mysql 的GROUP分組和HAVING二次篩選的使用講解
為了測試GROUP BY 語句，我們建立兩張表，並往表中新增資料
-- 建立部門表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS department( id TINYINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT KEY, depName VARCHAR(20) NOT NULL UNIQUE );
-- 新增部門
INSERT department(depName) VALUES('開發部'); INSERT department(depName) VALUES('視訊部'); INSERT department(depName) VALUES('教學部'); INSERT department(depName) VALUES('運營部');
-- 建立員工表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee( id Int UNSIGNED AUTO_INCREMENT KEY, username VARCHAR(20) NOT NULL, age TINYINT UNSIGNED DEFAULT 18, addr VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '北京', salary FLOAT(6,2) NOT NULL DEFAULT 0, sex ENUM('男','女','保密'), depId TINYINT UNSIGNED );
-- 新增員工記錄
INSERT employee(username,age,addr,salary,sex,depId) VALUES('張三','21','山東','5432.12','男',1); INSERT employee(username,age,addr,salary,sex,depId) VALUES('李四','32','河北','6432.00','男',2); INSERT employee(username,age,addr,salary,sex,depId) VALUES('王五','26','北京','5932.92','女',3); INSERT employee(username,age,addr,salary,sex,depId) VALUES('趙六','32','上海','6232.14','男',4); INSERT employee(username,age,addr,salary,sex,depId) VALUES('Mr Adword','55','美國','9432.99','男',4); INSERT employee(username,age,addr,salary,sex,depId) VALUES('田七','19','北京','4932.92','保密',1); INSERT employee(username,age,addr,salary,sex,depId) VALUES('孫八','62','上海','9932.14','男',2); INSERT employee(username,age,addr,salary,sex,depId) VALUES('Mr lili','45','美國','9132.99','女',1);
-- 建立省份表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS provinces( -> id TINYINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT KEY, -> pName VARCHAR(10) NOT NULL UNIQUE -> );
-- 新增省份記錄
INSERT provinces(pName) VALUES('山東'),('河北'),('北京'),('上海'),('美國');
mysql> SELECT * FROM department;
+----+---------+
| id | depName |
+----+---------+
| 1 | 開發部 |
| 3 | 教學部 |
| 2 | 視訊部 |
| 4 | 運營部 |
+----+---------+
4 rows in set (0.06 sec)
mysql> SELECT * FROM employee;
+----+-----------+------+------+---------+------+-------+
| id | username | age | addr | salary | sex | depId |
+----+-----------+------+------+---------+------+-------+
| 1 | 張三 | 21 | 山東 | 5432.12 | 男 | 1 |
| 2 | 李四 | 32 | 河北 | 6432.00 | 男 | 2 |
| 3 | 王五 | 26 | 北京 | 5932.92 | 女 | 3 |
| 4 | 趙六 | 32 | 上海 | 6232.14 | 男 | 4 |
| 5 | 田七 | 19 | 北京 | 4932.92 | 保密 | 1 |
| 6 | Mr Adword | 55 | 美國 | 9432.99 | 男 | 4 |
| 7 | 田七 | 19 | 北京 | 4932.92 | 保密 | 1 |
| 8 | 孫八 | 62 | 上海 | 9932.14 | 男 | 2 |
| 9 | Mr lili | 45 | 美國 | 9132.99 | 女 | 1 |
+----+-----------+------+------+---------+------+-------+
mysql> SELECT * FROM provinces;
+----+-------+
| id | pName |
+----+-------+
| 4 | 上海 |
| 3 | 北京 |
| 1 | 山東 |
| 2 | 河北 |
| 5 | 美國 |
+----+-------+
1、只使用GROUP BY語句查詢結果只顯示每一組的一條記錄：
mysql> -- 按照性別分組
mysql> SELECT * FROM employee GROUP BY sex;
+----+----------+------+------+---------+------+-------+
| id | username | age | addr | salary | sex | depId |
+----+----------+------+------+---------+------+-------+
| 1 | 張三 | 21 | 山東 | 5432.12 | 男 | 1 |
| 3 | 王五 | 26 | 北京 | 5932.92 | 女 | 3 |
| 5 | 田七 | 19 | 北京 | 4932.92 | 保密 | 1 |
+----+----------+------+------+---------+------+-------+
3 rows in set (0.05 sec)
mysql> -- 按照部門編號分組
