当前位置: 首页 > news >正文

【MySql】数据库的聚合查询

写在最前面的话

        哈喽,宝子们,今天给大家带来的是MySql数据库的聚合查询。在前面CRUD章节我们学习了表达式查询,表达式查询是针对列和列之间进行运算的,那么如果想在行和行之间进行运算,那么就需要用到聚合查询。聚合查询除了包含聚合函数外(count,sum,avg,max,min),还包含group by 和 having 语句。接下来让我们一起进入学习吧,感谢大家的支持!喜欢的话可以三连哦~~~

目录

一、聚合函数

1、COUNT([DISTINCT]expr)

2、SUM([DISTINCT]expr)

3、AVG([DISTINCT]expr)

4、MAX([DISTINCT]expr)

5、MIN([DISTINCT]expr)

二、GROUP BY子句

三、HAVING子句


一、聚合函数

        常见的统计总数、计算平局值等操作,可以使用聚合函数来实现,常见的聚合函数有:

函数说明
COUNT([DISTINCT]expr)

返回查询到的数据的 数量

SUM([DISTINCT]expr)返回查询到的数据的 总和,不是数字没有意义
AVG([DISTINCT]expr)返回查询到的数据的 平均值,不是数字没有意义
MAX([DISTINCT]expr)返回查询到的数据的 最大值,不是数字没有意义
MIN([DISTINCT]expr)返回查询到的数据的 最小值,不是数字没有意义

插入测试表

        为了大家更好的学习聚合函数,我们在学习前先创建一张测试表并插入数据,下面的学习案例都通过这张表举例子:

--创建考试成绩表
CREATE TABLE exam_result (
id INT,
name VARCHAR(20),
chinese DECIMAL(3,1),
math DECIMAL(3,1),
english DECIMAL(3,1)
);
-- 插入测试数据
INSERT INTO exam_result (id,name, chinese, math, english) VALUES
(1,'唐三藏', 67, 98, 56),
(2,'孙悟空', 87.5, 78, 77),
(3,'猪悟能', 88, 98, 90),
(4,'曹孟德', 82, 84, 67),
(5,'刘玄德', 55.5, 85, 45),
(6,'孙权', 70, 73, 78.5),
(7,'宋公明', 75, 65, 30);

1、COUNT([DISTINCT]expr)

把数据表中的数据数量进行汇总,返回汇总的结果。

语法:

select count(表达式) from 表名;--表达式可为*或列名

学习案例

*:

select count(*) from exam_result;--使用*

执行上述SQL语句后,运行结果如下图所示: 

列名:

select count(name) from exam_result;--使用列名

 执行上述SQL语句后,运行结果如下图所示: 

拓展知识:大家会发现使用列名与使用*号达到的效果是一样的,但其实如果当前列为NULL,使用列名就不会计算进去,而使用*号就会。

当插入一条name为NULL的数据,再次运行结果如下图所示:

 distinct:

select count(distinct name) from exam_result;--使用distinct去重

执行上述SQL语句后,运行结果如下图所示: 

 2、SUM([DISTINCT]expr)

把这一列的若干行进行求和(算术运算),只能针对数字类型使用。

语法:

select sum(表达式) from 表名;--表达式为列名

 学习案例

---计算所有同学的语文成绩

select sum(chinese) from exam_result;--如果数据中有null会被排除掉

---计算所有科目的总成绩

select sum(chinese+math+english) from exam_result;--如果数据中有null会被排除掉

 3、AVG([DISTINCT]expr)

把这一列的若干行进行平均值运算(算术运算),只能针对数字类型使用。

语法:

select avg(表达式) from 表名;--表达式为列名

 学习案例

---计算数学成绩的平均值

select avg(math) from exam_result;

---计算所有科目总成绩的平均值

select avg(chinese+math+english) from exam_result;

 4、MAX([DISTINCT]expr)

把这一列的若干行进行求最大值(算术运算),只能针对数字类型使用。

 语法:

select max(表达式) from 表名;--表达式为列名

学习案例

---计算英语成绩的最大值

select max(exglish) from exam_result;

---计算所有科目总成绩的最大值

select max(chinese+math+english) from exam_result;

5、MIN([DISTINCT]expr)

把这一列的若干行进行求最小值(算术运算),只能针对数字类型使用。

语法:

select min(表达式) from 表名;--表达式为列名

 学习案例

---计算数学成绩的最小值

select min(math) from exam_result;

