目录
- group by语句介绍
- 实例
- 建表 user表
- （1）基本用法
- （2）GROUP BY语句中的GROUP_CONCAT函数（）
- （3）利用 count函数来查询性别的总人数
- （4）where语句
- （5）SUM MAX MIN AVG 函数
- （6）HAVING 子句
- （7）WITH ROLLUP 子句：
- 结尾
group by语句介绍
GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数。
工具:
sqlyog
实例
建表 user表
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(20) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,
`number` int(11) DEFAULT NULL,
`sex` varchar(4) COLLATE utf8_unicode_ci DEFAULT NULL,
`salary` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci
信息就不补充了~
（1）基本用法
根据性别 sex 来进行分组,查询 user 表中的姓名，年龄，性别。虽然是分组了，但只显示一个用户，其他的不显示。
SELECT NAME,age,sex FROM USER GROUP BY sex;
（2）GROUP BY语句中的GROUP_CONCAT函数（）
根据 sex 字段，来查询 name字段和 age字段的详细信息。
SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME), GROUP_CONCAT(age)FROM USER GROUP BY sex;
（3）利用 count函数来查询性别的总人数
根据 sex 字段来查询 name 字段的详细信息和 sex 字段性别的人数。
SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME),COUNT(sex) FROM USER GROUP BY sex;
（4）where语句
根据 sex字段进行分组，用 where语句来查询年龄大于25的人数
SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME),COUNT(sex) FROM USER WHERE age >25 GROUP BY sex;
（5）SUM MAX MIN AVG 函数
根据 sex 用 SUM MAX MIN AVG 函数来查询用户的总资金，最大资金，最小资金，平局资金
SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME),COUNT(sex),SUM(salary),MAX(salary),MIN(salary),AVG(salary) FROM USER GROUP BY sex;
（6）HAVING 子句
在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与聚合函数一起使用。 HAVING 子句可以让我们筛选分组后的各组数据。 根据 sex 语句进行分组，来查询各组中资金大于1500的组
SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME),COUNT(sex) FROM USER GROUP BY sex HAVING SUM(salary)>1500;
（7）WITH ROLLUP 子句：
WITH ROLLUP 可以实现在分组统计数据基础上再进行相同的统计（SUM,AVG,COUNT…）。
SELECT sex ,GROUP_CONCAT(NAME),COUNT(sex),SUM(salary),MAX(salary),MIN(salary),AVG(salary) FROM USER GROUP BY sex WITH ROLLUP;
结尾
从中发现 GROUP BY 函数还是十分强大的，使得分组查找效率更高！
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