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MySQL中的高级查询

通过条件查询可以查询到符合条件的数据,但如同要实现对字段的值进行计算、根据一个或多个字段对查询结果进行分组等操作时,就需要使用更高级的查询,MySQL提供了聚合函数、分组查询、排序查询、限量查询、内置函数以实现更复杂的查询需求。接下来将针对这些高级查询的知识进行讲解。

1.聚合函数

在实际开发中,经常需要做一些数据统计操作,例如统计某个字段的最大值、最小值、平均值等。像这样对一组值执行计算并将计算后的值返回的操作称为聚合操作,聚合操作一般通过聚合函数实现。使用聚合函数实现查询的基本语法格式如下。

SELECT [字段名1,字段名2,···,字段名n] 聚合函数 FROM 数据表名;

MySQL中常用的聚合函数如下:

COUNT(e)

返回查询的记录总数,参数e可以是字段名或*

SUM(e)

返回e字段中值的总和

AVG(e)

返回e字段中值的平均值

MAX(e)

返回e字段中的最大值

MIN(e)

返回e字段中的最小值

上面的聚合函数都是MySQL中内置的函数,使用者根据函数的语法格式直接调用即可。

接下来,通过一些例子学习聚合函数在数据统计中的使用。

为了方面演示,我把之前的员工表删了,又创建了一个员工表并插入了一些数据:

mysql> CREATE TABLE emp(-> empno INT PRIMARY KEY,-> ename VARCHAR(16),-> job VARCHAR(16),-> sal INT,-> bon INT-> );
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)mysql> DESC emp;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| empno | int         | NO   | PRI | NULL    |       |
| ename | varchar(16) | YES  |     | NULL    |       |
| job   | varchar(16) | YES  |     | NULL    |       |
| sal   | int         | YES  |     | NULL    |       |
| bon   | int         | YES  |     | NULL    |       |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

表格介绍:

empno:员工编号

ename :员工姓名

job:职位

sal:工资

bon:奖金

插入语句:

mysql> INSERT INTO emp VALUES-> (9880,'张三','销售',3000,200),-> (9885,'李四','保洁',2500,100),-> (9775,'王五','销售',3500,500),-> (9900,'孙七','销售',2500,200),-> (9990,'周八','经理',7000,1000)-> (9770,'吴九','保洁',2500,null),-> (9888,'郑十','销售',3500,null);
Query OK, 7 rows affected (0.01 sec)
Records: 7  Duplicates: 0  Warnings: 0

表中的具体内容如下:

mysql> SELECT*FROM emp;
+-------+--------+--------+------+------+
| empno | ename  | job    | sal  | bon  |
+-------+--------+--------+------+------+
|  9770 | 吴九   | 保洁   | 2500 | NULL |
|  9775 | 王五   | 销售   | 3500 |  500 |
|  9880 | 张三   | 销售   | 3000 |  200 |
|  9885 | 李四   | 保洁   | 2500 |  100 |
|  9888 | 郑十   | 销售   | 3500 | NULL |
|  9900 | 孙七   | 销售   | 2500 |  200 |
|  9990 | 周八   | 经理   | 7000 | 1000 |
+-------+--------+--------+------+------+
7 rows in set (0.00 sec)

1.COUNT()函数

COUNT()函数用于检索数据表行中的值的计数,COUNT(*)可以统计数据表中记录的总条数,即数据表中有多少行记录。例如,想要使用SQL语句查询员工表中有多少个员工的记录。在查询时可以使用COUNT()函数进行统计,具体SQL语句及执行结果如下。

mysql> SELECT COUNT(*) FROM emp;

+----------+

| COUNT(*) |

+----------+

| 7 |

+----------+

1 row in set (0.00 sec)

由上述执行结果可以得出,数据表emp中有7条记录,也就是说员工表中有7个员工的记录。

COUNT()函数中的参数除可以使用*号,还可以使用字段的名称。两者不同的是,使用COUNT(*)统计结果时,相当于统计数据表的行数,不会忽略字段中值为NULL的行;如果使用COUNT(字段)统计,那么字段值为NULL的记录不会被统计。例如,想要使用SQL语句查询员工表中奖金不为NULL的员工个数,具体SQL语句及执行结果如下。

mysql> SELECT COUNT(bon) FROM emp;
+------------+
| COUNT(bon) |
+------------+
|          5 |
+------------+
1 row in set (0.00 sec)

