MySQL 集計関数には次のものが含まれます: 1. AVG()、NULL を除く数値型のフィールドまたは変数に適用可能; 2. SUM()、NULL を除く数値型のフィールドまたは変数に適用可能; 3. 、 MAX()、NULL を除く数値型、文字列型、日時型のフィールドまたは変数に適用可能、4. MIN()、数値型、文字列型、日時型のフィールドまたは変数に適用可能、NULL を含まない; 5. COUNT()、NULL などを除いて、クエリ構造内に出現する指定されたフィールドの数をカウントします。
このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、mysql バージョン 8.0、Dell G3 コンピューター。
1. 集計関数の概要
集計関数とは
集計関数はデータのセットに作用し、データのセットに値を返します。
5 一般的な集計関数のタイプ
1. AVG(): 数値タイプのフィールドまたは変数にのみ適用されます。 NULL 値は含まれません。
2、SUM(): 数値タイプのフィールドまたは変数にのみ適用されます。 NULL 値を含まない
3, MAX(): NULL 値を含まない数値型、文字列型、日時型のフィールド (または変数) に適用可能
4, MIN (): NULL 値を含まない数値型、文字列型、日時型のフィールド (または変数) に適用
#5, COUNT(): 指定されたフィールドの出現回数をカウントします。クエリ構造 (NULL 値を除く) )2.1 基本的な使用法
GROUP BY 句を使用できます。テーブル内のデータをいくつかのグループに分割します。
SELECT column, group_function(column) FROM table [WHEREcondition] [GROUP BYgroup_by_expression] [ORDER BYcolumn];
明確にしてください: WHERE は FROM の後に配置する必要があります。
SELECT リストでは、リストに含まれないすべての列が必要です。グループ関数は GROUP BY 句に含める必要がありますSELECT department_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id ;
#GROUP BY 句に含まれる列は SELECT リストに含める必要はありません##
SELECT AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id ;
#需求:查询各个department_id,job_id的平均工资 SELECT department_id dept_id, job_id, SUM(salary) FROM employees GROUP BY department_id, job_id ;
#2.3 GROUP BY# での WITH ROLLUP の使用
##WITH ROLLUP キーワードを使用すると、クエリされたすべてのグループ レコードの後にレコードが追加され、このレコードはクエリされたすべてのレコードの合計、つまり統計レコードの数を計算します。SELECT department_id,AVG(salary) FROM employees WHERE department_id > 80 GROUP BY department_id WITH ROLLUP;
3. HAVING
フィルターのグループ化: HAVING 句
1. 行がグループ化されました。
2. 集計関数を使用します。
3. HAVING 句の条件を満たすグループが表示されます。 4. HAVING は単独で使用できず、GROUP BY と一緒に使用する必要があります。SELECT department_id, MAX(salary) FROM employees GROUP BY department_id HAVING MAX(salary)>10000 ;
SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees WHERE AVG(salary) > 8000 GROUP BY department_id;
3.2 WHERE と HAVING
の比較 違い 1: WHERE はテーブル内のフィールドをフィルタ条件として直接使用できますが、グループ化の計算関数をフィルタ条件として使用できません。HAVING はused with GROUP BYと併用することで、グループ計算関数やグループフィールドをフィルタ条件として使用できます。
これにより、統計のためにデータをグループ化する必要がある場合、WHERE では実行できないタスクを HAVING で完了できることが決まります。これは、クエリ構文構造で WHERE が GROUP BY よりも前にあるため、グループ化された結果をフィルター処理できないためです。 HAVING GROUP BY の後、グループ化フィールドとグループ化内の計算関数を使用して、グループ化された結果セットをフィルタリングできます。この関数は WHERE では完了できません。さらに、WHERE によって除外されたレコードはグループに含まれなくなります。
違い 2: 接続を通じて関連テーブルから必要なデータを取得する必要がある場合、WHERE は最初にフィルターしてから接続しますが、HAVING は最初に接続してからフィルターします。これにより、関連クエリでは WHERE が HAVING よりも効率的であることが決まります。 WHERE は最初にフィルタリングして、より小さいフィルタリングされたデータ セットおよび関連テーブルに接続できるため、使用するリソースが少なくなり、実行効率が高くなります。 HAVING では、最初に結果セットを準備する必要があります。つまり、フィルターされていないデータ セットを関連付けに使用してから、この大きなデータ セットをフィルター処理する必要があります。これにより、より多くのリソースが消費され、実行効率が低くなります。
#HAVING | グループ化 | |