---计算所有科目总成绩的最小值

select min(chinese+math+english) from exam_result;

二、GROUP BY子句

插入测试表

为了大家更好的学习group by,我们在学习前先创建一张测试表并插入数据,下面的学习案例都通过这张表举例子:

---创建员工表
create table emp(id int primary key auto_increment,name varchar(20),role varchar(20),salary int);
---插入数据
insert into emp values(null,'张三','程序员',1688);
insert into emp values(null,'李四','程序员',1888);
insert into emp values(null,'王五','程序员',1988);
insert into emp values(null,'赵六','产品经理',168);
insert into emp values(null,'田七','产品经理',188);
insert into emp values(null,'周八','老板',8888);

 group by是针对指定的列进行分组,把这一列中值相同的行分到一组中再分别使用聚合函数。

语法:

select 列名,聚合函数 from 表名 group by 列名;

 学习案例

---计算不同职务的平均工资

select role,avg(salary) from emp group by role;--先分组,再算平均值

执行上述SQL语句后,运行结果如下图所示: 

拓展知识:如果只分组不使用聚合函数可能无法得到准确数据,会得到每组的第一条记录(如下图所示)。

三、HAVING子句

group by 子句进行分组以后,需要对分组结果再进行条件过滤时,不能使用 where语句,而需要用having。

语法:

select 列名,聚合函数 from 表名 group by 列名;

 学习案例:

使用group by的时候还可以搭配其它条件,但是需要区分清楚该条件是在分组前的条件还是分组后的条件。

 ---查询每个岗位的平均工资,但是排除张三(分组之前)

select role,avg(salary) from emp where name!='张三' group by role;
---先进行where筛选,再根据role分组,最后使用avg算平均

执行上述SQL语句后,运行结果如下图所示: 

---查询每个岗位的平均工资,但排除平均工资超过2k的结果(分组之后)

select role,avg(salary) from emp group by role having avg(salary)<2000;

执行上述SQL语句后,运行结果如下图所示: 

拓展知识:在group by中可以一条sql语句完成上述两者的条件筛选。

---查询每个岗位的平均工资,但是排除张三并保留平均值<2k的结果

select role,avg(salary) 
from emp 
where name!='张三' 
group by role 
having avg(salary)<2000;

执行上述SQL语句后,运行结果如下图所示: 


        希望各位读者阅读后都能有所收获,如果喜欢本篇博客的可以点赞+关注+收藏!!!同时也欢迎各位大神如果在阅读过程中发现文章有错误也可私信指正错误,我们下一篇博客再见~~~ 

相关文章:

【MySql】数据库的聚合查询

写在最前面的话 哈喽&#xff0c;宝子们&#xff0c;今天给大家带来的是MySql数据库的聚合查询。在前面CRUD章节我们学习了表达式查询&#xff0c;表达式查询是针对列和列之间进行运算的&#xff0c;那么如果想在行和行之间进行运算&#xff0c;那么就需要用到聚合查询。聚合查…...

Linux初探 - 概念上的理解和常见指令的使用

目录 Linux背景 Linux发展史 GNU 应用场景 发行版本 从概念上认识Linux 操作系统的概念 用户的概念 路径与目录 Linux下的文件 时间戳的概念 常规权限 特殊权限 Shell的概念 常用指令 ls tree stat clear pwd echo cd touch mkdir rmdir rm cp mv …...

苹果上架Guideline 4.3 - Design

最近上架苹果商店&#xff0c;审核提示 Guideline 4.3 - DesignWe noticed your app shares a similar binary, metadata, and/or concept as apps previously submitted by a terminated Apple Developer Program account.Submitting similar or repackaged apps is a form o…...

【数据分析入门】【淘宝电商API接入与电商数据分析】初识Web API(一)

今天开始我们将学习如何使用Web应用变成借口(API)自动请求网站到特定信息而不是整个网站&#xff0c;再对这些信息进行可视化。由于这样编写到程序始终使用最新到数据来生成可视化&#xff0c;因此即便数据瞬息万变&#xff0c;它呈现到信息也都是最新的。比如&#xff0c;我们…...

蓝桥杯官网练习题(李白打酒)

题目描述 本题为填空题&#xff0c;只需要算出结果后&#xff0c;在代码中使用输出语句将所填结果输出即可。 话说大诗人李白&#xff0c;一生好饮。幸好他从不开车。 一天&#xff0c;他提着酒壶&#xff0c;从家里出来&#xff0c;酒壶中有酒2斗。他边走边唱&#xff1a; …...

