAVING SUM(salary)>1500;

（7）`WITH ROLLUP` 子句：

WITH ROLLUP 可以实现在分组统计数据基础上再进行相同的统计（SUM,AVG,COUNT…）。

SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME),COUNT(sex),SUM(salary),MAX(salary),MIN(salary),AVG(salary) FROM USER  GROUP BY sex WITH ROLLUP;

结尾

从中发现 GROUP BY 函数还是十分强大的，使得分组查找效率更高！

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