由上述执行结果可以得出,数据表emp中奖金不为NULL的员工有5个。

2.SUN()函数

如果字段中存放的是数值型数据,需要统计该字段中所有值的总数,可以使用SUM()函数。SUM()函数会对指定字段中的值进行累加,并且在数据累加时忽略字段中的NULL值。

例如,想要使用SQL语句查询员工表中员工奖金的总和。可以在查询时使用SUM()函数进行统计,具体SQL语句及执行结果如下。

mysql> SELECT SUM(bon) FROM emp;
+----------+
| SUM(bon) |
+----------+
|     2000 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

上述SELECT语句使用SUM()函数对COMM字段中的值进行求和统计,执行结果中显示员工奖金总和为2000元。

3.AVG()函数

如果字段中存放的是数值型数据,需要统计该字段中所有值的平均值,可以使用AVG()函数。AVG()函数会计算指定字段值的平均值,并且计算时会忽略字段中的NULL值。

例如,想要使用SQL语句查询员工表中员工的平均奖金。查询时可以使用AVG()函数进行统计,具体SQL语句及执行结果如下。

mysql> SELECT AVG(bon) FROM emp;
+----------+
| AVG(bon) |
+----------+
| 400.0000 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

上述SELECT语句使用AVG()函数计算bon字段的平均值。由执行结果可以得出,bon字段的平均值为400.0000。AVG()函数在计算时会忽略bon字段中的NULL值,即只对非NULL的数值进行累加,然后将累加和除以非NULL的行数计算出平均值。

上面已经设置了是五个人有奖金,有两个是没有奖金的,奖金是空值,因此那两个人也不会计算入内。

如果想要统计所有员工的平均奖金,即奖金平均到所有员工身上,可以借助IFNULL()函数。

IFNULL(v1,v2)

上述格式表示,如果v1的值不为NULL,则返回v1的值,否则返回v2。例如,想要使用SQL语句查询所有员工的平均奖金。查询时可以调用AVG()函数和IFNULLO函数进行统计,先调用IFNULL()函数将bon字段中所有的NULL值转换为0,再调用AVG()函数统计平均值,具体SQL语句及执行结果如下。

mysql> SELECT AVG(IFNULL(BON,0)) FROM emp;
+--------------------+
| AVG(IFNULL(BON,0)) |
+--------------------+
|           285.7143 |
+--------------------+
1 row in set (0.00 sec)

上述SELECT语句在执行AVG()函数之前调用IFNULL()函数对bon字段中的值进行判断,如果是NULL值就转换成0返回;由执行结果并结合数据表中的数据可以得出,本次统计的平均奖金是所有员工的平均奖金。

4.MAX()函数

MAX(函数用于计算指定字段中的最大值,如果字段的值是数值类型,则比较的是值的大小。例如,想要使用SQL语句查询员工表中最高的工资。查询时可以使用MAX()函数进行计算,具体SQL语句及执行结果如下。

mysql> SELECT MAX(sal) FROM emp;
+----------+
| MAX(sal) |
+----------+
|     7000 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

上述SELECT语句使用MAX()函数获取了sal字段中最大的数值。

5.MIN()函数

MIN()函数用于计算指定字段中的最小值,如果字段的值是数值类型,则比较的是值的大小。例如,想要使用SQL语句查询员工表中最低的工资。查询时可以使用MIN()函数进行计算,具体SQL语句及执行结果如下。

mysql> SELECT MIN(sal) FROM emp;
+----------+
| MIN(sal) |
+----------+
|     2500 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

在上述代码中,使用MIN()函数获取了sal字段中最小的数值。

分组查询

在对数据表中的数据进行统计时,有时需要按照一定的类别作统计。例如,财务在统计每个部门的工资总数时,属于同一个部门的所有员工就是一个分组。在MySQL中,可以使用GROUP BY根据指定的字段结果集进行分组,如果某些记录的指定字段具有相同的价值,那么分组后被合并为一条数据。使用GROUP BY分组查询的语法如下:

