MySQL_聚合函数分组查询
上篇复习:
设计数据库时的三大范式
1.第一范式,一行数据中每一列不可再分
关系型数据库必须要满足第一范式,设计表的时候,如果每一列都可以用SQL规定的数据类型描述,就天然满足第一范式.
2.第二范式,在第一范式的基础上,消除了部分函数依赖
一个表中存在复合主键,当有一列只依赖复合主键中的某一个键,那就这种设计就不满足第二范式不满足第二范式时会出现一些问题:数据冗余,更新异常,插入异常,删除异常如果一个表中的键只有一列时,那么这种设计就天然满足第二范式
3.第三范式,在第二范式的基础上,消除了传递依赖
数据库的关系模型
1.一对一关系
2.一对多关系
3.多对多关系
4.没有关系
设计表的过程
通过需求找出实体
确定实体之间的关系
根据不同的关系按照固定的方法去创建表
1.聚合函数
1.在 MySQL 中,聚合函数是用于计算多行数据的统计信息的函数,例如总和、平均值、最大值、最小值和行数等。聚合函数用于在查询结果中创建单个值,该值代表聚合操作的结果。将多行数据聚合成单个结果,这是聚合函数得名的由来。
以下是 MySQL 中常见的聚合函数:
在介绍以上函数时我们先看一下我们要操作表的数据:
1. COUNT()
- 统计数量
- 功能:统计指定列中的非空值个数,或者统计表中的总行数。
- 使用场景:用于统计表中数据条数或分组数据条数。
-
COUNT(*)
:统计所有行的数量(包括空值)。COUNT(column)
:统计指定列非空值的数量。
由上我们可以看到当数学行中有一个值为空时,count函数并没有那个为空的数据给统计当中。
2. SUM()
- 计算总和
- 功能:计算指定数值列的所有行的总和。
- 使用场景:用于对数值列求和,如统计总销售额或总薪资。
当我们计算非数字的数据是,我们可以看到爆出了错误
如果对非数值类型的列进行运算,会得到一些警告信息
3. AVG()
- 计算平均值
- 功能:计算指定数值列的召唤。
- 使用场景:用于求特定分数列的平均分数,如计算平均薪资或平均分数。
-
求语文的平均值
-
2.求语文,数学,英语三门课的总分的平均值
4. MAX()
- 获取峰值
- 功能:返回指定列中的顶部。
- 使用场景:用于查找特定列的顶峰,如最高薪资或最高分数。
1.找到数学最高分数:
5.-MIN()
获取最小值
- 功能:简单地返回指定列中。
- 使用场景:用于轻松查找特定列,如最低薪资或最低份额。
1.找到英语最低分数:
2. GROUP BY 子句的讲解:
GROUP BY
子句在MySQL中非常常用,通常用于对某些或某些列对数据进行分组。它结合聚合函数(如COUNT()
、SUM()
、AVG()
等)一起使用,用于对每个分组的数据进行统计或汇总。子句经常出现在查询语句的SELECT
部分,目的是让数据库返回每一组的统计结果,而不是返回原始的每一行数据。
GROUP BY
基本概念
- 分组:
GROUP BY
会根据指定的列将数据拆分为若干组。每个组中的数据具有相同的值(即在分组字段中相同的值会被归为一组)。 - 聚合函数:
GROUP BY
通常和聚合函数结合使用,比如COUNT()
、SUM()
、AVG()
、MAX()
、MIN()
等,用于对每一组的数据进行汇总统计。
column1
,column2
等:这些是你希望根据其进行分组的列。aggregate_function(column3)
:这个代表评估每个分组的聚合函数,column3
是你要汇总的数据列。table_name
:数据表的名称。WHERE
:任选的筛选条件,GROUP BY
会在应用WHERE
筛选条件之后对数据进行分组。
GROUP BY
应用程序
- 统计每个部门的员工数量。
- 计算每个部门的平均工资。
- 找到每个部门的最高薪资。
- 按时间部分分组,统计每日或月刊的销售全国。
GROUP BY
的常见用法和示例
假设我们有如下表:
1.按部门分组,统计每个部门的员工数量
SELECT department, COUNT(*) AS num_employees
FROM employees
GROUP BY department;
解释:按department
列分组,统计每个部门的员工数量。
2.按部门分组,计算每个部门的薪资总和
SELECT department, SUM(salary) AS total_salary
FROM employees
GROUP BY department;
解释:按department
列分组,计算每个部门的薪资总和。
3.按部门分组,计算每个部门的平均工资
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;
解释:按department
列分组,计算每个部门的平均工资。
这些代码示例展示了如何使用GROUP BY
子句按不同的字段进行分组,并结合聚合函数(如COUNT()
、SUM()
、AVG()
、MAX()
、MIN()
)进行数据汇总。HAVING
子句则用于对分组结果进行进一步筛选。
GROUP BY
:将数据按一个或多个字段进行分组。- 聚合函数:对每个分组的值进行聚合计算,如
COUNT()
、SUM()
、AVG()
等。
3. HAVING子句
在SQL中,HAVING
子句允许对分组后的结果进行筛选,它通常与GROUP BY
子句一起使用。你可以理解为,HAVING
是WHERE
的“分组后”版本,你在数据分组后进行过滤。
HAVING
