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网站建设php文件html文件,新会网站设计,福州 网站设计公司,公益平台网站怎么做目录 1、前言 2、插入查询结果 3、聚合查询 3.1 聚合函数 3.1.1 count
3.1.2 sum 3.1.3 avg
3.1.4 max 和 min 4、GROUP BY 子句 5、HAVING 关键字 1、前言 前面的内容已经把基础的增删改查介绍的差不多了#xff0c;也介绍了表的相关约束#xff0c; 从本期开始… 目录 1、前言 2、插入查询结果 3、聚合查询 3.1 聚合函数 3.1.1 count  3.1.2 sum 3.1.3 avg  3.1.4 max 和 min 4、GROUP BY 子句 5、HAVING 关键字 1、前言 前面的内容已经把基础的增删改查介绍的差不多了也介绍了表的相关约束 从本期开始往后的内容就更加复杂了更多的是一些复杂的查询 SQL. 本期虽然是讲述聚合查询相关知识但是这里补充一个知识点如何将查询结果插入到另一个表中呢 2、插入查询结果 查询还是用的比较多的对于查询到的数据能不能也给保存下来呢也就是把查询的结果插入到另一张表中。 案例创建一张学生表表中有 idnamesexjavapython 这些字段现需要把 java 成绩超过 90 的学生复制进 java_result 表复制的字段为 namejava。 进行上述操作之前我们需要创建一个学生表并准备好相关的数据 create table student (id int primary key,name varchar(20),sex varchar(1),java float(5, 2) ); insert into student value (1, 张三, 男, 92.1),(2, 小红, 女, 88.2),(3, 赵六, 男, 83.4),(4, 王五, 男, 93.3),(5, 小美, 女, 96.0); 有了学生表之后我们要把 namejava 这两个字段的查询结果复制到 java_result 这个表中这里我们注意要求查询结果的临时表的列数和列的类型要和 java_result 这里匹配所以接下来我们就来创建 java_result 这张表 create table java_result (name varchar(20),java float(5, 2) ); 创建好 java_result 这张表之后就要查询 student 表中 name java 两个字段并且 java 90将满足上述条件的查询结果插入到 java_result 表中 insert into java_result select name, java from student where java 90; – Query OK, 3 rows affected (0.00 sec) – Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0

select * from java_result;

| name | java |

| 张三 | 92.10 | | 王五 | 93.30 |

| 小美 | 96.00 |

– 3 rows in set (0.00 sec) 这样我们就发现已经将 student 表中 name 和 java 字段满足 90 的数据已经全部插入成功了 3、聚合查询 前面我们接触过的 带表达式查询 都是列和列之间进行运算的看哪一列满足了这个条件。 而现在要介绍的聚合查询就是针对 行和行 之间进行运算的  3.1 聚合函数 进行聚合查询需要搭配聚合函数下面介绍的函数都是 SQL 中内置的一组函数我们先来简单的认识下 函数解释COUNT([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的数量SUM([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的总和不是数字无意义AVG([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的平均值不是数字无意义MAX([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的最大值不是数字无意义MIN([DISTINCT] expr)返回查询到的数据的最小值不是数字没有意义 下面我们就来演示一下上述的聚合函数的简单使用在使用之前我们需要有一张表并且有相应的数据

select * from student;

| id | name | sex | java |

| 1 | 张三 | 男 | 92.10 | | 2 | 小红 | 女 | 88.20 | | 3 | 赵六 | 男 | 83.40 | | 4 | 王五 | 男 | 93.30 | | 5 | 小美 | 女 | 96.00 |

| 6 | 李四 | 男 | NULL |

– 6 rows in set (0.00 sec) 下面我们就针对上述这张表来使用下上述的聚合函数。  3.1.1 count  ● 求出 student 表中有多少同学

select count(*) from student;

count(*)
6

---

– 1 row in set (0.00 sec) 这个操作就相当于先进行 select * 然后针对返回的结果在进行 count 运算求结果集合的行数. 注意此处如果有一列的数据全是 null也会算进去(因为是针对 *) 此处这里的 count() 括号中不一定写 *可以写成任意的列明/表达式所以我们可以针对 name 来统计人数

select count(name) from student;

count(name)
6

---

– 1 row in set (0.00 sec) ● 统计有多少人有 java 考试成绩

select count(java) from student;

count(java)
5

---

– 1 row in set (0.00 sec) 这里我们看到了由于 count 是针对 java 字段进行统计而 李四 那一条数据中java 为 null前面我们学习过null 与任何值计算都是 null所以统计的时候就把 null 给去掉了。 ● 统计 java 成绩大于90分的人数

select count(java) from student where java 90;

count(java)
3

---

– 1 row in set (0.00 sec) 这里我们要弄清楚count() 这个括号中是针对你要针对的那一列针对不同列不同的条件就会有不同的结果对于 count 的演示就到这里。 注意count 和 () 之间不能有空格必须紧挨着在 Java 中函数名和() 之间是可以有空格的但很少人会这样写。 3.1.2 sum 这个聚合函数就是把指定列的所有行进行相加得到的结果要求这个列得是数字不能是字符串/日期。 ● 求出学生表中 java 考试分数总和

