


Le système organise l'utilisation de Group By dans SQL et les restrictions sur plusieurs champs de Group By
Quand utiliser Group By en SQL ? Cet article explique en détail l'utilisation de Group By. Sa définition simple est de diviser un « ensemble de données » en plusieurs « petites zones », puis d'effectuer un traitement de données sur plusieurs « petites zones ». Quelles sont les restrictions sur les champs spécifiés par Sélectionner dans Regrouper par ? apache php mysql
1. Présentation
"Regrouper par" signifie littéralement regrouper les données selon les règles spécifiées par "Par". Divisez-le en plusieurs « petites zones », puis effectuez un traitement des données sur plusieurs « petites zones ».
2. Tableau original
3. Regroupement simple par
Exemple 1
select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A group by 类别
Les résultats renvoyés sont les suivants. Les tableaux sont en fait des résumés classifiés.
4. Regrouper par et trier par
Exemple 2
select 类别, sum(数量) AS 数量之和 from A group by 类别 order by sum(数量) desc
Les résultats renvoyés sont les suivants
"Ordre par somme des quantités desc" ne peut pas être utilisé dans Access, mais il peut être utilisé dans SQL Server.
5. Restrictions de champ spécifiées par Select dans Group By
Exemple 3
select 类别, sum(数量) as 数量之和, 摘要 from A group by 类别 order by 类别 desc
Après l'exécution de l'exemple 3, une erreur s'affichera, comme indiqué ci-dessous. C'est ce qu'il faut noter. Les champs spécifiés dans select doivent être inclus après l'instruction Group By comme base de regroupement ou ils doivent être inclus dans la fonction d'agrégation.
6. Regrouper par tous
Exemple 4
select 类别, 摘要, sum(数量) as 数量之和 from A group by all 类别, 摘要
Dans l'exemple 4, vous pouvez spécifier le champ "Résumé". La raison pour laquelle le « regroupement multi-colonnes » inclut le « champ récapitulatif » et les résultats de l'exécution sont les suivants ) pour regrouper les valeurs fusionnées. Dans l'exemple 4, vous pouvez voir que « a, a2001, 13 » est la fusion de. deux enregistrements, "a, a2001, 11" et "a, a2001, 2".
Bien que "group by all" soit pris en charge dans SQL Server, GROUP BY ALL sera supprimé dans les futures versions de Microsoft SQL Server pour éviter d'utiliser GROUP BY ALL dans de nouveaux travaux de développement. Access ne prend pas en charge "Group By All", mais Access prend également en charge le regroupement multi-colonnes. Le SQL ci-dessus dans SQL Server peut être écrit dans Access sous la forme
Group By et fonctions d'agrégation
.Dans l'exemple 3, il est mentionné que le champ spécifié dans la sélection dans l'instruction group by doit être le "champ de regroupement". Si d'autres champs veulent apparaître dans la sélection, ils doivent être inclus dans la fonction d'agrégation commune. les fonctions d'agrégation sont les suivantes :
select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和 from A group by 类别, 摘要
示例5:求各组平均值
select 类别, avg(数量) AS 平均值 from A group by 类别;
示例6:求各组记录数目
select 类别, count(*) AS 记录数 from A group by 类别;
示例7:求各组记录数目
8、Having与Where的区别
where 子句的作用是在对查询结果进行分组前,将不符合where条件的行去掉,即在分组之前过滤数据,where条件中不能包含聚组函数,使用where条件过滤出特定的行。
having 子句的作用是筛选满足条件的组,即在分组之后过滤数据,条件中经常包含聚组函数,使用having 条件过滤出特定的组,也可以使用多个分组标准进行分组。
示例8
select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A group by 类别 having sum(数量) > 18
示例9:Having和Where的联合使用方法
select 类别, SUM(数量)from A where 数量 gt;8 group by 类别 having SUM(数量) gt; 10
9、Compute 和 Compute By
select * from A where 数量 > 8
执行结果:
示例10:Compute
select * from A where 数量>8 compute max(数量),min(数量),avg(数量)
执行结果如下:
compute子句能够观察“查询结果”的数据细节或统计各列数据(如例10中max、min和avg),返回结果由select列表和compute统计结果组成。
示例11:Compute By
select * from A where 数量>8 order by 类别 compute max(数量),min(数量),avg(数量) by 类别
执行结果如下:
示例11与示例10相比多了“order by 类别”和“... by 类别”,示例10的执行结果实际是按照分组(a、b、c)进行了显示,每组都是由改组数据列表和改组数统计结果组成,另外:
compute子句必须与order by子句用一起使用
compute...by与group by相比,group by 只能得到各组数据的统计结果,而不能看到各组数据
在实际开发中compute与compute by的作用并不是很大,SQL Server支持compute和compute by,而Access并不支持
相关文章:
相关视频:
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
