当前位置: 首页 > news >正文

Group By、Having用法总结(常见踩雷点总结—SQL)

Group By、Having用法总结

目录

  • Group By、Having用法总结
  • 一、 GROUP BY 用法
  • 二、 HAVING 用法
  • 三、 `GROUP BY` 和 `HAVING` 的常见踩雷点
    • 3.1 `GROUP BY` 选择的列必须出现在 `SELECT` 中(🤣最重要的一点)
    • 3.2 `HAVING` 与 `WHERE` 的区别
    • 3.3 `GROUP BY` 可以有多个列
    • 3.4 `GROUP BY` 和 `ORDER BY` 的关系
    • 3.5 聚合函数的计算顺序
    • 3.6 `HAVING` 中的聚合函数和常量比较
    • 3.7 避免在 `HAVING` 中做不必要的计算
    • 各位看客老爷 万福金安🤣一键三连呀🤣🤣🤣

在这里插入图片描述

一、 GROUP BY 用法

GROUP BY 子句用来根据一个或多个列将结果集进行分组,常与聚合函数(如 COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN())一起使用。

SELECT column1, column2, aggregate_function(column3)
FROM table
GROUP BY column1, column2;
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department;
-- 根据 `department` 列对 `employees` 表进行分组,然后计算每个部门的平均工资。

二、 HAVING 用法

  • HAVING 子句用于过滤 GROUP BY 生成的分组数据。
  • 它与 WHERE 子句的不同之处在于,WHERE 在分组前过滤行,HAVING 是在分组后对结果进行过滤。
SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table
GROUP BY column1
HAVING aggregate_function(column2) condition;
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 50000;
-- 返回平均工资大于 50000 的部门。

三、 GROUP BYHAVING 的常见踩雷点

3.1 GROUP BY 选择的列必须出现在 SELECT 中(🤣最重要的一点)

  • 使用 GROUP BY 时,SELECT 中的非聚合列必须出现在 GROUP BY 子句中,或者是聚合函数的一部分。

  • 不能在 GROUP BY 后直接选择没有参与分组或没有应用聚合函数的字段,否则 SQL 会报错。

  • 错误示例:

    SELECT department, name, AVG(salary)
    FROM employees
    GROUP BY department;
    

    name 列没有出现在 GROUP BY 中,也没有被聚合,会引发错误。

  • SQL 不知道如何处理 name,因为它没有被分组(GROUP BY 只会根据 department 分组),也没有被聚合(没有 MAX(name) 或 MIN(name))。

  • 可以去掉 name 字段,或者使用聚合函数对它进行处理。

    SELECT department, MIN(name), AVG(salary)
    FROM employees
    GROUP BY department;
    

Tips:

  • 分组后,SQL 已经将多个行数据合并为一个分组(代表一组相关的记录)

  • 这个合并的过程中,SQL 无法直接决定非分组字段应该取什么值,因为每个字段的值在一个分组中可能是不同的。Eg.如果一个部门有多个员工,你无法直接从中选择一个特定的员工姓名,因为在一个分组中,有多个员工姓名。

  • That’s why,SQL 只允许你选择分组字段或通过聚合函数“汇总”一个分组中的多个行。

来两个正确用法巩固一下脑子哈哈:
(不能在 GROUP BY 后的 SELECT 中选择没有聚合的字段,或者没有在 GROUP BY 中出现的字段!!!)

SELECT department, job_title, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department, job_title;
SELECT department, job_title, MAX(employee_name), AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department, job_title;

3.2 HAVINGWHERE 的区别

  • WHERE 用于过滤行数据,而 HAVING 用于过滤分组数据。
  • 不能在 HAVING 中使用列名,而必须使用聚合函数或已经被分组的列。
  • 错误示例:
    SELECT department, COUNT(*)
    FROM employees
    GROUP BY department
    HAVING department = 'HR';  -- 错误,因为 department 在 HAVING 中不应该用
    

3.3 GROUP BY 可以有多个列

  • 可以在 GROUP BY 中使用多个列,创建更细致的分组。

按照 departmentjob_title 进行多列分组:

SELECT department, job_title, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY department, job_title;

3.4 GROUP BYORDER BY 的关系

  • GROUP BY 用于分组数据,而 ORDER BY 用于排序数据。它们的顺序不一样。
  • 可以在 GROUP BY 后面使用 ORDER BY 来对结果进行排序。

按平均工资降序排序。:

SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department
ORDER BY AVG(salary) DESC;
-- 按平均工资降序排序。

3.5 聚合函数的计算顺序

  • GROUP BY 会先分组,然后应用聚合函数。如果需要在聚合函数的结果上进一步过滤数据,应该使用 HAVING 而不是 WHERE

    SELECT department, SUM(salary)
    FROM employees
    WHERE hire_date > '2020-01-01'   -- WHERE 在聚合之前
    GROUP BY department;
    

