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sql中的where、groupby和having用法解析

来源:动视网 责编:小采 时间:2020-11-09 07:00:04
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sql中的where、groupby和having用法解析

sql中的where、groupby和having用法解析: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 Depart
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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);

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