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      基础—SQL—DQL(数据查询语言)分组查询

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      基础—SQL—DQL(数据查询语言)分组查询

      2025-04-23 08:18:38 阅读次数:9

      WHERE,分组,员工,查询,聚合,过滤

      一、引言

      分组查询的关键字是:GROUP BY。

      二、DQL—分组查询

      1、语法

      SELECT 字段列表 FROM 表名 [ WHERE 条件 ] GROUP BY 分组字段名 [ HAVING 分组后过滤条件 ];

      注意:

      1、'[ ]' 里的内容可以有可以没有。

      2、这条SQL语句有两块指定条件的地方,那它们之间有啥区别呢?

      3、 WHERE 与 HAVING 区别:
      (1)执行时机不同:WHERE 是
      分组之前进行过滤,不满足 WHERE 条件,不参与分组;而 HAVING 是分组之后对结果进行过滤。

      (2)判断条件不同:WHERE 不能对聚合函数进行判断,而 HAVING 可以。

      三、案例操作:

      接下来回到 DataGrip 工具进行数据的分组查询学习和操作。

      0、emp 表的初始数据

      基础—SQL—DQL(数据查询语言)分组查询

       

      1、根据性别分组,统计男性员工和女性员工的数量
      SELECT gender,COUNT(*) FROM emp GROUP BY gender;

      基础—SQL—DQL(数据查询语言)分组查询

      2、 根据性别分组,统计男性员工和女性员工的平均年龄
      SELECT gender,AVG(AGE) FROM emp GROUP BY gender;

      基础—SQL—DQL(数据查询语言)分组查询

      3、查询年龄小于45的员工,并根据工作地址分组,获取员工数量大于等于3的工作地址 

      首先可以查到:查询年龄小于45的员工,并根据工作地址分组

      SELECT workaddress,COUNT(*) FROM emp WHERE age<45 GROUP BY workaddress;

      基础—SQL—DQL(数据查询语言)分组查询

       

      然后经过 WHERE 分组后再进行分组条件的判断:(HAVING),再进行分组查询得出结果。也就是要在分组的基础上再过滤

      SELECT workaddress,COUNT(*) AS address_count FROM emp WHERE age<45 GROUP BY workaddress HAVING address_count >=3;

      基础—SQL—DQL(数据查询语言)分组查询

      四、总结 

      1、分组查询要用到的关键字叫 GROUP BY。

      2、在分组之前过滤叫 WHERE ,分组之后过滤叫 HAVING 。

      3、注意:

      (1)执行顺序:WHERE > 聚合函数 > HAVING 。

      也就是说:WHERE 是在分组之前过滤的,分组的时候是在执行聚合函数,而 HAVING 是在我们分组聚合之后过滤的。

      (2)分组之后,查询的字段一般为聚合函数和分组字段,查询其他字段无任何意义。

      举个例子说明:就第一个查询操作。

      SELECT gender,COUNT(*) FROM emp GROUP BY gender;

      根据编写的SQL语句的内容:聚合函数的字段是:COUNT(*),分组之后的字段是:gender 

      而我们 SELECT 关键字后面跟着的就是这两个字段,也就是查询的字段是这两个。如果在SELECT 后面加一个 name 字段,那查出来的值无任何意义。

      基础—SQL—DQL(数据查询语言)分组查询

      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/m0_74363339/article/details/139324478,作者:岁岁岁平安,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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