数据库 GROUP BY 操作

最新推荐文章于 2023-07-20 12:01:37 发布

原创最新推荐文章于 2023-07-20 12:01:37 发布 · 3.9k 阅读

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GROUPBY语句用于结合合计函数对数据进行分组，本文通过用户表示例，演示了未分组与分组后的查询效果。通过COUNT(*)展示相同密码用户的数量，进一步解释了多列分组的应用，如查看签到和请假人数统计。最后讨论了分组后的排序问题。GROUPBY操作对于数据分析和信息统计至关重要。

GROUP BY 语句用于结合合计函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。

接下来以user用户表为示例

未分组前：

SELECT userID,userName,userPasswd  from user ;

分组后：

SELECT userID,userName,userPasswd  from user GROUP BY userPasswd;

由于是以用户密码列分组作为结果集，相同密码信息的结果集只会显示一部分

那么，相同密码的信息个数有多少呢，示例如下：

SELECT userID,userName,userPasswd,COUNT(*) as count from user GROUP BY userPasswd;

这样的操作具体有什么用呢？小伙伴们可以参考打卡签到和未签到人数的快速查看

前面有说过group by可以通过多列分组作为结果，那么我们以user ID来再次分组，看看结果如何。

SELECT userID,userName,userPasswd,COUNT(*) as count from user 
GROUP BY userPasswd,userID;

大家会发现这样是不是没有分组，那是什么原因呢，原因在于userID是唯一的，如果user ID换成性别userType结果会如何，我们加上一列userType数据

SELECT userID,userName,userPasswd,userType,COUNT(*) as count from user 
GROUP BY userPasswd,userType;

从上面操作我们可以看出，按userPasswd和userType分组会多出几组数据，这种操作有什么用呢？小伙伴们可以参考是否签到和是否请假的人数统计

从上面的操作，我们可以看出，如果不进行排序操作，就会默认第一组升序排序，那么我们交换下位置看看是否如此吧

SELECT userID,userName,userPasswd,userType,COUNT(*) as count from user
 GROUP BY userType,userPasswd;

以上就是今天讲解group up操作语句的所有内容了。

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