GROUP BY和集合函数

groupby函数详解 pandas group函数详解 阅读详情
使用集函数

SQL提供了许多集函数,主要包括:

例26 查询学生总人数。

SELECT COUNT(*) AS Expr1 FROM student

 例27 查询选修了课程的学生人数。

注:前者是正确的,后者是没有加DISTINCT修饰的情况。

SELECT COUNT(DISTINCT  Sno) AS Expr1 FROM SC

SELECT COUNT(Sno) AS Expr1 FROM SC

例28计算1号课程的学生平均成绩。

SELECT AVG(Grade) FROM SC  WHERE Sno='1'

例29 查询学习1号课程的学生最高分数。

SELECT MAX(Grade) FROM SC WHERE Sno='1'
五、对查询结果分组

GROUP BY子句可以将查询结果表的各行按一列或多列值分组,值相等的为一组。

对查询结果分组的目的是为了细化集函数的作用对象。如果未对查询结果分组,集函数将作用于整个查询结果,即整个查询结果只有一个函数值。否则,集函数将作用于每一个组,即每一组都有一个函数值。

例30 查询各个课程号与相应的选课人数。

SELECT Cno, Count(Sno) AS Expr1 FROM SC GROUP BY Cno 

例31 查询选修了2门以上课程的学生的学号。

SELECT Sno FROM SC GROUP BY Sno HAVING (COUNT(*)>2)

 

WHERE子句与HAVING短语的区别在于作用对象不同。WHERE子句作用于基本表或视图,从中选择满足条件的元组。HAVING短语作用于组,从中选择满足条件的组。

先用GROUP BY子句按Sno分组,再用集函数COUNT对每一组计数。HAVING短语指定选择组的条件,只有满足条件(即元组个数>3,表示此学生选修的课超过3门)的组才会被选出来。
【SQL学习笔记5】group by 和集合函数&group by和having 1.group by分组函数,通过特定字段将要统计的函数进行分组,并在分组内进行计算。 ⚠️ group by之后,select后面只能出现分组字段或集合函数; 例如:统计不同性别的平均年龄(通过性别将学生进行分组,并在分组内进行年龄的平均值计算) 基础参考表结构:https://blog.youkuaiyun.com/Icesj0280/article/details/111546189 -- 通过字段名称表示分组: select gender,avg(age) from student group by 阅读详情

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