1.单独使用GROUP BY 分组

单独使用GROUP BY进行分组时将根据指定的字段合并数据行。例如,我们想要使用SQL语句查询员工表的职位有有哪几种,具体SQL语句及执行结果如下:

mysql> SELECT job FROM emp GROUP BY job;
+--------+
| job    |
+--------+
| 保洁   |
| 销售   |
| 经理   |
+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

在上述SELECT语句中,使用GROUP BY根据job字段中的值对数据表中的记录进行分组;从执行结果来看,员工的职位一共有三种。

2.GROUP BY和聚合函数一起使用

如果分组查询时要进行统计汇总,此时需要将GROUP BY和聚合函数一起使用。例如,统计员工表各部门的薪资总和或平均薪资,可以使用GROUP BY和聚合函数AVG()、SUM()进行统计,具体SQL语句及执行结果如下:

mysql> SELECT job,AVG(sal),SUM(sal) FROM emp GROUP BY job;
+--------+-----------+----------+
| job    | AVG(sal)  | SUM(sal) |
+--------+-----------+----------+
| 保洁   | 2500.0000 |     5000 |
| 销售   | 3125.0000 |    12500 |
| 经理   | 7000.0000 |     7000 |
+--------+-----------+----------+
3 rows in set (0.01 sec)

在上述SELECT语句中,使用GROUP BY根据job字段中的值对数据表的记录进行分组,值相同的为一组,并计算出各个职位的总工资和平均工资。

3.GROUP BY和HAVING关键字一起使用

通常情况下GROUP BY和HAVING关键字一起使用,用于对分组后的结果进行条件过滤。例如,假如我们想要使用SQL语句查询员工表中的平均工资小于3000的部门编号及这些部门的平均工资。查询时可以使用GROUP BY和HAVING进行统计,具体SQL语句及执行结果如下:

mysql> SELECT empno,AVG(sal) FROM emp GROUP BY empno HAVING AVG(sal)<3000;
+-------+-----------+
| empno | AVG(sal)  |
+-------+-----------+
|  9770 | 2500.0000 |
|  9885 | 2500.0000 |
|  9900 | 2500.0000 |
+-------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)

在上述SELECT语句中,使用GROUP BY根据empno字段中的值对数据表的记录进行分组,并且使用HAVING筛选平均工资小于3000的数据,最终返回了平均工资小于3000的部门编号及平均工资。

在MySQL中,HAVING 子句用于在 GROUP BY 子句后对聚合结果进行过滤。它通常与聚合函数(如 SUM(), COUNT(), AVG(), MAX(), MIN() 等)一起使用,以筛选满足特定条件的分组。

与 WHERE 子句不同,WHERE 子句在聚合之前对单个记录进行过滤,而 HAVING 子句在聚合之后对分组进行过滤。这一点不要弄错哦。

排序查询

对数据表的数据进行查询时,可能查询出来的数据是无序的,或者其排列顺序不是用户期望的。如果想要对查询结果按指定的方式排序,例如对员工信息按姓名顺序排列等,可以使用ORDER BY对查询结果进行排序。查询语句中使用ORDER BY的基本语法格式如下。

SELECT*|{字段名1,字段名2,···} FROM 表名 ORDER BY 字段名1 [ASC | DESC], 字段名2 [ASC | DESC]......

在上面的语法格式中,ORDER BY后指定的字段名1、字段名2等是对查询结果排序的依据,即按照哪一个字段进行排序。参数ASC表示按照升序进行排序,DESC表示按照降序进行排序。

使用ORDER BY对查询结果进行排序时,如果不指定排序方式,默认按照ASC方式进行排序。例如,技术人员想要使用SQL语句查询员工表中职位为销售的员工信息,查询出的结果根据员工工资升序排列,具体SQL语句及执行结果如下:

mysql> SELECT * FROM emp WHERE job='销售' ORDER BY sal;
+-------+--------+--------+------+------+
| empno | ename  | job    | sal  | bon  |
+-------+--------+--------+------+------+
|  9900 | 孙七   | 销售   | 2500 |  200 |
|  9880 | 张三   | 销售   | 3000 |  200 |
|  9775 | 王五   | 销售   | 3500 |  500 |
|  9888 | 郑十   | 销售   | 3500 | NULL |
+-------+--------+--------+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)

