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  • 数据库---聚合查询

    2018-05-09 21:01:38
    聚合查询:纵向查询,它是对一列的值进行计算,然后返回一个单一的值;另外聚合查询是忽略空值。·count:统计指定列不为NULL的记录行数;·sum:计算指定列的数值和,如果指定列类型不是数值类型,那么计算结果...
    聚合查询:纵向查询,它是对一列的值进行计算,然后返回一个单一的值;另外聚合查询是忽略空值。
    ·count:统计指定列不为NULL的记录行数;
    ·sum:计算指定列的数值和,如果指定列类型不是数值类型,那么计算结果为0;
    ·max:计算指定列的最大值,如果指定列是字符串类型,那么使用字符串排序运算;
    ·min:计算指定列的最小值,如果指定列是字符串类型,那么使用字符串排序运算;
    ·avg:计算指定列的平均值,如果指定列类型不是数值类型,那么计算结果为0;
    SELECT COUNT(*) FROM PRODUCT; #查询表内的所有记录,并返回记录数。
    SELECT COUNT(*) FROM PRODUCT WHERE PRICE>200; #查询表内price大于200的记录,并返回大于200的记录数。
    SELECT COUNT(*) FROM PRODUCT WHERE CATEGORY_ID='C001'; #查询表内category_id是c001的记录,并返回该记录数。


    SELECT SUM(PRICE) FROM PRODUCT WHERE CATEGORY_ID='C001'; #查询category_id是c001的所有price,并返回price的和


    SELECT AVG(PRICE) FROM PRODUCT WHERE CATEGORY_ID='C002'; #查询category_id是c002的所有price,并返回price的平均值


    SELECT MAX(PRICE),MIN(PRICE) FROM PRODUCT; #查询product表,返回price的最大值和最小值

    互相学习,有错请指教!


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  • 上一章:第五章:数据库范围查询和排序 聚合函数(count,max,min,sum,avg) 聚合函数的作用: – 总数(count函数) select count() as 男性个数 from students where gender=1; select count() as 女性个数 ...

    上一章:第五章:数据库范围查询和排序


    聚合函数(count,max,min,sum,avg)

    聚合函数的作用:计算总数,最大值,最小值,总和,平均值

    总数(count函数)

    代码:

    select count(*) as 男性个数 from students where gender=1;//gender=1条件
    select count(*) as 女性个数 from students where gender=2;//gender=2条件
    select count(*) as 中性个数 from students where gender=3;//gender=3条件
    select count(*) as 保密个数 from students where gender=4;//gender=4条件
    

    如图:以男性个数为例
    在这里插入图片描述


    最大值(max函数)

    代码:

    select max(age) from students;
    

    在这里插入图片描述
    代码成果

    在这里插入图片描述


    最小值(min函数)

    代码:

    select min(age) from students;
    

    在这里插入图片描述


    求和(sum)

    代码:

    select sum(age) from students;
    

    如图:
    在这里插入图片描述

    平均值(avg)
    代码:

    select avg(age) from students;
    

    如图:
    在这里插入图片描述


    重合使用多个函数

    计算平均id值

    代码:

    select sum(id)/count(*) as 平均idfrom students;
    

    如图:
    在这里插入图片描述


    四舍五入 round(123.23,1) 保留一位小数 不能用在银行哈

    代码:

    select round(sum(id)/count(*),3) as 平均idfrom students;
    

    如图:
    在这里插入图片描述
    总结

    select后面可以放字段,表达式(加减乘除),特殊字符(*)


    分组

    分组和聚合函数一起用,不然没啥作用
    group by 字段
    与distinct(去重)有区别
    group by把相同的归为一类,输出是多个
    distinct把相同的去掉到只剩一个,输出一个

    先分组再在组内使用数据

    代码:

    select gender from students group by gender;
    

    如图:
    在这里插入图片描述


    统计组内数据每个小组的最大年龄 这里小分组是指男,女,中性,保密四个小组

    代码:

     select gender,max(age) from students group by gender;
    

    如图:
    在这里插入图片描述


    统计组内数据每个小组的总数

    代码:

    select gender,count(*) from students group by gender;
    