子句的作用
WHERE
子句:用于在分组之前对数据进行筛选。HAVING
子句:用于在分组之后对分组结果进行筛选。
一般来说,HAVING
可以过滤聚合函数计算后面的结果,比如COUNT()
、SUM()
、AVG()
等聚合结果。通常情况下,WHERE
子句不能用于聚合函数的筛选,因为WHERE
是在数据行级别进行过滤的,而聚合函数是在分组中随后对数据进行计算的。
HAVING
基本原理
WHERE
:用于过滤原始数据行(可选)。GROUP BY
:用于将数据按一个或多个列进行分组。HAVING
:用于对分组后的结果进行筛选,常用于聚合函数的条件。
HAVING
子句注意事项
HAVING
是在分组后使用的,它只能在聚合(如COUNT()
、、SUM()
等AVG()
)计算完成后使用。HAVING
子句可以处理聚合函数,而WHERE
不能。HAVING
可以与GROUP BY
子句一起使用,来过滤那些不条件符合的分组。
1. 查询每个部门的员工数量,但只返回员工数量大于 2 的部门
SELECT department, COUNT(*) AS num_employees FROM employees GROUP BY department HAVING COUNT(*) > 2;
解释:按department
字段分组,统计每个部门的员工数量,并用来HAVING COUNT(*) > 2
筛选员工数量大于2的部门。
2.查询每个部门的薪资总和,但只返回薪资总和超过15000的部门
SELECT department, SUM(salary) AS total_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING SUM(salary) > 15000;
解释:按department
字段分组,计算每个部门的薪资总和,并使用HAVING SUM(salary) > 15000
来筛选薪资总和大于15000的部门。
3.查询每个部门的平均薪资,但只返回平均薪资大于5500的部门
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 5500;
解释:按department
字段分组,计算每个部门的平均薪资,并使用HAVING AVG(salary) > 5500
来筛选平均薪资大于 5500 的部门。
4. 查询每个部门的最高薪资,但只返回最高薪资大于 6000 的部门
SELECT department, MAX(salary) AS max_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING MAX(salary) > 6000;
解释:按department
字段分区,查找每个部门的最高薪资,并使用HAVING MAX(salary) > 6000
来筛选最高薪资大于 6000 的部门。
HAVING
与此WHERE
对比:
示例:WHERE
与HAVING
的联合使用
有时你可能希望在WHERE
子句中先过滤原始数据,然后再利用HAVING
对分组结果进行进一步筛选。
SELECT department, COUNT(*) AS num_employees
FROM employees
WHERE salary > 5000 -- 先筛选薪资大于 5000 的员工
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 1; -- 然后筛选员工数量大于 1 的部门
解释:首先通过WHERE salary > 5000
过滤薪资大于 5000 的员工,然后使用HAVING COUNT(*) > 1
进一步筛选员工数量大于 1 的部门。
总结
WHERE
子句:用于在分组前过滤数据行。HAVING
子句:用于在分组后对分组结果进行筛选,特别适用于聚合函数的条件过滤。HAVING
与GROUP BY
:通常与GROUP BY
一起使用,便于对分组后的结果进行筛选。WHERE
和HAVING
的结合使用:先使用WHERE
子句进行行级筛选,然后再使用子句HAVING
进行分组后的筛选。
4. 结语
太棒了!🎉 你已经成功掌握了 MySQL 中的聚合函数和分组查询,像一个真正的数据库魔法师一样,能够轻松地在数据的海洋中捕捉到你想要的信息!💻✨
通过 `GROUP BY`,你已经学会了如何将数据分组,像整理书架一样,把数据按类别归档;而通过聚合函数(`COUNT()`、`SUM()`、`AVG()` 等),你可以轻松计算每个组的总和、平均数、最大值、最小值,甚至是每个小组的"英雄"——那些最独特的值!🌟
更妙的是,你还学会了如何结合 `HAVING` 子句,像一位细心的挑选者,在大海捞针的过程中精准筛选出最符合要求的数据分组!🧙♂️
就像烹饪一道完美的菜肴,掌握了这些基本的 SQL 工具,你已经有了无限的可能性去打造属于你的数据盛宴!数据的世界充满了无限乐趣和挑战,每一个查询语句都是一次探险,你的探索才刚刚开始!🚀
继续保持好奇心,动手实践,试着用你新学到的技巧解决更多的实际问题,做一个SQL小达人!如果有任何疑问,别忘了我始终在这儿,随时等候为你解答!加油!🎉💪
学习 MySQL 的旅程就像探险一样,充满了惊喜与成就感,愿你在这条数据之路上越走越远,开心又充实!🎈
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