一、概要
Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Group)”。它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域,然后针对若干个小区域进行数据处理。 如果在查询的过程中需要按某一列的值进行分组,以统计该组内数据的信息时,就要使用group by子句。不管select是否使用了where子句都可以使用group by子句group by子句一定要与分组函数结合使用,否则没有意义。
二、语法格式
----语句------------------------------------------------------------执行顺序-----
SELECT [DISTINCT] * | 列名称 [别名] , 列名称 [别名] ,... | 统计函数 4、确定查询列
FROM 数据表 [别名] , 数据表 [别名] ,... 1、数据来源
[WHERE 条件(s)] 2、过滤数据行
[GROUP BY 分组字段, 分组字段, ...] 3、执行分组操作
[ORDER BY 字段 [ASC | DESC] , 字段 [ASC | DESC] ,...] 5、数据排序
三、示例代码
- 查询每个部门的人数
SELECT deptno ,COUNT(*) FROM emp GROUP BY deptno;
- 显示每个部门员工的平均工资
SELECT deptno ,AVG(sal) 平均工资 FROM emp GROUP BY deptno;
- 显示各个部门员工的工资+奖金
SELECT deptno,SUM(sal + IFNULL(comm,0)) FROM emp GROUP BY deptno;
- 按照部门编号分组,求出每个部门的人数,平均工资(要求截取2位)(配合单行函数使用)
SELECT deptno, COUNT(empno), ROUND(AVG(sal),2) FROM emp GROUP BY deptno;
- 按照职位分组,求出每个职位的最高和最低工资(单字段分组)
SELECT job, MAX(sal), MIN(sal) FROM emp GROUP BY job;
- 查询每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资
SELECT AVG(sal), MIN(sal) FROM emp GROUP BY job;
- 先统计出各个职位(job)的平均工资(AVG),再统计平均工资最高的工资(分组函数嵌套)
SELECT MAX(AVG(sal)) FROM emp GROUP BY job 注意:分组函数允许嵌套,但是嵌套之后的分组函数的查询之中不能再出现任何的其他字段
- 查询每个岗位的总工资但不包括'SALESMAN'岗位(配合Where使用)
SELECT FROM emp WHERE name !='SALESMAN'
- 按部门、不同的职位,统计员工的工资总额 (多字段统计)
SELECT deptno, job, sum(sal) FROM emp GROUP BY deptno, job;
- 查询各个部门中相同职位的员工人数并且按部门编号排序(多字段统计排序)
SELECT DEPTNO, JOB,COUNT(*) FROM emp GROUP BY deptno,job ORDER BY deptno;
四、注意事项
- GROUP BY后不可以接列的别名(根据执行顺序分析就知道了)
SELECT deptno dn ,AVG(sal) FROM emp GROUP BY dn; --错误
- GROUP BY 后不能接数字
SELECT deptno dn ,AVG(sal) FROM emp GROUP BY 1; --错误
- GROUP BY 后不可以接select后没有的列名
SELECT deptno dn ,AVG(sal) FROM emp GROUP BY job;
- 如果一个SELECT中使用了分组函数,任何不在分组函数中的列(表达式)必须要在GROUP BY中
SELECT job ,deptno dn ,AVG(sal) --deptno列group by 后面没有,使用会报错 FROM emp GROUP BY job;
笔记:3和4总结为一句话
1、在select中出现的列名必须在group by 中出现,否则,其他列名只能在分组函数中使用;而在group by 中出现的字段不一定要在select中出现
- group by之前可以使用where过滤数据,因为where是在分组之前起作用的,(执行顺序分析) ----废话
五、使用HAVING过滤分组
1、说明
- 首先对数据行进行分组。
- 把所得到的分组应用到分组函数中。
- 最后显示满足having条件的记录
作用:在分组之后再过滤掉不符合条件的分组
2、与where的区别
- 只有having里面可以使用分组函数,where中不允许出现分组函数
- 相同作用——都是根据条件过滤数据;不同的是where是在分组之前过滤数据,having是分组之后过滤分组数据。
- 原则:能在where里过滤的数据就不要在having里面去过滤
3、语法格式
----语句-----------------------------------------------------------执行顺序---------
SELECT [DISTINCT] * | 列名称 [别名] , 列名称 [别名] ,... | 统计函数 5、确定查询列
FROM 数据表 [别名] , 数据表 [别名] ,... 1、数据来源
[WHERE 条件(s)] 2、过滤数据行
[GROUP BY 分组字段, 分组字段, ...] [HIAVING 过滤分组] 3、执行分组操作
[HAVING 条件(s)] 4、过滤分组数据
[ORDER BY 字段 [ASC | DESC] , 字段 [ASC | DESC] ,...] 6、数据排序
4、示例代码
- 查询部门的员工人数大于五部门编号
SELECT deptno,COUNT(*) FROM emp GROUP BY deptno HAVING COUNT(*)> 5;
- 查询部门工资总和大于10000的部门编号
SELECT deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno HAVING SUM(sal)>10000;
- 查询平均工资低于2000的部门号和它的平均工资
SELECT deptno,AVG(sal) a FROM emp GROUP BY deptno HAVING avg(sal)>2000;
- 查询每个岗位的总工资并且不包括职位是'SALESMAN'岗位而且工资和大于5000
SELECT SUM(sal) FROM emp WHERE job!='SALESMAN' GROUP BY job HAVING SUM(sal)>5000
六、综合示例
- 查询非销售人员工作名称以及从事同一工作雇员的月工资的总和,并且要满足从事同一工作的雇员的月工资合计大于$5000,输出结果按月工资的合计升序排列
1、查询出所有的非销售人员的信息
2、按照职位进行分组,并且使用SUM函数统计SELECT * FROM emp WHERE job!=SALESMAN';
3、月工资的合计是通过统计函数查询的,所以现在这个对分组后的过滤要使用HAVING子句完成SELECT job,SUM(sal) FROM emp WHERE job<>'SALESMAN' GROUP BY job;
4、按照升序排列SELECT job,SUM(sal) FROM emp WHERE job!='SALESMAN' GROUP BY job HAVING SUM(sal)>5000;
SELECT job,SUM(sal) sum FROM emp WHERE job!='SALESMAN' GROUP BY job HAVING SUM(sal)>5000 ORDER BY sum ASC;
- 显示部门编号不是30的,的部门详细信息(部门编号、部门名称、部门人数、部门月薪资总和),并要求 部门月工资总和大于8000,输出结果按部门月薪资的总和降序排列。
SELECT d.deptno,d.dname,COUNT(*) 人数,ifnull(SUM(e.sal),0) 月总收入 FROM dept d,emp e WHERE d.deptno=e.deptno AND d.deptno!=30 GROUP BY d.deptno,d.dname HAVING SUM(e.sal) >8000 ORDER BY SUM(e.sal) DESC; 或 select deptno,d.dname ,count(*) peonum,sum(e.sal) s from dept d left join emp e using(deptno) --注意:using()中的字段在使用时不能有前缀。 where deptno !=30 group by deptno ,d.dname having sum(e.sal)>8000 order by s desc;
七、性能问题
能在where能过滤数据不要在having里过滤,A和B都能达到同样的目的,但是A性能相对好一些,因为A现将deptno=30的数据筛选出来,然后在将筛选的数据放入到临时表空间内进行分组;而B将全部的数据都读到临时表空间内,然后在临时表空间进行筛选数据,这样一来B就需要更大的临时表空间进行分组筛选,索引性能较差。