上述SELECT语句使用ORDER BY对job字段值为销售的所有记录按照工资从低到高进行排序,即sal字段的值按升序排序。因为没有设置怎么排序,所以默认ASC升序排序。

要注意的是如果有字段中的值为NULL,那么NULL会被当做最小值进行排序,下面按照奖金对销售员工进行排序:

mysql> SELECT * FROM emp WHERE job='销售' ORDER BY bon;
+-------+--------+--------+------+------+
| empno | ename  | job    | sal  | bon  |
+-------+--------+--------+------+------+
|  9888 | 郑十   | 销售   | 3500 | NULL |
|  9880 | 张三   | 销售   | 3000 |  200 |
|  9900 | 孙七   | 销售   | 2500 |  200 |
|  9775 | 王五   | 销售   | 3500 |  500 |
+-------+--------+--------+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)

上述SELECT语句查询职位为销售的员工信息,并且根据员工奖金值进行升序排序。从执行结果可以看出,奖金值为NULL的员工信息排在第一位,说明排序时NULL被当作最小值。

ORDER BY可以对多个字段的值进行排序,并且每个排序字段可以有不同的排序顺序。例如,技术人员想要使用SQL语句查询员工表中工资为2500的员工所有记录,查询出的记录先按职位的升序排序,再按员工编号降序排序,具体SQL语b 句及执行结果如下。

mysql> SELECT * FROM emp WHERE sal=2500 ORDER BY job,empno DESC;
+-------+--------+--------+------+------+
| empno | ename  | job    | sal  | bon  |
+-------+--------+--------+------+------+
|  9885 | 李四   | 保洁   | 2500 |  100 |
|  9770 | 吴九   | 保洁   | 2500 | NULL |
|  9900 | 孙七   | 销售   | 2500 |  200 |
+-------+--------+--------+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)

在上述SELECT语句中,查询sal字段工资为2500的所有记录,先将这些记录按照job字段的值升序排序,如果job字段的值相同,则按照empno字段的值进行降序排序。如果排序字段的值是字符串类型,则会按字符串中字符的ASCII码值进行排序。

上面的例子job字段后面没有设置排序,因此默认是升序,然后又给empno字段设置了降序,大家不要迷了啊。

mysql> SELECT * FROM emp WHERE sal=2500 ORDER BY bon DESC,empno DESC;
+-------+--------+--------+------+------+
| empno | ename  | job    | sal  | bon  |
+-------+--------+--------+------+------+
|  9900 | 孙七   | 销售   | 2500 |  200 |
|  9885 | 李四   | 保洁   | 2500 |  100 |
|  9770 | 吴九   | 保洁   | 2500 | NULL |
+-------+--------+--------+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)

这个是两个字段都设置了排序,并且都是降序。

限量查询

查询数据时,SELECT语句可能会返回很多条记录,而用户需要的记录可能只是其中的一条或几条。中的一条或几条。例如,在员工管理系统中,希望每一页默认展示10条员工信息,并且可以通过下拉框更改每页展示的员工信息数。MySQL中提供了一个关键字LIMIT可以指定查询结果从哪一条记录开始以及一共查询多少条信息。在SELECT语句中使用LIMIT的基本语法格式如下。

SELECT 字段名1,字段名2,..… FROM 数据表名 LIMIT [OFFSET,] 记录数;

在上面的语法格式中,LIMIT后面可以跟2个参数。第一个参数OFFSET为可选值,表示偏移量,如果偏移量为0则从查询结果的第一条记录开始,偏移量为1则从查询结果的第二条记录开始,以此类推。如果不指定OFFSET的值,其默认值为0。第二个参数“记录数”表示返回查询记录的条数。

例如,技术人员想要使用SQL语句查询员工表中工资最高的前3名的员工信息,查询时可以使用LIMIT进行限量,具体SQL语句及执行结果如下。

mysql> SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 3;
+-------+--------+--------+------+------+
| empno | ename  | job    | sal  | bon  |
+-------+--------+--------+------+------+
|  9990 | 周八   | 经理   | 7000 | 1000 |
|  9775 | 王五   | 销售   | 3500 |  500 |
|  9888 | 郑十   | 销售   | 3500 | NULL |
+-------+--------+--------+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)