开发中的选择: 4. SELECT的执行过程 4.1 查询的结构 #方式1:sql92语法 SELECT ...,....,... FROM ...,...,.... WHERE 多表的连接条件 AND 不包含组函数的过滤条件 GROUP BY ...,... HAVING 包含组函数的过滤条件 ORDER BY ... ASC/DESC LIMIT ...,... #方式2:sql99语法 SELECT ...,....,... FROM ... JOIN ... ON 多表的连接条件 JOIN ... ON ... WHERE 不包含组函数的过滤条件 AND/OR 不包含组函数的过滤条件 GROUP BY ...,... HAVING 包含组函数的过滤条件 ORDER BY ... ASC/DESC LIMIT ...,... #其中: #(1)from:从哪些表中筛选 #(2)on:关联多表查询时,去除笛卡尔积 #(3)where:从表中筛选的条件 #(4)group by:分组依据 #(5)having:在统计结果中再次筛选 #(6)order by:排序 #(7)limit:分页 ログイン後にコピー 4.2 SELECT执行顺序 你需要记住 SELECT 查询时的两个顺序: SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT... ログイン後にコピー 2.SELECT 语句的执行顺序(在 MySQL 和 Oracle 中,SELECT 执行顺序基本相同): FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT1 ログイン後にコピー 比如你写了一个 SQL 语句,那么它的关键字顺序和执行顺序是下面这样的: SELECT DISTINCT player_id, player_name, count(*) as num # 顺序 5 FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id # 顺序 1 WHERE height > 1.80 # 顺序 2 GROUP BY player.team_id # 顺序 3 HAVING num > 2 # 顺序 4 ORDER BY num DESC # 顺序 6 LIMIT 2 # 顺序 7 ログイン後にコピー 在 SELECT 语句执行这些步骤的时候,每个步骤都会产生一个虚拟表,然后将这个虚拟表传入下一个步骤中作为输入。需要注意的是,这些步骤隐含在 SQL 的执行过程中,对于我们来说是不可见的。 4.3 SQL 的执行原理 SELECT 是先执行 FROM 这一步的。在这个阶段,如果是多张表联查,还会经历下面的几个步骤: 1、首先先通过 CROSS JOIN 求笛卡尔积,相当于得到虚拟表 vt(virtual table)1-1; 2、通过 ON 进行筛选,在虚拟表 vt1-1 的基础上进行筛选,得到虚拟表 vt1-2; 3、添加外部行。如果我们使用的是左连接、右连接或者全连接,就会涉及到外部行,也就是在虚拟表 vt1-2 的基础上增加外部行,得到虚拟表 vt1-3。 当然如果我们操作的是两张以上的表,还会重复上面的步骤,直到所有表都被处理完为止。这个过程得到是我们的原始数据。 当我们拿到了查询数据表的原始数据,也就是最终的虚拟表 vt1,就可以在此基础上再进行 WHERE 阶段。在这个阶段中,会根据 vt1 表的结果进行筛选过滤,得到虚拟表 vt2。 然后进入第三步和第四步,也就是 GROUP 和 HAVING 阶段。在这个阶段中,实际上是在虚拟表 vt2 的基础上进行分组和分组过滤,得到中间的虚拟表 vt3 和 vt4。 当我们完成了条件筛选部分之后,就可以筛选表中提取的字段,也就是进入到 SELECT 和 DISTINCT 阶段。 首先在 SELECT 阶段会提取想要的字段,然后在 DISTINCT 阶段过滤掉重复的行,分别得到中间的虚拟表 vt5-1 和 vt5-2。 当我们提取了想要的字段数据之后,就可以按照指定的字段进行排序,也就是 ORDER BY 阶段,得到虚拟表 vt6。 最后在 vt6 的基础上,取出指定行的记录,也就是 LIMIT 阶段,得到最终的结果,对应的是虚拟表 vt7。 当然我们在写 SELECT 语句的时候,不一定存在所有的关键字,相应的阶段就会省略。 同时因为 SQL 是一门类似英语的结构化查询语言,所以我们在写 SELECT 语句的时候,还要注意相应的关键字顺序,所谓底层运行的原理,就是我们刚才讲到的执行顺序。 5.课后练习 #2.查询公司员工工资的最大值,最小值,平均值,总和 SELECT MAX(salary),MIN(salary),AVG(salary),SUM(salary) FROM employees; #3.查询各job_id的员工工资的最大值,最小值,平均值,总和 SELECT job_id,MAX(salary),MIN(salary),AVG(salary),SUM(salary) FROM employees GROUP BY job_id; #4.选择具有各个job_id的员工人数 SELECT job_id,COUNT(*) FROM employees GROUP BY job_id; # 5.查询员工最高工资和最低工资的差距(DIFFERENCE) SELECT MAX(salary),MIN(salary),MAX(salary) - MIN(salary) AS DIFFERENCE FROM employees; # 6.查询各个管理者手下员工的最低工资,其中最低工资不能低于6000,没有管理者的员工不计算在内 SELECT manager_id,MIN(salary) FROM employees WHERE manager_id IS NOT NULL GROUP BY manager_id HAVING MIN(salary) >= 6000; # 7.查询所有部门的名字,location_id,员工数量和平均工资,并按平均工资降序 SELECT d.department_name,d.location_id,COUNT(employee_id),AVG(salary) "avg_sal" FROM departments d LEFT JOIN employees e ON d.department_id = e.department_id GROUP BY department_name,location_id ORDER BY avg_sal DESC; # 8.查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资 SELECT department_name,job_id,MIN(salary) FROM departments d LEFT JOIN employees e ON e.`department_id` = d.`department_id` GROUP BY department_name,job_id ログイン後にコピー |
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