    如图:
    在这里插入图片描述


    统计组内数据所有的名字(group_concat()函数)

    concat()内可以写任何字符串 都会输出,用来统计组内所有数据

    代码:

      select gender,group_concat(name) from students group by gender;
    

    如图:
    在这里插入图片描述


    统计组内男性个数

    代码:

    select gender,count(*) from students where gender=1 group by gender;
    

    如图:
    在这里插入图片描述


    统计组内男性名字,年龄,id

    代码:

    select gender,group_concat(name,"_",age," ",id) from students where gender=1 group by gender;
    

    如图:
    在这里插入图片描述
    写什么有什么前提是字符串


    having方法

    having是对分组进行条件判断而不是对结果
    达到过滤数据的作用,查找想要的数据的作用
    与where有区别
    having是对组的结果进行操作,在group后面
    where是对原表进行操作,在group前面

    查询平均年龄超过并等于20随的性别和姓名

    代码:

    select gender,group_concat("名字是",name," ""年龄是",age,"\n") from students group by gender having avg(age)>=20;//注意用了having
    

    如图:
    在这里插入图片描述

    查询每种性别中的人数多于2个的信息

    代码:

    select gender,count(*) as 人数 from students group by gender having count(*)>2;
    

    如图:
    在这里插入图片描述


    下一章:第七章:数据库的分页操作和链接查询

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  • MySQL数据库查询之聚合查询

    千次阅读 2018-05-14 19:12:28
    关键字distinct 去重,在结果中去除重复的行。语法:select distinct column_names from 表名;我打开的是一个订单详情表作用于单列: select distinct(order_id) from order_detail where id&...

    关键字

    distinct
     

    去重,在结果中去除重复的行。

    语法:

    select distinct column_names from 表名;


    我打开的是一个订单详情表

    作用于单列:

     select distinct(order_id) from order_detail where id<30;


     

    我们看一下效果

    作用于多列:

    select distinct order_id, buy_number from order_detail where id<30;


    看来只有一条是重复的

    count 

    统计数量!

    select count(id) from order_detail;


    统计表中有多少条记录


    select count(distinct(order_id)) from order_detail;


     

    去掉重复的内容进行统计

     

    concat(str1, str2, ...)

    连接函数,可以联合多列,构成一个总的字符串。


    select contact(order_id, '-', product_id) from order_detail where id<30;



    concat_ws(separator, str1, str2, ...); 

    第一个参数(separator)是其他参数的分隔符。

    select concat_ws('-', order_id, product_id) from order_detail where id<30;



    注:mysql 的 concat 函数在连接字符的时候,只要其中有某一个字段为 null,那么则整个返回 null.


    聚合查询

    group by 

    分组查询,对结果进行分组。通过 group by 子句可以将数据划分到不同的组里,实现对记录的分组查询。


    语法:

    select column_name, aggregate_function(column_name) from table_name 

    where condition group by column_name;

    我们来打开员工表



    看到了我们的表中存在一个 office_id

    我们打开这个 office 表看一下


    每个office_id代表着一个公司


    select * from employee group by office_id;

    这样我们就把员工按照公司分成了不同的组

    单独使用 group by 时,没什么实际意义!在与 avg() , sum(), count() 聚合函数一起使用时,作用最大。


    聚合函数


    聚合函数的最大特点是它们根据一组数据求出一个值。

    聚合函数的结果值只根据选定行中非null的值进行计算,null被忽略。

    count()  

    统计个数

    select count(employee_id), office_id from employee group by office_id;

    这样就统计出了公司的员工的数量了

    select count(employee_id),gender from employee group by gender;

    我们还可以统计公司男女员工的数量!


    max() 

    求表中某个字段最大值(数值类型)

    select max(price) from order_detail;

    在所有订单中单价最高的商品!

    select max(price),order_id from order_detail where id>1800 group by order_id;

    这句语句的意思是我们把所有的订单按照订单号进行分组

    然后取每组订单中单价最大的那一条

    我们来查看一下一号订单

    在一号订单中 单价最大的就是这个了!

    min() 

    求表中某个字段最小值

    select min(price) from order_detail;

    单价最小的商品

    select min(price),order_id from order_detail group by order_id;


    sum() 

    求表中某个字段的总和

    select sum(total_money),order_id from order_detail where id > 1800 group by order_id;

    我们就可以看到我们订单的总金额了

    我们来一个复杂的

    select sum(total_money) as nu, order_id from order_detail group by order_id order by nu desc limit 10;


    这样我们就取出了所有订单中总价前十的订单号和他们的金额!

    avg()

    求表中某个字段平均值

    select avg(total_money),order_id from order_detail group by order_id;

    select avg(total_money) as nu, order_id from order_detail  group by order_id order by nu desc limit 10;


    having 和 where 的区别?