在上述SELECT语句中,首先使用ORDER BY根据字段sal的值对数据表中的记录进行降序排序,接着使用LIMIT指定返回第1~3条记录。

除了指定查询记录数,LIMIT还可以通过指定OFFSET的值指定查询的偏移量,也就是查询时跳过几条记录。

例如,我们要使用SQL语句查询员工表中工资第二名到第五名的员工信息。具体SQL语句及执行结果如下:

mysql> SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 1,4;
+-------+--------+--------+------+------+
| empno | ename  | job    | sal  | bon  |
+-------+--------+--------+------+------+
|  9775 | 王五   | 销售   | 3500 |  500 |
|  9888 | 郑十   | 销售   | 3500 | NULL |
|  9880 | 张三   | 销售   | 3000 |  200 |
|  9770 | 吴九   | 保洁   | 2500 | NULL |
+-------+--------+--------+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)

在上述SELECT语句中,先使用ORDER BY根据字段sal的值对数据表中的记录进行降序排序,然后指定返回记录的偏移量为1,查询记录的条数为4.执行结果跳过了排序后的第一条员工信息,返回工资前2~5名的员工信息。

这里和Python的索引有点像,可以联系理解一下,下标就像偏移量,都是从0开始。

下篇文章是MySQL中的内置函数的讲解。点个关注不迷路。

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博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久&#xff0c;选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ > &#x1f345;想要获取完整文章或者源码&#xff0c;或者代做&#xff0c;拉到文章底部即可与…...

Phi-4-mini-reasoning实战案例:用supervisorctl重启服务解决502错误

Phi-4-mini-reasoning实战案例&#xff1a;用supervisorctl重启服务解决502错误 1. 问题场景描述 最近在部署Phi-4-mini-reasoning推理服务时&#xff0c;遇到了一个典型问题&#xff1a;Web界面突然返回502错误&#xff0c;导致用户无法正常使用推理功能。作为一款专注于数学…...

实战指南:从零构建PyTorch版Latent Diffusion Models(含DDPM/DDIM/PLMS全流程解析)

1. 环境准备与项目搭建 在开始构建Latent Diffusion Models之前&#xff0c;我们需要准备好开发环境。这里推荐使用Python 3.8和PyTorch 1.12版本。如果你有GPU设备&#xff0c;建议安装CUDA 11.3以上版本以获得更好的训练性能。 首先创建一个conda虚拟环境&#xff1a; conda …...

千问3.5-27B多模态入门:图片理解支持mask区域聚焦,如‘只分析左上角区域’

千问3.5-27B多模态入门&#xff1a;图片理解支持mask区域聚焦&#xff0c;如‘只分析左上角区域’ 你是不是遇到过这种情况&#xff1a;给AI看一张复杂的图片&#xff0c;比如一张满是商品的货架&#xff0c;你只想让它分析左上角那个红色包装的零食&#xff0c;但它却把整张图…...

记录一次 反射引起的Metaspace OOM 的完整排查

一、问题背景线上某个 Spring Boot 服务偶发出现&#xff1a;java.lang.OutOfMemoryError: MetaspaceJVM 参数中已经限制&#xff1a;-XX:MetaspaceSize512m -XX:MaxMetaspaceSize512m但监控显示&#xff1a;Metaspace used ≈ 370MB Metaspace committed ≈ 508MB看起来仍…...

费雪的竞争优势分析框架

费雪的竞争优势分析框架 关键词:费雪竞争优势分析框架、企业竞争优势、财务分析、行业分析、企业战略 摘要:本文深入探讨了费雪的竞争优势分析框架。该框架是评估企业竞争力的重要工具,通过多维度的分析帮助投资者和企业管理者判断企业在市场中的地位和发展潜力。文章首先介…...

iperf3网络性能测试工具完全指南:从安装到企业级应用

iperf3网络性能测试工具完全指南&#xff1a;从安装到企业级应用 【免费下载链接】iperf3-win-builds iperf3 binaries for Windows. Benchmark your network limits. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ip/iperf3-win-builds 在当今数字化时代&#xff0c;网络…...