SQL极简核心:GROUP BY 分组

最详细讲解!sql语句group by 摘要:GROUP BY的核心功能是数据分组聚合,通常与COUNT、SUM、AVG等聚合函数配合使用。基本语法要求SELECT中未被聚合的列必须出现在GROUP BY中。GROUP BY可与HAVING(分组后筛选)、ORDER BY(结果排序)联用。与DISTINCT的区别在于:GROUP BY侧重分组聚合,DISTINCT仅去重。执行顺序遵循FROM→WHERE→GROUP BY→HAVING→SELECT→ORDER BY。典型应用场景包括统计各班人数、计算部门销售额等需要分组汇总的需求。 阅读详情

概念

GROUP BY allows you to separate data into groups, which can be aggregated independently of one another.

GROUP BY 语句作用于某一列或者多列(分组列),然后按照分组列的不同值对表格进行分组(分组=分区+去重)
为什么强调”去重“,因为窗口函数没有去重 ,只有分区功能。

如何理解去重?GROUP BY city 就是选出 City 的值作为分组对象,这个值必然是不重复的。

namecity
Robinsh
Bobhz
Lilysh
Alicesz

分组对象为

City
sh
hz
sz

用法

  • 字段去重

    SELECT col_name
    FROM t
    WHERE condition
    GROUP BY col_name
    
  • 分组聚合
    GROUP BY 更常用的是聚合函数配合使用,将全局聚合变成分组聚合,结果由原来的一行,变为多行。

如:

SELECT city, COUNT(name) cnt
FROM t
GROUP BY city

结果则为:

namecnt
sh2
hz1
sz1

聚合函数COUNT统计的是在分组的情况下,分组以外字段的数量。

注意事项

  • 不论语法还是实际执行顺序,GROUP BY分组操作 在 行过滤WHERE之后进行

  • 使用了GROUP BY 之后对SELECT的限制:SELECT 之后的字段必须是分组字段或者聚合字段,不允许有其它多余字段。再强调一遍,所有SELECT之后的字段不是分组字段,就必须在聚合函数中!
    新手大忌:

    SELECT * FROM table_a GROUP BY col
    

    牢记GROUP BY 与通配符 *水火不容!

  • 如果包含分组对象的值含有 NULL,那么NULL也会作为最终分组结果之一。

  • 如果需要对聚合项的聚合值进行行过滤要使用HAVING,而不是对特定行进行行过滤的WHERE
    (WHERE进行普通行过滤,而HAVING分组行过滤)

  • HAVING 可以使用SELECT 中字段的别名,虽然HAVING 在SELECT 之前执行(奇怪!)
    例如:

    SELECT m.s_id, AVG(IFNULL(m.s_score, 0)) avg_score
    FROM 
    		(
    		SELECT st.s_id, 
    		       sc.s_score
    		FROM Student st 
    		LEFT JOIN Score sc 
    		ON st.s_id = sc.s_id
    		) m 
    GROUP BY m.s_id
    -- HAVING AVG(IFNULL(m.s_score, 0)) < 60 
    HAVING avg_score < 60  # why this also OK ?
    
sql server——分组查询 sql server里分组查询通常用于配合聚合函数,达到分类汇总统计的信息。而其分类汇总的本质实际上就是先将信息排序,排序后相同类别的信息会聚在一起,然后通过需求进行统计计算。 使用Group BY 进行分组查询 --查询男女生的人数 在没有学习分组查询之前,我们可以安装常规的思路解决查询需求: select count(*) from person where sex='男' ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Robin_Pi
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