    我们都知道 having 和 where 都可以用来筛选数据

    “Where” 是一个约束声明,Where 是在结果返回之前起作用的, where  子句在聚合前先筛选记录.也就是说作用在 group by 子句和 having 子句前

    “Having”是一个过滤声明,是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作,在Having 中可以使用聚合函数。

    select count(employee_id), office_id from employee group by office_id;

    select count(employee_id), office_id from employee group by office_id having count(employee_id) > 10;



    我们可以利用 having 筛选员工数大于10个的公司的 ID 但是不能使用 where 来筛选

    因为原表中没有 count(employee——id)这个字段

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  • 一,深入浅出理解索引结构实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、...

    一,深入浅出理解索引结构

    实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:

    其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。

    如果您认识某个字,您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字,不知道它的发音,这时候,您就不能按照刚才的方法找到您要查的字,而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字,然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法,比如您查“张”字,我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页码却是63页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。很显然,这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方,现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序,是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程,先找到目录中的结果,然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。


     区别:

    聚集索引:按字母排序的字典。

    非聚集索引:按偏旁部首排序的字典。

    聚集索引:可以帮助把很大的范围,迅速减小范围。但是查找该记录,就要从这个小范围中Scan了。 

    非聚集索引:把一个很大的范围,转换成一个小的地图。你需要在这个小地图中找你要寻找的信息的位置。然后通过这个位置,再去找你所需要的记录。

    通过以上例子,我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下,我们可以很容易的理解:每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序。

    二、何时使用聚集索引或非聚集索引

    动作描使用聚集索引
    使用非聚集索引
    列经常被分组排序
    ✔️✔️
    返回某范围内的数据
    ✔️
    一个或极少不同值


    小数目的不同值
    ✔️

    大数目的不同值

    ✔️
    频繁更新的列

    ✔️
    外键列
    ✔️
    ✔️
    主键列
    ✔️
    ✔️
    频繁修改索引列

    ✔️

    事实上,我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如:返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列,恰好您把聚合索引建立在了该列,这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时,这个速度就将是很快的,因为您的这本字典正文是按日期进行排序的,聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可;而不像非聚集索引,必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码,然后再根据页码查到具体内容。


    三、结合实际,谈索引使用的误区

    理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引,但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区,以便于大家掌握索引建立的方法。

    1、主键就是聚集索引

    这种想法笔者认为是极端错误的,是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。

    通常,我们会在每个表中都建立一个ID列,以区分每条数据,并且这个ID列是自动增大的,步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时,如果我们将这个列设为主键,SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处,就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序,但笔者认为这样做意义不大。

    显而易见,聚集索引的优势是很明显的,而每个表中只能有一个聚集索引的规则,这使得聚集索引变得更加珍贵。

    从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出,使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求,迅速缩小查询范围,避免全表扫描。在实际应用中,因为ID号是自动生成的,我们并不知道每条记录的ID号,所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次,让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则;当然,这种情况只是针对用户经常修改记录内容,特别是索引项的时候会负作用,但对于查询速度并没有影响。

    在办公自动化系统中,无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。

    通常,办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况,但如果您的系统已建立了很长时间,并且数据量很大,那么,每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描,这样做意义是不大的,绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了,这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上,我们完全可以让用户打开系统首页时,数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件,通过“日期”这个字段来限制表扫描,提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年,那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍,甚至更快。

    在这里之所以提到“理论上”三字,是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时,您的查询速度是没有这么高的,即使您在“日期”这个字段上建立的索引(非聚合索引)。

    四、其他书上没有的索引使用经验总结

    1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

    2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快,特别是在小数据量情况下

    3、使用聚合索引内的时间段,搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少,而无论聚合索引使用了多少个

    4、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度


    参考文章:https://www.cnblogs.com/hyd1213126/p/5828937.html   点击打开链接




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