聚类分析 | MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化

聚类分析 | MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化 目录 聚类分析 | MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 基于自组织特征映射聚类算法(SOM)的数据聚类可视化 可直接运行 注释清晰 Matlab语言 1.多特征输入&…...

Spring AOP:面向切面编程在实际项目中的应用

&#x1f337;&#x1f341; 博主猫头虎&#xff08;&#x1f405;&#x1f43e;&#xff09;带您 Go to New World✨&#x1f341; &#x1f984; 博客首页——&#x1f405;&#x1f43e;猫头虎的博客&#x1f390; &#x1f433; 《面试题大全专栏》 &#x1f995; 文章图文…...

python爬虫的反扒技术有哪些如何应对

Python爬虫常见的反扒技术主要有以下几种: IP封禁&#xff1a;有些网站会限制爬虫的IP访问频率&#xff0c;如果访问流量过大&#xff0c;可能会被封禁IP。可以通过使用代理IP或者轮换IP的方式规避此类反扒技术。 用户代理限制&#xff1a;有些网站会通过检测请求头中的用户代…...

网络原理,了解xml, json,protobuffer的特点

目录 外卖服务器场景带入 大佬们通用的规范格式 一、&#x1f466; 外卖服务器场景 外面服务器沟通有很多模式——展示商家列表等等&#xff0c;只是其中一个&#xff0c;因此需要一个统一的规划了——不同应用程序&#xff0c;里面的自定义格式是不一样的&#xff0c;这样的…...

工具 | XShell的学习与使用

工具 | XShell的学习与使用 时间&#xff1a;2023年9月8日09:03:29 文章目录 工具 | XShell的学习与使用1.下载2.安装 1.下载 1.官网XSHELL - NetSarang Website 2.免费版下载&#xff1a;家庭/学校免费 - NetSarang Website (xshell.com) 3.https://cdn.netsarang.net/de06d10…...

基于微服务+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql开发的智慧工地源码(物联网、人工智能、AI识别、危大工程)

智慧工地系统利用物联网、人工智能、云计算、大数据、移动互联网等新一代信息技术&#xff0c;通过工地中台、三维建模服务、视频AI分析服务等技术支撑&#xff0c;实现智慧工地高精度动态仿真&#xff0c;趋势分析、预测、模拟&#xff0c;建设智能化、标准化的智慧工地综合业…...

Kafka安装与使用

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统&#xff0c;因为其高吞吐量、分布式可扩展性等等强大功能使得在目前互联网系统中广泛使用。该篇博客入门了解一下Kafka的安装及使用。 Kafka概念 Kafk是分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类&#xff0c;发送消息…...

php出现SSL certificate problem: unable to get local issuer certificate的解决办法

当在本地使用curl或者一些其它封装好的http类库或组件&#xff08;如php界 知名的 http客户端 Guzzle&#xff09;需要访问https时&#xff0c;如果本地没有配置证书&#xff0c;会出现SSL certificate problem: unable to get local issuer certificate的报错信息。 解决办法一…...

Flask狼书笔记 | 07_留言板

文章目录 7 留言板7.1 使用包组织代码7.2 Web开发流程7.3 使用Bootstrap-Flask7.4 Flask-Moment本地化日期和时间7.5 使用Faker生成虚拟数据7.6 Flask_DebugToolbar调试程序7.7 Flask配置的两种组织形式小结 7 留言板 这是一个简单的程序&#xff0c;涉及到的大部分是之前所学…...

文件导入之Validation校验List对象数组

背景&#xff1a; 我们的接口是一个List对象&#xff0c;对象里面的数据基本都有一些基础数据校验的注解&#xff0c;我们怎么样才能校验这些基础规则呢&#xff1f; 我们在导入excel文件进行数据录入的时候&#xff0c;数据录入也有基础的校验规则&#xff0c;这个时候我们又…...

【Linux】文件系统

磁盘及文件系统 文件的增删查改 重新认识目录 目录是文件嘛&#xff1f; 是的。 目录有iNode嘛&#xff1f; 有 目录有内容嘛&#xff1f; 有 任何一个文件&#xff0c;一定在一个目录内部&#xff0c;所以一个目录的内容是什么&#xff1f; 需要数据块&#xff0c;目录的数据…...