select sum(java) from student;

sum(java)
453.00

---

– 1 row in set (0.01 sec) 虽然我们表中有 java 字段这列中有 null 值前面了解到 null 与任何值运算都是 null但是这里的 sum 函数会避免这种情况发生。 当然在后面也可也带上 where 条件这里就不做过多演示了。 3.1.3 avg  ● 求班级中 java 的平均分

select avg(java) from student;

avg(java)
90.600000

---

– 1 row in set (0.00 sec) 当前只是针对某一列进行平均运算如果有两门课程求每个学生总分的平均分呢 select avg(java python) from student; 这里每次查询结果都只有一列能否把两个聚合函数一起使用呢

select sum(java), avg(java) as 平均分 from student;

| sum(java) | 平均分 |

| 453.00 | 90.600000 |

– 1 row in set (0.00 sec) 这里我们能发现一个细节使用聚合函数查询字段也是可以取别名的。 3.1.4 max 和 min ● 求出 java 考试分数的最高分和最低分

select max(java) as 最高分, min(java) as 最低分 from student;

| 最高分 | 最低分 |

| 96.00 | 83.40 |

– 1 row in set (0.00 sec) 上述就是聚合函数最基础的用法了 但是在实际中也可能会有更复杂的情况比如需要按照某某进行分组查询这就需要搭配 GROUP BY 字句了。 4、GROUP BY 子句 select 中使用 group by 自居可以对指定列进行分组查询但是需要满足指定分组的字段必须是 分组依据字段其他字段若想出现在 select 中则必须包含在聚合函数中。 这里我们构造出一张薪水表 salary create table salary (id int primary key,name varchar(20),role varchar(20),income int ); insert into salary value (1, 麻花疼, 老板, 5000000),(2, 篮球哥, 程序猿, 3000),(3, 歪嘴猴, 经理, 20000),(4, 多嘴鸟, 经理, 25000),(5, 雷小君, 老板, 3000000),(6, 阿紫姐, 程序猿, 5000); 像上述的情况如果要查平均工资那公平吗

select avg(income) from salary;

avg(income)
1342166.6667

---

– 1 row in set (0.00 sec) 那篮球哥的月薪连平均下来的零头都不到所以这样去求平均工资是毫无意义的真正有意义的是啥呢求老板这个职位的平均工资以及经理这个职位的平均工资及程序猿这个职位的平均工资通俗来说就是按照 role 这个字段进行分组。每一组求平均工资

select role, avg(income) from salary group by role;

| role | avg(income) |

| 程序猿 | 4000.0000 | | 经理 | 22500.0000 |

| 老板 | 4000000.0000 |

– 3 rows in set (0.00 sec) 这就也就是把 role 这一列值相同的行给分成了一组然后计算平均值也是针对每个分组分别计算。 在 MySQL 中这里得到的查询结果临时表如果没有 order by 指定列排序这里的顺序是不可预期的当然也可以手动指定排序比如最终结果按照平均工资降序排序

select role, avg(income) from salary group by role order by avg(income) desc;

| role | avg(income) |

| 老板 | 4000000.0000 | | 经理 | 22500.0000 |

| 程序猿 | 4000.0000 |

– 3 rows in set (0.00 sec) 如果不带聚合函数的普通查询能否可行呢这里如果你没有修改任何配置文件是不可行的记住千万不能把前面的 order by 与 group by 弄混 5、HAVING 关键字 分组查询也是可以指定条件的具体三种情况 先筛选再分组(where)先分组再筛选(having)分组前分组后都指定条件筛选(where 和 having 结合使用) 如何理解上述三条的含义呢 这里我们举几个例子就很好理解了 ● 篮球哥月薪 3000 实在是太低了简直给程序猿岗位拖后腿干脆求平均工资时去掉篮球哥的月薪数据。

select role, avg(income) from salary where name ! 篮球哥 group by role;

| role | avg(income) |

| 程序猿 | 5000.0000 | | 经理 | 22500.0000 |

| 老板 | 4000000.0000 |

– 3 rows in set (0.00 sec) 这样求出来的平均值就不包含篮球哥的月薪数据了这就是先筛选再分组。 ● 还是查询每个岗位的平均工资但是除去平均月薪在 10w 以上的岗位不能让篮球哥眼红

select role, avg(income) from salary group by role having avg(income) 100000;

| role | avg(income) |

| 程序猿 | 4000.0000 |

| 经理 | 22500.0000 |

– 2 rows in set (0.00 sec) 这样一来就只保留了平均月薪小于 10w 的岗位了很明显这个平均值是在分组之后才算出来的这也就是先分组再筛选。 这里 having 也能加上逻辑运算符具体感兴趣的小伙伴可以自行下来尝试一下好比如你想要拿好 offer就得技术过关还能加班 至于第三种分组前后都需要筛选就是把上述俩例子结合起来这里就不多赘述了 【MySQL】联合查询