sql中的 where 、group by 和 having 用法解析
2019/6/30 17:01:45
本文主要是介绍sql中的 where 、group by 和 having 用法解析,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
废话不多说了,直接给大家贴代码了,具体代码如下所示:
--sql中的 where 、group by 和 having 用法解析 --如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字” 例如说明现在有一个这样的表:每个部门有多少人 就要用到分组的技术 select DepartmentID as '部门名称',COUNT(*) as '个数' from BasicDepartment group by DepartmentID --这个就是使用了group by +字段 进行了分组,其中我们就可以理解为我们按照了部门的名称ID --DepartmentID将数据集进行了分组;然后再进行各个组的统计数据分别有多少; --如果不用count(*) 而用类似下面的语法 select DepartmentID,DepartmentName from BasicDepartment group by DepartmentID --将会出现错误 --选择列表中的列 'BasicDepartment.DepartmentName' 无效,因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。 这就是我们需要注意的一点,如果在返回集字段中,这些字段 要么就要包含在Group By语句的后面,作为分组的依据; 要么就要被包含在聚合函数中,作为分组的依据; --出现的错误详解:咱们看看group by 的执行的过程,先执行select 的操作返回一个程序集, --然后去执行分组的操作,这时候他将根据group by 后面的字段 --进行分组,并且将相同的字段并称一列数据,如果group by 后面没有这个字段的话就要分成好多的数据。 --但是分组就只能将相同的数据分成两列数据,而一列中又只能放入一个字段,所以那些没有进行分组的 --数据系统不知道将数据放入哪里,所以就出现此错误 --目前一种分组情况只有一条记录,一个数据格是无法放入多个数值的, --所以这里就需要通过一定的处理将这些多值的列转化成单值,然后将其放在对应的 --数据格中,那么完成这个步骤的就是聚合函数。这就是为什么这些函数叫聚合函数(aggregate functions)了 --group by all语法解析: --如果使用 ALL 关键字,那么查询结果将包括由 GROUP BY 子句产生的所有组,即使某些组没有符合搜索条件的行。 --没有 ALL 关键字,包含 GROUP BY 子句的 SELECT 语句将不显示没有符合条件的行的组。 select DepartmentID,DepartmentName as '部门名称', COUNT(*) as '个数' from BasicDepartment group by all DepartmentID,DepartmentName ========================================================================================================== --group by 和having 解释:前提必须了解sql语言中一种特殊的函数:聚合函数, 例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。 having是分组(group by)后的筛选条件,分组后的数据组内再筛选 where则是在分组前筛选 where子句中不能使用聚集函数,而having子句中可以,所以在集合函数中加上了HAVING来起到测试查询结果是否符合条件的作用。 即having子句的适用场景是可以使用聚合函数 having 子句限制的是组,而不是行 having 子句中的每一个元素也必须出现在select列表中。有些数据库例外,如oracle 当同时含有 where 子句、group by 子句 、having 子句及聚集函数时,执行顺序如下: 执行where子句查找符合条件的数据; 使用group by 子句对数据进行分组;对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值;最后用having 子句去掉不符合条件的组 ex: 显示每个地区的总人口数和总面积.仅显示那些面积超过1000000的地区。 SELECT region, SUM(population), SUM(area) FROM bbc GROUP BY region HAVING SUM(area)>1000000 在这里,我们不能用where来筛选超过1000000的地区,因为表中不存在这样一条记录。(where子句中不能使用聚集函数) 相反,HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据 ex:create TABLE Table1 ( ID int identity(1,1) primary key NOT NULL, classid int, sex varchar(10), age int, ) --添加测试多条数据 Insert into Table1 values(1,'男',20) Insert into Table1 values(2,'女',22) Insert into Table1 values(3,'男',23) Insert into Table1 values(4,'男',22) Insert into Table1 values(1,'男',24) .......... 查询每一个班级中年龄大于20,性别为男的人数至少为2个的情况 select COUNT(age) as '>20岁人数',classid from Table1 where sex='男' group by classid having COUNT(age)>2 底下这个例子很好 SQL> select * from sc; SNO PNO GRADE ---------- ----- ---------- YW 95 SX 98 YY 90 YW 89 SX 91 YY 92 YW 85 SX 88 YY 96 YW 95 SX 89 YY 88 这个表所描述的是4个学生对应每科学习成绩的记录,其中SNO(学生号)、PNO(课程名)、GRADE(成绩)。 1、显示90分以上学生的课程名和成绩 //这是一个简单的查询,并没有使用分组查询 SQL> select sno,pno,grade from sc where grade>=90; SNO PNO GRADE ---------- ----- ---------- YW 95 SX 98 YY 90 SX 91 YY 92 YY 96 YW 95 2、显示每个学生的成绩在90分以上的各有多少门 --进行分组显示,并且按照where条件之后计数 SQL> select sno,count(*) from sc where grade>=90 group by sno; SNO COUNT(*) - --------- ---------- 3 2 1 1 3、这里我们并没有使用having语句,接下来如果我们要评选三好学生,条件是至少有两门课程在90分以上才能有资格, 列出有资格的学生号及90分以上的课程数。 //进行分组显示,并且按照where条件之后计数,在根据having子句筛选分组 SQL> select sno,count(*) from sc where grade>=90 group by sno having count(*)>=2; SNO COUNT(*) ---------- ---------- 3 2 这个结果是我们想要的,它列出了具有评选三好学生资格的学生号,跟上一个例子比较之后,发现这是在分组后进行的子查询。 4、学校评选先进学生,要求平均成绩大于90分的学生都有资格,并且语文课必须在95分以上,请列出有资格的学生 //实际上,这个查询先把语文大于95分的学生号提取出来,之后求平均值,分组显示后根据having语句选出平均成绩大于90的 SQL> select sno,avg(grade) from sc where SNO IN (SELECT SNO FROM SC WHERE GRADE>=95 AND PNO='YW') group by sno having avg(grade)>=90; SNO AVG(GRADE) ---------- ---------- 94.3333333 90.6666667 5、查询比平均成绩至少比学号是3的平均成绩高的学生学号以及平均分数 //having子句中可进行比较和子查询 SQL> select sno,avg(grade) from sc group by sno having avg(grade) > (select avg(grade) from sc where sno=3);
这篇关于sql中的 where 、group by 和 having 用法解析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-01-08Docker下的SqlServer发布订阅启用
- 2023-06-05Docker安装MS SQL Server并使用Navicat远程连接
- 2023-05-25深入浅出 SQL Server CDC 数据同步
- 2023-05-12通过空间占用和执行计划了解SQL Server的行存储索引
- 2023-04-24以SQLserver为例的Dapper详细讲解
- 2022-11-30SQL server高级函数查询
- 2022-11-26SQL SERVER数据库服务器CPU不能全部利用原因分析
- 2022-11-21SQL Server 时间算差值/常用函数
- 2022-11-20调试Archery连接SQL Server提示驱动错误
- 2022-10-22SQL Server 完整、差异备份+完整、差异还原(详细讲解,规避错误)