1.5 空间中的平面与直线

空间中的平面和直线 知识点1 平面方程 1.平面的法向量与法式 定义1 若向量n 垂直与平面N&#xff0c;则称向量n为平面N的法向量。 设一平面通过一直点 M 0 ( x 0 , y 0 , z 0 ) M_0(x_0,y_0,z_0) M0​(x0​,y0​,z0​)求垂直于非零向量 n ⃗ \vec{n} n (A,B,C),求改平面N的…...

【深度学习】实验06 使用TensorFlow完成线性回归

文章目录 使用TensorFlow完成线性回归1. 导入TensorFlow库2. 构造数据集3. 定义基本模型4. 训练模型5. 线性回归图 附&#xff1a;系列文章 使用TensorFlow完成线性回归 TensorFlow是由Google开发的一个开源的机器学习框架。它可以让开发者更加轻松地构建和训练深度学习模型&a…...

2023国赛 C题论文 蔬菜类商品自动定价与补货策略

因为一些不可抗力&#xff0c;下面仅展示小部分论文&#xff0c;其余看文末 一、问题重述 在生鲜超市管理领域&#xff0c;涉及一系列复杂问题&#xff0c;包括供应链管理、定价策略以及市场需求分析等方面。以蔬菜类商品为案例&#xff0c;这些商品在生鲜商超中具有较短的保…...

使用 【jacoco】对基于 SpringBoot 和 Dubbo RPC 的项目生成测试覆盖率报告:实践+原理

基于 Dubbo RPC 的项目中有一个提供者项目backend、一个消费者项目gateway、以及注册中心nacos。本篇文章记录在windows本地对该框架的测试过程&#xff0c;以及介绍jacoco的基本原理 测试过程 官网下载安装包解压到本地&#xff0c;https://www.jacoco.org/jacoco/ 只需要用…...

【Linux】shell脚本忽略错误继续执行

在 shell 脚本中&#xff0c;可以使用 set -e 命令来设置脚本在遇到错误时退出执行。如果你希望脚本忽略错误并继续执行&#xff0c;可以在脚本开头添加 set e 命令来取消该设置。 举例1 #!/bin/bash# 取消 set -e 的设置 set e# 执行命令&#xff0c;并忽略错误 rm somefile…...

大话软工笔记—需求分析概述

需求分析&#xff0c;就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究&#xff0c;从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要&#xff0c;后续设计的依据主要来自于需求分析的成果&#xff0c;包括: 项目的目的…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合

强化学习&#xff08;Reinforcement Learning, RL&#xff09;是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程&#xff0c;然后使用强化学习的Actor-Critic机制&#xff08;中文译作“知行互动”机制&#xff09;&#xff0c;逐步迭代求解…...

SciencePlots——绘制论文中的图片

文章目录 安装一、风格二、1 资源 安装 # 安装最新版 pip install githttps://github.com/garrettj403/SciencePlots.git# 安装稳定版 pip install SciencePlots一、风格 简单好用的深度学习论文绘图专用工具包–Science Plot 二、 1 资源 论文绘图神器来了&#xff1a;一行…...

线程同步:确保多线程程序的安全与高效!

全文目录&#xff1a; 开篇语前序前言第一部分&#xff1a;线程同步的概念与问题1.1 线程同步的概念1.2 线程同步的问题1.3 线程同步的解决方案 第二部分&#xff1a;synchronized关键字的使用2.1 使用 synchronized修饰方法2.2 使用 synchronized修饰代码块 第三部分&#xff…...

基于Docker Compose部署Java微服务项目

一. 创建根项目 根项目&#xff08;父项目&#xff09;主要用于依赖管理 一些需要注意的点&#xff1a; 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件&#xff0c;否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...

【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)

要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况&#xff0c;可以通过以下几种方式模拟或触发&#xff1a; 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务&#xff0c;例如&#xff1a; 使用多线程循环执行复杂计算&#xff08;如数学运算、加密解密等&#xff09;。运行图…...

MySQL中【正则表达式】用法

MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现&#xff08;两者等价&#xff09;&#xff0c;用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例&#xff1a; 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...

多种风格导航菜单 HTML 实现(附源码)

下面我将为您展示 6 种不同风格的导航菜单实现&#xff0c;每种都包含完整 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。 1. 简约水平导航栏 <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport&qu…...

docker 部署发现spring.profiles.active 问题

报错&#xff1a; org.springframework.boot.context.config.InvalidConfigDataPropertyException: Property spring.profiles.active imported from location class path resource [application-test.yml] is invalid in a profile specific resource [origin: class path re…...