3.6 HAVING 中的聚合函数和常量比较

  • HAVING 子句中,通常会看到聚合函数与某个常量进行比较。这样做没有问题,但必须要确保聚合函数的语法正确。

    SELECT department, COUNT(*)
    FROM employees
    GROUP BY department
    HAVING COUNT(*) > 10;  -- 这个是正确的
    

3.7 避免在 HAVING 中做不必要的计算

  • 不要在 HAVING 中做不必要的计算,可能会导致性能下降。如果能在 WHERE 中提前过滤,就避免使用 HAVING

    SELECT department, SUM(salary)
    FROM employees
    WHERE salary > 50000    -- 提前过滤
    GROUP BY department;
    

各位看客老爷 万福金安🤣一键三连呀🤣🤣🤣

相关文章:

Group By、Having用法总结(常见踩雷点总结—SQL)

Group By、Having用法总结 目录 Group By、Having用法总结一、 GROUP BY 用法二、 HAVING 用法三、 GROUP BY 和 HAVING 的常见踩雷点3.1 GROUP BY 选择的列必须出现在 SELECT 中(🤣最重要的一点)3.2 HAVING 与 WHERE 的区别3.3 GROUP BY 可以…...

Redis持久化机制——针对实习面试

目录 Redis持久化机制Redis为什么要有持久化机制?Redis持久化方式有哪些?AOF持久化工作原理是什么?有什么优缺点?AOF持久化工作原理AOF的优点AOF的缺点 RDB持久化工作原理是什么?有什么优缺点?RDB持久化工作…...

Windows系统服务器怎么设置远程连接?详细步骤

一、什么是Windows远程桌面连接? Windows远程桌面(Remote Desktop)功能使用户能够通过网络连接到另一台Windows计算机,实现远程操作。远程桌面非常适合系统管理员、技术支持人员以及那些需要远程工作的人,它允许用户以图形界面的方式访问远程计算机&…...

【Rust设计模式之建造者模式】

Rust设计模式之建造者模式 什么是建造者模式 什么是建造者模式 即将结构体属性方法与构建解离,使用专门的builder进行建造,说白了就是new和其他的方法分开,集中处理更方便。 直接上代码: #[derive(Debug)] struct children {nam…...

2024中国移动(南京)智算大会暨人工智能产业大会即将盛大启幕

11月9日,2024中国移动(南京)智算大会暨人工智能产业大会将在南京国际博览中心盛大举行。此次盛会将汇聚政界、学界与商界的顶尖力量,共同探讨智能计算与人工智能的未来发展方向,为智能计算与人工智能产业的发展注入新的…...

计算机毕业设计 | SpringBoot咖啡商城 购物采买平台 后台管理软件(附源码)

1,项目背景 1.1 当前的问题和困惑 系统稳定性: 在高并发访问时,商城系统容易出现卡顿、崩溃等问题,影响了用户体验和销售额。支付安全性: 支付环节存在潜在的安全隐患,如何确保支付过程的安全性和用户资金…...

CosyVoice文本转语音:轻松创造个性化音频

CosyVoice文本转语音:轻松创造个性化音频" 要实现一个使用通义语音合成模型CosyVoice将文字转换为音频的图形界面应用,可以使用Python的tkinter库来创建图形用户界面(GUI),并使用requests库来调用CosyVoice的API…...

法语nous sommes

法语短语 “nous sommes” 的词源可以追溯到拉丁语,具体分析如下: 1. “Nous” 的词源: “Nous” 是法语中表示 “我们” 的人称代词,源自拉丁语的 “nos”,它表示 “我们” 的意思。 拉丁语 “nos” 是第一人称复数…...

《化学进展》

《化学进展》主要栏目有:综述,评论,中国化学印记,Mini Accounts等。本刊可供化学及相关学科领域的科研、教学、决策管理人员及研究生阅读。 《化学进展》投稿指南稿件要求   (1)本刊仅接受综述与评论性的…...

CNN和RCNN的关系和区别

RCNN(Region-based Convolutional Neural Network)和 CNN(Convolutional Neural Network)是两种不同的神经网络架构,它们在应用和结构上有所不同。以下是它们之间的主要区别: 1. 基本概念 CNN(…...

Chromium 进程降权和提权模拟示例c++

一、背景知识概念参考微软链接: 强制完整性控制 - Win32 应用程序 |Microsoft 学习 授权) (模拟级别 - Win32 apps | Microsoft Learn DuplicateTokenEx 函数 (securitybaseapi.h) - Win32 apps | Microsoft Learn 本文主要演示 low, medium, high, and system 四…...

【测试语言篇一】Python进阶篇:内置容器数据类型

一、列表 列表(List)是一种有序且可变的容器数据类型。 与集合(Set)不同,列表允许重复的元素。 它方便保存数据序列并对其进行进一步迭代。 列表用方括号创建。 my_list ["banana", "cherry", …...

