
sql语句 之聚合函数
聚合分析
在访问数据库时,经常需要对表中的某列数据进行统计分析,如求其最大值、最小值、平均值等。所有这些针对表中一列或者多列数据的分析就称为聚合分析。
在SQL中,可以使用聚合函数快速实现数据的聚合分析。与第7章介绍的SQL中的函数不同,聚合函数是对列中的一系列数据进行处理,返回单个统计值;而前面的函数则是对列中的单个数据进行处理。
聚合函数
SUM()
返回选取结果集中所有值的总和
MAX()
返回选取结果集中所有值的最大值
MIN()
返回选取结果集中所有值的最小值
AVG()
返回选取结果集中所有值的平均值
COUNT()
返回选取结果集中行的数目
SUM()
SELECT SUM(SAL) AS BOYSAL FROM TEACHER WHERE TSEX='男'
当对某列数据进行求和时,如果该列存在NULL值,则SUM函数会忽略该值。(加上all也对每列进行求和)
COUNT()
必须指定一个列的名称或者使用星号,星号表示计算一个表中的所有记录。两种使用形式如下。
* COUNT(*),计算表中行的总数,即使表中行的数据为NULL,也被计入在内。
* COUNT(column),计算column列包含的行的数目,如果该列中某行数据为NULL,则该行不计入统计总数.
注意
COUNT(*)函数将准确地返回表中的总行数,而仅当COUNT()函数的参数列没有NULL值时,才返回表中正确的行计数,所以仅当受NOT NULL限制的列作为参数时,才可使用COUNT( )函数代替COUNT(*)函数。
SELECT COUNT(TNO) AS TOTAL_TNO, COUNT(TNAME) AS TOTAL_TNAME, COUNT(SAL) AS TOTAL_SAL
FROM TEACHER
使用COUNT( )函数对多列中的数据计数
对多列计数,则需要将要计数的多列通过连接符连接后,作为COUNT( )函数的参数
(暂时无例子 以后补充上来)
最大/最小值函数—MAX()/MIN()
列中的数据可以是数值、字符串或是日期时间数据类型。MAX()/MIN()函数将返回与被传递的列同一数据类型的单一值
这里举一个例子,有典型性的.
SELECT MAX (AGE) AS MAXAGE FROM TEACHER (取年纪最大的老师)
但是通常取出来后是要看老师的基本信息的,如姓名,性别,工作的年限等.
然而SQL不支持如下的SELECT语句
SELECT TNAME, DNAME, TSEX, MAX (AGE) FROM TEACHER
那该怎么办了?
SELECT TNAME, DNAME, TSEX,SAL ,AGE FROM TEACHER
WHERE AGE=MAX (AGE) 就可以
当列的类型是 字符串或者日期时
均值函数——AVG()
AVG()函数的执行过程实际上是将一列中的值加起来,再将其和除以非NULL值的数目。所以,与SUM( )函数一样,AVG()函数只能作用于数值型数据,即列column_name中的数据必须是数值型的。
SELECT AVG (column_name) FROM table_name
当你想显示 其他信息时,如姓名,年纪,方法如下
SELECT * FROM TEACHER
WHERE AGE >= (SELECT AVG (AGE) FROM TEACHER)
ORDER BY AGE
聚合分析的重值处理
5种聚合函数,可以作用于所选列中的所有数据(不管列中的数据是否有重置),也可以只对列中的非重值进行处理,即把重复的值只取一次进行聚合分析。当然,对于MAX()/MIN()函数来讲,重值处理意义不大。
可以使用ALL关键字指明对所选列中的所有数据进行处理,使用DISTINCT关键字指明对所选列中的非重值数据进行处理。以AVG()函数为例,语法如下。
SELECT AVG ([ALL/DISTINCT] column_name)
FROM table_name
与聚合函数分不开的东西那算是分组了
GROUP BY子句创建分组
SELECT column, SUM(column)
FROM table
GROUP BY column
说明:GROUP BY子句依据column列里的数据对行进行分组,即具有相同的值的行被划为一组。它一般与聚合函数同时使用。当然,这里的SUM()函数也可以是其他聚合函数。所有的组合列(GROUP BY子句中列出的列)必须是来自FROM子句列出的表,不能根据实际值、聚合函数结果或者其他表达式计算的值来对行分组。
GROUP BY子句根据多列组合行
SELECT DNAME,TSEX, COUNT(*) AS TOTAL_NUM
FROM TEACHER
GROUP BY DNAME,TSEX
ROLLUP运算符和CUBE运算符 主要用语扩展,暂时不写.以后添加.
HAVING子句
GROUP BY子句分组,只是简单地依据所选列的数据进行分组,将该列具有相同值的行划为一组。而实际应用中,往往还需要删除那些不能满足条件的行组,为了实现这个功能,SQL提供了HAVING子句。语法如下。
SELECT column, SUM(column)
FROM table
GROUP BY column
HAVING SUM(column) condition value
说明:HAVING通常与GROUP BY子句同时使用。当然,语法中的SUM()函数也可以是其他任何聚合函数。DBMS将HAVING子句中的搜索条件应用于GROUP BY子句产生的行组,如果行组不满足搜索条件,就将其从结果表中删除。
HAVING子句与WHERE子句
HAVING子句和WHERE子句的相似之处在于,它也定义搜索条件。但与WHERE子句不同,HAVING子句与组有关,而不是与单个的行有关。
* 如果指定了GROUP BY子句,那么HAVING子句定义的搜索条件将作用于这个GROUP BY子句创建的那些组。
* 如果指定WHERE子句,而没有指定GROUP BY子句,那么HAVING子句定义的搜索条件将作用于WHERE子句的输出,并把这个输出看作是一个组。
* 如果既没有指定GROUP BY子句也没有指定WHERE子句,那么HAVING子句定义的搜索条件将作用于FROM子句的输出,并把这个输出看作是一个组。
1.
SELECT DNAME, COUNT(TSEX) AS num_girl
FROM TEACHER
WHERE TSEX='女'
GROUP BY DNAME
2.
SELECT DNAME, COUNT(TSEX) AS num_girl
FROM TEACHER
GROUP BY DNAME
HAVING TSEX='女'
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07