group by的用法

mysql> use ecshop
Database changed


mysql> select cat_id,count(*) as total from ecs_goods group by cat_id;
+--------+-------+
| cat_id | total |
+--------+-------+
|      2 |     1 | 
|      3 |    15 | 
|      4 |     3 | 
|      5 |     1 | 
|      8 |     3 | 
|     11 |     2 | 
|     13 |     2 | 
|     14 |     2 | 
|     15 |     2 | 
+--------+-------+
9 rows in set (0.00 sec)


mysql> select cat_id,sum(shop_price) as total from ecs_goods group by cat_id;
+--------+----------+
| cat_id | total    |
+--------+----------+
|      2 |   823.33 | 
|      3 | 26191.00 | 
|      4 |  6891.00 | 
|      5 |  3700.00 | 
|      8 |   226.00 | 
|     11 |    62.00 | 
|     13 |    67.00 | 
|     14 |   108.00 | 
|     15 |   140.00 | 
+--------+----------+
9 rows in set (0.00 sec)


mysql> select cat_id,max(shop_price) as total from ecs_goods group by cat_id;
+--------+---------+
| cat_id | total   |
+--------+---------+
|      2 |  823.33 | 
|      3 | 5999.00 | 
|      4 | 2878.00 | 
|      5 | 3700.00 | 
|      8 |  100.00 | 
|     11 |   42.00 | 
|     13 |   48.00 | 
|     14 |   90.00 | 
|     15 |   95.00 | 
+--------+---------+
9 rows in set (0.03 sec)




mysql> set names gb2312;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)


mysql> select cat_id,goods_name,max(shop_price) as total from ecs_goods group by cat_id;
+--------+-----------------------+---------+
| cat_id | goods_name            | total   |
+--------+-----------------------+---------+
|      2 | 恒基伟业G101                |  823.33 | 
|      3 | 飞利浦9@9v                  | 5999.00 | 
|      4 | KD876                 | 2878.00 | 
|      5 | 诺基亚N96                  | 3700.00 | 
|      8 | 诺基亚N85原装充电器                |  100.00 | 
|     11 | 索爱原装M2卡读卡器                  |   42.00 | 
|     13 | 小灵通/固话50元充值卡              |   48.00 | 
|     14 | 移动100元充值卡                |   90.00 | 
|     15 | 联通100元充值卡                |   95.00 | 
+--------+-----------------------+---------+
9 rows in set (0.00 sec)


mysql> select cat_id,goods_name,avg(shop_price) as total from ecs_goods group by cat_id;
+--------+-----------------------+-------------+
| cat_id | goods_name            | total       |
+--------+-----------------------+-------------+
|      2 | 恒基伟业G101                |  823.330000 | 
|      3 | 飞利浦9@9v                  | 1746.066667 | 
|      4 | KD876                 | 2297.000000 | 
|      5 | 诺基亚N96                  | 3700.000000 | 
|      8 | 诺基亚N85原装充电器                |   75.333333 | 
|     11 | 索爱原装M2卡读卡器                  |   31.000000 | 
|     13 | 小灵通/固话50元充值卡              |   33.500000 | 
|     14 | 移动100元充值卡                |   54.000000 | 
|     15 | 联通100元充值卡                |   70.000000 | 
+--------+-----------------------+-------------+
9 rows in set (0.00 sec)


mysql> select cat_id,goods_name,avg(shop_price) as total from ecs_goods group by cat_id having avg(shop_price)>1000; 
+--------+------------+-------------+
| cat_id | goods_name | total       |
+--------+------------+-------------+
|      3 | 飞利浦9@9v       | 1746.066667 | 
|      4 | KD876      | 2297.000000 | 
|      5 | 诺基亚N96       | 3700.000000 | 
+--------+------------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)


mysql> select cat_name from ecs_category where cat_id=3;
+----------+
| cat_name |
+----------+
| GSM手机     | 
+----------+
1 row in set (0.00 sec)


mysql> select cat_name from ecs_category where cat_id=3 union select goods_name from ecs_goods where cat_id=3;
+------------------------+
| cat_name               |
+------------------------+
| GSM手机                   | 
| 飞利浦9@9v                   | 
| 诺基亚E66                   | 
| 索爱C702c                  | 
| 摩托罗拉A810                  | 
| 诺基亚5320 XpressMusic      | 
| 夏新N7                     | 
| 三星SGH-F258               | 
| 三星BC01                   | 
| 金立 A30                   | 
| 多普达Touch HD              | 
| P806                   | 
| 摩托罗拉E8                    | 
| 诺基亚N85                   | 
+------------------------+
14 rows in set (0.05 sec)




