Mysql数据查询

1 group by子句

group by子句**：分组统计，根据某个字段将所有的结果分类，并进行数据统计分析

• 分组的目的不是为了显示数据，一定是为了统计数据
• group by子句一定是出现在where子句之后（如果同时存在）
• 分组统计可以进行统计细分：先分大组，然后大组分小组
• 分组统计需要使用统计函数
  • group_concat()：将组里的某个字段全部保留
  • any_value()：选择被分到同一组的数据里第一条数据的指定列值作为返回数据
  • count()：求对应分组的记录数量
    • count(字段名)：统计某个字段值的数量（NULL不统计）
    • count(*)：统计整个记录的数量（较多）
  • sum()：求对应分组中某个字段是和
  • max()/min()：求对应分组中某个字段的最大/最小值
  • avg()：求对应分组中某个字段的平均值

步骤
1、确定要进行数据统计
2、确定统计对象：分组字段（可以多个）
3、确定要统计的数据形式：选择对应统计函数
4、分组统计

• 原始数据

create table t_40(
id int primary key auto_increment,
name varchar(10) not null,
gender enum('男','女','保密'),
age tinyint unsigned not null,
class_name varchar(10) not null comment '班级名称'
)charset utf8;

insert into t_40 values(null,'鸣人','男',18,'木叶1班'),
(null,'佐助','男',18,'木叶1班'),
(null,'佐井','男',19,'木叶2班'),
(null,'大蛇丸','男',28,'木叶0班'),
(null,'卡卡西','男',29,'木叶0班'),
(null,'小樱','女',18,'木叶1班'),
(null,'雏田','女',18,'木叶1班'),
(null,'我爱罗','男',19,'木叶1班'),
(null,'向日葵','女',6,'木叶10班'),
(null,'博人','男',8,'木叶10班'),
(null,'鼬','男',28,'木叶0班');

• 统计每个班的人数

select count(*),class_name from t_40 group by class_name;

• 多分组：统计每个班的男女学生数量

select count(*),class_name,gender from t_40 group by class_name,gender;片

• 统计每个班里的人数，并记录班级学生的名字

select count(*),group_concat(name),class_name from t_40 group by class_name;

select count(*),any_value(name),class_name from t_40 group by class_name;

小结

1、分组与统计是不分离的，分组必然要用到统计，而统计一旦使用实际上就进行了分组

2、分组统计使用数据数据的查询只能依赖统计函数和被分组字段，而不能是其他字段（MySQL7以前可以，不过数据没意义：因为系统只保留组里的第一个）

3、group by子句有自己明确的位置：在where之后（where可以没有）

2 回溯统计

概念

回溯统计：在进行分组时（通常是多分组），每一次结果的回溯都进行一次汇总统计

• 回溯统计语法：在统计之后使用 with rollup

步骤

1、确定要进行分组统计

2、确定是多分组统计

3、需要对每次分组结果进行汇总

4、使用回溯统计

示例

统计每个班的男女同学数量，同时要知道班级人数总数

# 只统计每个班的男女同学数量，没有班级汇总
select count(*),class_name,gender,group_concat(name) from t_40 group by class_name,gender;

# 汇总统计：回溯
select count(*),class_name,gender,group_concat(name) from t_40 group by class_name,gender with rollup;

小结

1、回溯统计一般用在多字段分组中，用来统计各级分组的汇总数据

2、因为回溯统计会将对应的分组字段置空（不置空无法合并），所以回溯的数据还需要经过其他程序语言加工处理才能取出数据来

3 having子句

概念

having子句：类似于where子句，是用来进行条件筛选数据的

• having子句本身是针对分组统计结果进行条件筛选的

• having子句必须出现在group by子句之后（如果同时存在）

• having针对的数据是在内存里已经加载的数据

• having几乎能做where能做的所有事，但是where却不一定

  • 字段别名（where针对磁盘数据，那时还没有）
  • 统计结果（where在group by之前）
  • 分组统计函数（having通常是针对group by存在的）

步骤

1、前面有分组统计

2、需要针对分组统计后的结果进行数据筛选

3、使用having组织条件进行筛选

select count(*) as `count`,class_name,group_concat(name) from t_40 group by class_name having `count` < 3;

小结

1、having也是用于数据筛选的，但是本质是针对分组统计，如果没有分组统计，不要使用having进行数据筛选

2、能用where解决问题的地方绝不使用having

• where针对磁盘读取数据，源头解决问题
• where能够限制无效数据进入内存，内存利用率较高，而having是针对内存数据筛选