mysql 范围统计(-1)

本文介绍了如何使用MySQL创建数据表、插入数据,并通过CASE语句实现数据的范围分组,进而统计各分数段的数据数量。同时展示了如何查看索引信息及SQL执行计划。
-- 创建数据表
create table score(id int not null auto_increment,score int not null,primary key (id))engine=myisam;

-- 插入数据
insert into score(`score`) values(100),(200),(200),(100),(300),(400),(500),(300),(200),(400),(500),(200),(500),(300);

-- 范围分组


SELECT 
count(a.score_class),a.score_class
FROM
    (SELECT 
        id,
            score,
            (CASE
                WHEN score >= 100 AND score <= 200 THEN 1
                WHEN score > 200 AND score <= 300 THEN 2
                WHEN score > 300 AND score <= 400 THEN 3
                WHEN score > 400 AND score <= 500 THEN 4
                ELSE 5
            END) AS score_class
    FROM
        score) AS a   group by a.score_class;

-- output 

+----------------------+-------------+
| count(a.score_class) | score_class |
+----------------------+-------------+
|                    7 |           1 |
|                    3 |           2 |
|                    2 |           3 |
|                    3 |           4 |
+----------------------+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)

-- index
mysql> show index from score;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| score |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |          15 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)

-- explain

+----+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+---------------------------------+
| id | select_type | table      | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra                           |
+----+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+---------------------------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   15 | Using temporary; Using filesort |
|  2 | DERIVED     | score      | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   15 | NULL                            |
+----+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+---------------------------------+
2 rows in set (0.04 sec)


-- 写在最后, 这篇文章和上一篇文章是有关系的, 
-- 区别点:
-- 1  分组求和的方式不同
-- 2  有一个行转列的过程.






 

转载于:https://my.oschina.net/u/1579560/blog/803577

### 如何在 MySQL 中进行去重统计 #### 使用 `DISTINCT` 关键字 为了去除重复记录并统计数据,在 SQL 查询中可以使用 `DISTINCT` 关键字来确保返回的结果集中每一列都唯一。例如,要获取不同宿舍的数量: ```sql SELECT COUNT(DISTINCT dorm) AS unique_dorm_count FROM test_info; ``` 此命令会计算表 `test_info` 中不重复的 `dorm` 字段数量[^1]。 #### 结合 `GROUP BY` 子句 当需要按照某些字段分组并对每组内的数据执行聚合操作时,则可采用 `GROUP BY` 来实现更复杂的查询逻辑。比如按计划编号汇总产品名称而不显示重复项: ```sql SELECT PLAN_NUMBER, PRODUCT_NAME FROM psur_list GROUP BY PLAN_NUMBER, PRODUCT_NAME; ``` 这里不仅实现了基于两个字段组合后的去重效果,还能够进一步分析各组的数据特性[^4]。 #### 利用子查询方式 对于更加复杂的需求场景下,还可以通过构建嵌套查询的方式完成特定条件下对目标集合做去重处理后再计数的任务。假设有一个包含多个学生的表格结构,并希望了解每个班级里实际存在的性别种类数目: ```sql SELECT class_id, (SELECT COUNT(DISTINCT gender) FROM students s2 WHERE s2.class_id = classes.class_id) as genders_num FROM classes; ``` 上述例子展示了如何在一个外部查询中针对内部关联表实施 DISTINCT 统计工作[^3]。 #### 应用条件判断函数 有时可能还需要根据一定规则筛选符合条件的对象再去做除法运算或者求和之类的动作。这时就可以考虑引入 IF 或 CASE WHEN 这样的表达式来进行辅助控制。例如想要知道某段时间内成功支付订单所涉及的不同用户 ID 的总量: ```sql SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS paid_users FROM orders WHERE status='paid' AND order_date BETWEEN 'start-date' AND 'end-date'; ``` 这段代码片段说明了怎样利用 WHERE 后面附加过滤条件配合 DISTINCT 实现精确范围内的成员身份确认过程[^2]。
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