group by和order by详解

select
u1,sum(u2),u3,sum(u4) -- A位置
from student
group by  u2, u3 -- B位置

A位置中没有出现在B位置的字段必须使用聚集函数，在B位置出现的字段分组，分组的含义就是这些字段都相等的合并为一条数据。

如上面sql的行已就是：把u2,u3相等的记录合并为一条，u2，u4的值为加总的。


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在select 语句中可以使用group by 子句将行划分成较小的组，然后，使用聚组函数返回每一个组的汇总信息，另外，可以使用having子句返回满足having条件的组。

在带有group by 子句的查询语句中，在select 列表中指定的列要么是group by 子句中指定的列，要么包含聚组函数

select max(sal),job emp group by job;
(注意：select job的job在此处会 显示 按job分组的第一个job字段，无意义)


查询语句的select 和group by ,having 子句是聚组函数唯一出现的地方，在where 子句中不能使用聚组函数。

select deptno,sum(sal) from emp where sal>1200 group by deptno having sum(sal)>8500 order by deptno;

当在gropu by 子句中使用having 子句时，查询结果中只返回满足having条件的组。在一个sql语句中可以有where子句和having子句。having 与where 子句类似，均用于设置限定条件

where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，条件中不能包含聚组函数，使用where条件显示特定的行。
having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件显示特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。

查询每个部门的每种职位的雇员数(先按deptno分组，在deptno分好的组中再按job分组)
select deptno,job,count(*) from emp group by deptno,job;





/* group by 详解 */

drop table if exists wage;

create table wage(
    id int not null auto_increment,
    stafferId int not null,
    monthId int not null,
    money double not null,
    primary key (id)
)
*/

/* 初始化数据 */
-- insert into wage(stafferId,monthId,money) values(1,1,500),(2,1,1000),(3,1,1200),(1,2,1000),(2,2,2000),(3,2,1300),(1,3,1000),(2,3,1500),(3,3,1700);

1    1    1    500
2    2    1    1000
3    3    1    1200
4    1    2    1000
5    2    2    2000
6    3    2    1300
7    1    3    1000
8    2    3    1500
9    3    3    1700




select stafferId as '员工编号',monthId as '月份',money as '工资' from wage
group by monthId

/*
result:
+----------+------+------+
| 员工编号 | 月份 | 工资 |
+----------+------+------+
|        1 |    1 |  500 |
|        1 |    2 | 1000 |
|        1 |    3 | 1000 |
+----------+------+------+

员工编号、工资 分别是表中1、2、3月份的第一条数据，无意义。应在select或group by中使用聚组函数
*/







/* order by详解 */

select * from wage
order by stafferId ASC, monthId DESC

先按stafferId升序排序，在stafferId一样的分组中(stafferId=1)，再进行monthId降序排序

result:
+----+-----------+---------+-------+
| id | stafferId | monthId | money |
+----+-----------+---------+-------+
| 52 |         1 |       3 |  1000 |
| 49 |         1 |       2 |  1000 |
| 46 |         1 |       1 |   500 |
| 53 |         2 |       3 |  1500 |
| 50 |         2 |       2 |  2000 |
| 47 |         2 |       1 |  1000 |
| 54 |         3 |       3 |  1700 |
| 51 |         3 |       2 |  1300 |
| 48 |         3 |       1 |  1200 |
+----+-----------+---------+-------+