找网站做q币,怎么了解百度蜘蛛到哪个网站,湖南省建设厅,上市公司网站建设评价(1) group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组#xff0c;字段值相同的为一组(2) group by可用于单个字段分组#xff0c;也可用于多个字段分组 select * from employee;
--------------------------------------------- | num | d_id | name | age | sex | homea…(1) group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组字段值相同的为一组(2) group by可用于单个字段分组也可用于多个字段分组 select * from employee;
--------------------------------------------- | num | d_id | name | age | sex | homeaddr | --------------------------------------------- | 1 | 1001 | 张三 | 26 | 男 | beijinghdq | | 2 | 1002 | 李四 | 24 | 女 | beijingcpq | | 3 | 1003 | 王五 | 25 | 男 | changshaylq | | 4 | 1004 | Aric | 15 | 男 | England | --------------------------------------------- select * from employee group by d_id,sex; select * from employee group by sex; -------------------------------------------- | num | d_id | name | age | sex | homeaddr | -------------------------------------------- | 2 | 1002 | 李四 | 24 | 女 | beijingcpq | | 1 | 1001 | 张三 | 26 | 男 | beijinghdq | -------------------------------------------- 根据sex字段来分组sex字段的全部值只有两个(男和女)所以分为了两组 当group by单独使用时只显示出每组的第一条记录 所以group by单独使用时的实际意义不大 group by group_concat()(1) group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用(2) 表示分组之后根据分组结果使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合 select sex from employee group by sex;
------ | sex | ------ | 女 | | 男 | ------ select sex,group_concat(name) from employee group by sex; -------------------------- | sex | group_concat(name) | -------------------------- | 女 | 李四 | | 男 | 张三,王五,Aric | -------------------------- select sex,group_concat(d_id) from employee group by sex; -------------------------- | sex | group_concat(d_id) | -------------------------- | 女 | 1002 | | 男 | 1001,1003,1004 | -------------------------- group by 集合函数(1) 通过group_concat()的启发我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合那么我们也可以通过集合函数来对这个值的集合做一些操作 select sex,group_concat(age) from employee group by sex;
------------------------- | sex | group_concat(age) | ------------------------- | 女 | 24 | | 男 | 26,25,15 | ------------------------- 分别统计性别为男/女的人年龄平均值 select sex,avg(age) from employee group by sex; ---------------- | sex | avg(age) | ---------------- | 女 | 24.0000 | | 男 | 22.0000 | ---------------- 分别统计性别为男/女的人的个数 select sex,count(sex) from employee group by sex; ------------------ | sex | count(sex) | ------------------ | 女 | 1 | | 男 | 3 | ------------------ group by having(1) having 条件表达式用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果(2) having作用和where一样但having只能用于group by select sex,count(sex) from employee group by sex having count(sex)2; ------------------ | sex | count(sex) | ------------------ | 男 | 3 | ------------------ group by with rollup(1) with rollup的作用是在最后新增一行来记录当前列里所有记录的总和 select sex,count(age) from employee group by sex with rollup; ------------------ | sex | count(age) | ------------------ | 女 | 1 | | 男 | 3 | | NULL | 4 | ------------------ select sex,group_concat(age) from employee group by sex with rollup; ------------------------- | sex | group_concat(age) | ------------------------- | 女 | 24 | | 男 | 26,25,15 | | NULL | 24,26,25,15 | ------------------------- 转载于:https://www.cnblogs.com/wangyayun/p/6835686.html
