微前端架构如何改变企业的开发模式与效率提升
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2023-12-10
本篇文章给大家分享的是有关数据库中group by和having语法使用是什么样的,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
有个朋友问我一个返话费的问题,大概意思是这样的:只需把表deal中所有手机用户某天充值两次以上且总金额超过50的用户充值记录查询出来,至于怎么进行返话费那不是重点。
先看看group by的语法:
SELECT column1, SUM(column2) FROM "list-of-tables" GROUP BY "column-list";
GROUP BY子句将集中所有的行在一起,它包含了指定列的数据以及允许合计函数来计算一个或者多个列。
假设我们将从员工表employee表中搜索每个部门中工资最高的薪水,可以使用以下的SQL语句:
SELECT max(salary), dept FROM employee GROUP BY dept;
这条语句将在每一个单独的部门中选择工资最高的工资,结果将他们的salary和dept返回。
group by 顾名思义就是按照xxx进行分组,它必须有“聚合函数”来配合才能使用,使用时至少需要一个分组标识字段。
聚合函数有:sum()、count()、avg()等,使用group by目的就是要将数据分组进行汇总操作。
例如对员工表的操作:
select dept_id,count(emp_id),sum(salary) form employee group by dept_id;
这样的运行结果就是以“dept_id”为分类标志统计各单位的职工人数和工资总额。
再看看having的语法:
SELECT column1, SUM(column2) FROM “list-of-tables” GROUP BY “column-list” HAVING “condition”;
这个HAVING子句的作用就是为每一个组指定条件,像where指定条件一样,也就是说,可以根据你指定的条件来选择行。如果你要使用HAVING子句的话,它必须处在GROUP BY子句之后。
例如还是对员工表的操作:
SELECT dept_id, avg(sal) FROM employee GROUP BY dept_id HAVING avg(salary) >= 4000;
这样的运行结果就是以“dept_id”为分类标志统计各单位的职工人数和工资平均数且工资平均数大于4000。
下面开始我们的返话费查询功能的实现:
话费表deal字段有这些:
sell_no:订单编号
name:用户名
phone:用户手机号
amount:充值金额
date:充值日期
上边就这些有效字段,假如数据(数据纯属虚构,如有*,纯是巧合)如下:
sell_no name phone amount date
00000000001 李晓红 15822533496 50 2011-10-23 08:09:23
00000000002 李晓红 15822533496 60 2011-10-24 08:15:34
00000000003 李晓红 15822533496 30 2011-10-24 12:20:56
00000000004 杨 轩 18200000000 100 2011-10-24 07:59:43
00000000005 杨 轩 18200000000 200 2011-10-24 10:11:11
00000000006 柳梦璃 18211111111 50 2011-10-24 09:09:46
00000000007 韩菱纱 18222222222 50 2011-10-24 08:09:45
00000000008 云天河 18333333333 50 2011-10-24 08:09:25
把以上数据当天(2011-10-24)交过两次话费,而且总金额大于50的数据取出来,要取的结果如下:
00000000002 李晓红 15822533496 60 2011-10-24 08:15:34
00000000003 李晓红 15822533496 30 2011-10-24 12:20:56
00000000004 杨 轩 18200000000 100 2011-10-24 07:59:43
00000000005 杨 轩 18200000000 200 2011-10-24 10:11:11
因为今天(2011-10-24)李晓红和杨轩交过两次以上话费,而且总金额大于50,所以有他们的数据,而柳梦璃,韩菱纱,云天河只交过一次,所以没他们的数据。
我的处理思路大概是这样的,先把当天日期的记录用group by进行手机号分组即一个手机号为一组,接着用having子句进行过滤,把交过两次话费且话费总金额大于50的手机号查出来,最后用手机号和日期条件组合查询就能完成数据的查询,具体如下。
注意日期处理细节,要查询的某一天(yyyy-MM-dd)的所有记录是这样处理的:
SELECT date_format(date,%Y-%m-%d) from deal;
查询出符合条件(交过两次以上话费,而且总金额大于50)的手机号:
select phone from deal where date_format(date,%Y-%m-%d)="2011-10-24" group by phone having count(phone)>1 and sum(amount)>50;
结合手机号和日期查询出最终记录:
select * from deal where date_format(date,%Y-%m-%d)="2011-10-24" and phone in
(select phone from deal where date_format(date,%Y-%m-%d)="2011-10-24"
group by phone having count(phone)>1 and sum(amount)>50) order by phone;
里边嵌套了一个select语句,感觉效率低点了,谁有更高效的方法不?
附数据建库sql代码:
create database if not exists `phone_deal`;
USE `phone_deal`;
DROP TABLE IF EXISTS `deal`;
CREATE TABLE `deal` (
`sell_no` varchar(100) NOT NULL,
`name` varchar(100) default NULL,
`phone` varchar(100) default NULL,
`amount` decimal(10,0) default NULL,
`date` datetime default NULL,
PRIMARY KEY (`sell_no`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into `deal`(`sell_no`,`name`,`phone`,`amount`,`date`) values (00001,李晓红,15822533496,60,2011-10-23 08:09:23),(00002,李晓红,15822533496,50,2011-10-24 08:15:34),(00003,李晓红,15822533496,40,2011-10-24 12:20:56),(00004,杨轩,18210607179,100,2011-10-24 07:59:43),(00005,杨轩,18210607179,50,2011-10-24 10:11:11),(00006,柳梦璃,15822533492,1000,2011-10-24 09:09:46),(00007,韩菱纱,15822533493,10000,2011-10-24 08:09:45),(00008,云天河,15822533494,500,2011-10-24 08:09:25);
以上就是数据库中group by和having语法使用是什么样的,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。
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