group by与avg(),max(),min(),sum()函数的关系

数据库表:

create  table  pay_report(

    rdate  varchar ( 8 ),      --日期

    region_id  varchar ( 4 ),     --地市  

    alipay_pay  varchar ( 12 ),  --支付宝支付

    wechat_pay  varchar ( 12 ),  --微信支付

    phonepay  varchar ( 12 )     --电话支付

);

数据表的含义:一个江苏省全省连锁的商铺，每一天总公司都会收到各地市中，电话支付，微信支付，支付宝支付的钱

插入数据:

insert  into  pay_report  values ( '20170901' , '0531' , '120000' , '2232100' , '2000' );

insert  into  pay_report  values ( '20170901' , '0532' , '890000' , '100200' , '800' );

insert  into  pay_report  values ( '20170901' , '0533' , '230001' , '210000' , '0' );

insert  into  pay_report  values ( '20170902' , '0531' , '249500' , '2234400' , '100' );

insert  into  pay_report  values ( '20170902' , '0532' , '289000' , '1234000' , '1800' );

insert  into  pay_report  values ( '20170902' , '0533' , '180000' , '1532100' , '1400' );

insert  into  pay_report  values ( '20170903' , '0531' , '168000' , '2442100' , '100' );

...

...

1.avg(),max(),min(),sum()函数可以单独，不与group by一起使用

select  sum (alipay_pay), sum (wechat_pay), max (phonepay) from  pay_report;

原因是： avg(),max(),min(),sum() 是对某一分组的操作,这些函数不与其他字段一起查询，他们 查询内容是列这一大分组的操作，查询的数据只有一条

2.avg(),max(),min(),sum()函数与某一字段一起不使用group by一起查询时，就会报错

select  rdate, sum (alipay_pay), sum (wechat_pay), max (phonepay) from  pay_report;

原因是:avg(),max(),min(),sum()是对一分组的操作,而rdate字段是对单一一条的操作，所以在一起查询会报错，所以必须使用group by

3,avg(),max(),min(),sum()函数与某一字段一起使用group by一起查询时

select  rdate, sum (alipay_pay), sum (wechat_pay), max (phonepay) from  pay_report  group  by  rdate;

原因:rdate将数据按rdate分组，avg(),max(),min(),sum()再对这每一个小分组的数据进行操作,

    所以但查询的字段是什么，就必须在后面group by这些字段

    eg: select A,B,C from test group by A;错误

        select A,B,C from test group by A,B,C;正确

4,查询的字段不使用函数,但使用group by

1).select  rdate  from  pay_report  group  by  rdate;

其实显示的是rdate每一个唯一的值，其实与 select  distinct  rdate  from  pay_report;语句相同

2). select  rdate,region_id  from  pay_report  group  by  rdate,region_id;

其实筛选出来的是在 rdate中的每一个不同的 region_id值

 github上有我更多的笔记:Raray-chuan (兮川) · GitHub,欢迎stars与following，如果有问题可以在issue中向我咨询

关注我的公众号，获取更多关于后端、大数据的知识