mysql> select goods_name from ecs_goods where cat_id=3;
+------------------------+
| goods_name             |
+------------------------+
| 飞利浦9@9v                   | 
| 诺基亚E66                   | 
| 索爱C702c                  | 
| 索爱C702c                  | 
| 摩托罗拉A810                  | 
| 诺基亚5320 XpressMusic      | 
| 摩托罗拉A810                  | 
| 夏新N7                     | 
| 三星SGH-F258               | 
| 三星BC01                   | 
| 金立 A30                   | 
| 多普达Touch HD              | 
| P806                   | 
| 摩托罗拉E8                    | 
| 诺基亚N85                   | 
+------------------------+
15 rows in set (0.00 sec)


mysql> select goods_name from ecs_goods where cat_id=(select cat_id from ecs_category where cat_name='GSM手机');
+------------------------+
| goods_name             |
+------------------------+
| 飞利浦9@9v                   | 
| 诺基亚E66                   | 
| 索爱C702c                  | 
| 索爱C702c                  | 
| 摩托罗拉A810                  | 
| 诺基亚5320 XpressMusic      | 
| 摩托罗拉A810                  | 
| 夏新N7                     | 
| 三星SGH-F258               | 
| 三星BC01                   | 
| 金立 A30                   | 
| 多普达Touch HD              | 
| P806                   | 
| 摩托罗拉E8                    | 
| 诺基亚N85                   | 
+------------------------+
15 rows in set (0.05 sec)


mysql> select goods_name from (select * from ecs_goods where cat_id in(3,5)) as tem_name where goods_name like '诺基亚%';
+------------------------+
| goods_name             |
+------------------------+
| 诺基亚E66                   | 
| 诺基亚5320 XpressMusic      | 
| 诺基亚N85                   | 
| 诺基亚N96                   | 
+------------------------+
4 rows in set (0.03 sec)

### SQL 中 GROUP BY用法 #### 基本概念 `GROUP BY` 是 SQL 中用于将数据按指定字段分组的关键字。它通常与聚合函数一起使用,以便对每组数据执行统计计算,如计数、求和、平均值等[^1]。 #### 语法结构 以下是 `GROUP BY` 的基本语法: ```sql SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column_name; ``` 其中: - `column_name`: 表示需要分组的字段名称。 - `aggregate_function()`: 聚合函数,例如 `COUNT()`、`SUM()`、`AVG()` 等。 - `table_name`: 数据源所在的表名。 - `condition`: 可选的过滤条件[^2]。 #### 示例说明 假设有一个名为 `sales` 的表格,其结构如下: | id | category | amount | |----|----------|--------| | 1 | A | 100 | | 2 | B | 200 | | 3 | A | 150 | | 4 | C | 300 | ##### 计算每个类别的总金额 如果想计算每个类别 (`category`) 的销售总额,则可以使用以下查询: ```sql SELECT category, SUM(amount) AS total_amount FROM sales GROUP BY category; ``` 结果将是: | category | total_amount | |----------|--------------| | A | 250 | | B | 200 | | C | 300 | 此查询通过 `GROUP BY category` 将数据按照 `category` 列分组,并利用 `SUM(amount)` 对每一组的数据进行汇总[^3]。 ##### 添加筛选条件 (HAVING 子句) 有时可能还需要进一步筛选满足特定条件的分组。这可以通过 `HAVING` 子句实现。例如,仅显示销售额超过 200 的类别: ```sql SELECT category, SUM(amount) AS total_amount FROM sales GROUP BY category HAVING SUM(amount) > 200; ``` 结果为: | category | total_amount | |----------|--------------| | A | 250 | | C | 300 | 这里需要注意的是,`HAVING` 子句的作用是对分组后的数据应用额外的过滤条件。 #### 多列分组 还可以基于多个字段进行分组操作。例如,在 Access 或其他数据库中,可编写如下语句来获取不同组合下的统计数据: ```sql SELECT category, summary, COUNT(*) AS count_items FROM sales GROUP BY category, summary; ``` 这条语句会根据 `category` 和 `summary` 进行双重分组,并返回每种组合的数量[^4]。 --- ### 注意事项 尽管某些数据库(如 Microsoft SQL Server)支持扩展功能(如 `GROUP BY ALL`),但在未来的版本中可能会移除这些特性。因此建议开发者尽量遵循标准 SQL 实践。 ---
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