湘潭大学软件工程专业选修 SOA 期末考试复习(二)

文章目录 回顾序言第一章课后题填空选择简答 第二章课后题填空选择编程 计划第三章课后题填空选择简答编程 第四章课后题填空选择简答编程 第五章课后题填空选择简答编程 第六章课后题说明 第七章课后题填空选择简答编程 第八章课后题填空选择简答编程 第九章课后题填空选择简答…...

改进的正弦余弦算法复现

本文所涉及所有资源均在 传知代码平台 可获取。 目录 一、背景及意义 (一)背包问题背景...

Day13杨辉三角

给定一个非负整数 numRows&#xff0c;生成「杨辉三角」的前 numRows 行。 在「杨辉三角」中&#xff0c;每个数是它左上方和右上方的数的和。 class Solution {public List<List<Integer>> generate(int numRows) {List<List<Integer>> res new Arra…...

【c知道】Hadoop工作原理。

请解释一下Hadoop中MapReduce的工作原理&#xff0c;并说明如何进行MapReduce程序的编写和调试。 Hadoop MapReduce是一种分布式计算模型&#xff0c;它将大规模的数据处理任务分解成一系列小的、独立的任务&#xff08;Map任务&#xff09;和后续的聚合任务&#xff08;Reduce…...

React.lazy() 懒加载

概要 React.lazy() 是 React 16.6 引入的一个功能&#xff0c;用于实现代码分割&#xff08;code splitting&#xff09;。它允许你懒加载组件&#xff0c;即在需要时才加载组件&#xff0c;而不是在应用初始加载时就加载所有组件。这种方法可以显著提高应用的性能&#xff0c…...

【自学笔记】神经网络(1)

文章目录 介绍模型结构层&#xff08;Layer&#xff09;神经元 前向传播反向传播Q1: 为什么要用向量Q2: 不用激活函数会发生什么 介绍 我们已经学习了简单的分类任务和回归任务&#xff0c;也认识了逻辑回归和正则化等技巧&#xff0c;已经可以搭建一个简单的神经网络模型了。 …...

c#————扩展方法

关键点&#xff1a; 定义扩展方法的类和方法必须是静态的&#xff1a; 扩展方法必须在一个静态类中定义。扩展方法本身也必须是静态的。第一个参数使用 this 关键字&#xff1a; 扩展方法的第一个参数指定要扩展的类型&#xff0c;并且在这个参数前加上 this 关键字。这个参数…...

前向-后向卡尔曼滤波器(Forward-Backward Kalman Filter)资料汇总

《卡尔曼滤波引出的RTS平滑》参考位置2《卡尔曼滤波系列——&#xff08;六&#xff09;卡尔曼平滑》《关于卡尔曼滤波和卡尔曼平滑关系的理解》——有m语言例程《Forward Backwards Kalman Filter》——Matlab软件《卡尔曼滤波与隐马尔可夫模型》...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…...

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…...

基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法

基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容&#xff1a;参考网站&#xff1a; PID算法控制 PID即&#xff1a;Proportional&#xff08;比例&#xff09;、Integral&#xff08;积分&…...

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引&#xff0c;可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度&#xff08;创建索引的主要原因&#xff09;。3. 可以加速表和表之间的连接&#xff0c;实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中&#xff0c;…...

QMC5883L的驱动

简介 本篇文章的代码已经上传到了github上面&#xff0c;开源代码 作为一个电子罗盘模块&#xff0c;我们可以通过I2C从中获取偏航角yaw&#xff0c;相对于六轴陀螺仪的yaw&#xff0c;qmc5883l几乎不会零飘并且成本较低。 参考资料 QMC5883L磁场传感器驱动 QMC5883L磁力计…...

可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值

可靠性灵活性&#xff1a;电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中&#xff0c;电力载波技术&#xff08;PLC&#xff09;凭借其独特的优势&#xff0c;正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据&#xff0c;无需额外布…...

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility 1. 实验室环境1.1 实验室环境1.2 小测试 2. The Endor System2.1 部署应用2.2 检查现有策略 3. Cilium 策略实体3.1 创建 allow-all 网络策略3.2 在 Hubble CLI 中验证网络策略源3.3 …...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列&#xff0c;以便知晓哪些列包含有价值的数据&#xff0c;…...

算法:模拟

1.替换所有的问号 1576. 替换所有的问号 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; ​遍历字符串​&#xff1a;通过外层循环逐一检查每个字符。​遇到 ? 时处理​&#xff1a; 内层循环遍历小写字母&#xff08;a 到 z&#xff09;。对每个字母检查是否满足&#xff1a; ​与…...

C++.OpenGL (20/64)混合(Blending)

混合(Blending) 透明效果核心原理 #mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-text{fill…...