mysql> SELECT * FROM employee GROUP BY depId;
+----+----------+------+------+---------+------+-------+
| id | username | age | addr | salary | sex | depId |
+----+----------+------+------+---------+------+-------+
| 1 | 張三 | 21 | 山東 | 5432.12 | 男 | 1 |
| 2 | 李四 | 32 | 河北 | 6432.00 | 男 | 2 |
| 3 | 王五 | 26 | 北京 | 5932.92 | 女 | 3 |
| 4 | 趙六 | 32 | 上海 | 6232.14 | 男 | 4 |
+----+----------+------+------+---------+------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> -- 根據多個欄位分組
mysql> SELECT * FROM employee GROUP BY sex,depId;
+----+----------+------+------+---------+------+-------+
| id | username | age | addr | salary | sex | depId |
+----+----------+------+------+---------+------+-------+
| 1 | 張三 | 21 | 山東 | 5432.12 | 男 | 1 |
| 2 | 李四 | 32 | 河北 | 6432.00 | 男 | 2 |
| 4 | 趙六 | 32 | 上海 | 6232.14 | 男 | 4 |
| 9 | Mr lili | 45 | 美國 | 9132.99 | 女 | 1 |
| 3 | 王五 | 26 | 北京 | 5932.92 | 女 | 3 |
| 5 | 田七 | 19 | 北京 | 4932.92 | 保密 | 1 |
+----+----------+------+------+---------+------+-------+
2、分組查詢配合GROUP_CONCAT()來使用，可以看到每個組中的詳細資訊：
mysql> -- 按照性別分組，得到每組中人員的名稱
mysql> SELECT *,GROUP_CONCAT(username) FROM employee GROUP BY sex;
+----+----------+------+------+---------+------+-------+-------------------------------+
| id | username | age | addr | salary | sex | depId | GROUP_CONCAT(username) |
+----+----------+------+------+---------+------+-------+-------------------------------+
| 1 | 張三 | 21 | 山東 | 5432.12 | 男 | 1 | 張三,李四,趙六,Mr Adword,孫八 |
| 3 | 王五 | 26 | 北京 | 5932.92 | 女 | 3 | 王五,Mr lili |
| 5 | 田七 | 19 | 北京 | 4932.92 | 保密 | 1 | 田七,田七 |
+----+----------+------+------+---------+------+-------+-------------------------------+
3、配合聚合函式來使用
- COUNT()：統計記錄的數目
- SUM()：求欄位的和
- AVG()：求欄位的平均值
- MAX()：求欄位的最大值
- MIN()：求欄位的最小值
mysql> -- 統計員工表中員工數目，以及薪水的總和、最大值、最小值、平均值
mysql> SELECT id AS '編號',username AS '使用者名稱',COUNT(*) AS '員工總數',SUM(salary) AS '總薪水',MAX(s
alary) AS '最高薪水',MIN(salary) AS '最低薪水',AVG(salary) AS '平均薪水' FROM employee;
*************************** 1. row ***************************
編號: 1
使用者名稱: 張三
員工總數: 9
總薪水: 62393.14
最高薪水: 9932.14
最低薪水: 4932.92
平均薪水: 6932.571126
1 row in set (0.00 sec)
mysql> -- 按照性別分組，統計出每個組中年齡最大值、最小值，薪水最大值，每個組中的人數，人名，以及平均薪水。
mysql> SELECT id,sex,MAX(age) AS max_age,MIN(age) AS min_age,MAX(salary) AS max_salary,COUNT(*) AS total_peo,AVG(salary) AS avg_salary ,GROUP_CONCAT(username)FROM employee GROUP BY sex; +----+------+---------+---------+------------+-----------+-------------+-------------------------------+ | id | sex | max_age | min_age | max_salary | total_peo | avg_salary | GROUP_CONCAT(username) | +----+------+---------+---------+------------+-----------+-------------+-------------------------------+ | 1 | 男 | 62 | 21 | 9932.14 | 5 | 7492.278027 | 張三,李四,趙六,Mr Adword,孫八 | | 3 | 女 | 45 | 26 | 9132.99 | 2 | 7532.955078 | 王五,Mr lili | | 5 | 保密 | 19 | 19 | 4932.92 | 2 | 4932.919922 | 田七,田七 | +----+------+---------+---------+------------+-----------+-------------+-------------------------------+
4、使用HAVING 對分組結果進行二次篩選
mysql> -- 按照性別分組，並找到分組後組中人數大於3的組
mysql> SELECT id,sex,COUNT(*) AS total_peo FROM employee GROUP BY sex HAVING COUNT(*)>3;
+----+------+-----------+
| id | sex | total_peo |
+----+------+-----------+
| 1 | 男 | 5 |
+----+------+-----------+