数据库中group by和having语法使用是什么样的

网友投稿 391 2023-12-10

数据库中group by和having语法使用是什么样的

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。

数据库中group by和having语法使用是什么样的

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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