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。
-------------------------------------------------------------------------------------
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 |
+----+-----------+---------+-------+
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