MySQL学习足迹记录11--分组数据--GROUP BY,HAVING_MySQL
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MySQL学习足迹记录11--分组数据--GROUP BY,HAVING
1.创建分组GROUP BY
先列出所有的vend_id,以便作对比
mysql> SELECT vend_id FROM products;+---------+| vend_id |+---------+| 1001 || 1001 || 1001 || 1002 || 1002 || 1003 || 1003 || 1003 || 1003 || 1003 || 1003 || 1003 || 1005 || 1005 |+---------+14 rows in set (0.00 sec) 用GROUP BY进行分组mysql> SELECT vend_id,COUNT(*) AS num_prods -> FROM products #先分组,再分别计算COUNT(*) -> GROUP BY vend_id;+---------+-----------+| vend_id | num_prods |+---------+-----------+| 1001 | 3 || 1002 | 2 || 1003 | 7 || 1005 | 2 |+---------+-----------+4 rows in set (0.00 sec)
TIPS:
*如果列中有多行NULL值,它们将分为一组
*GROUP BY子句必须出现在WHERE子句之后,ORDER BY子句之前
2.过滤分组HAVING
*HAVING 与 WHERE 的区别:
WHERE过滤行,而HAVING过滤分组
eg: mysql> SELECT vend_id,COUNT(*) AS num_prods -> FROM products -> GROUP BY vend_id -> HAVING COUNT(*)>2; #从结果中过滤不符合COUNT(*)>2的组+---------+-----------+| vend_id | num_prods |+---------+-----------+| 1001 | 3 || 1003 | 7 |+---------+-----------+2 rows in set (0.00 sec)
* WHERE在数据分组前进行过滤,HAVING在数据分组后进行过滤,所以,WHERE排除的行不包括在分组中
eg: 先列出原始数据作对比mysql> SELECT vend_id,prod_price FROM products -> ORDER BY prod_price;+---------+------------+| vend_id | prod_price |+---------+------------+| 1003 | 2.50 || 1003 | 2.50 || 1002 | 3.42 || 1003 | 4.49 || 1001 | 5.99 || 1002 | 8.99 || 1001 | 9.99 || 1003 | 10.00 || 1003 | 10.00 || 1003 | 13.00 || 1001 | 14.99 || 1005 | 35.00 || 1003 | 50.00 || 1005 | 55.00 |+---------+------------+14 rows in set (0.00 sec)mysql> SELECT vend_id,COUNT(*) AS num_prods -> FROM products -> WHERE prod_price >14 #WHERE过滤后只剩下上表中最后3条记录, -> GROUP BY vend_id #HAVING再过滤分组后vend_id为不符合COUNT(*) >=2组 -> HAVING COUNT(*) >=2;+---------+-----------+| vend_id | num_prods |+---------+-----------+| 1005 | 2 |+---------+-----------+1 row in set (0.00 sec)
3. 分组和排序
GROUP BY和ORDER BY的区别
*ORDER BY指定的条件可以是任意列
*GROUP BY指定的条件只可能使用选择列或列表达式
TIPS:
一般在使用GROUP BY子句时,也应该给出ORDER BY子句
Examples:
先列出原始数据:
mysql> SELECT order_num,quantity,item_price FROM orderitems;+-----------+----------+------------+| order_num | quantity | item_price |+-----------+----------+------------+| 20005 | 10 | 5.99 || 20005 | 3 | 9.99 || 20005 | 5 | 10.00 || 20005 | 1 | 10.00 || 20006 | 1 | 55.00 || 20007 | 100 | 10.00 || 20008 | 50 | 2.50 || 20009 | 1 | 10.00 || 20009 | 1 | 8.99 || 20009 | 1 | 4.49 || 20009 | 1 | 14.99 |+-----------+----------+------------+11 rows in set (0.00 sec)mysql> SELECT order_num,SUM(quantity*item_price) AS ordertotal -> FROM orderitems -> GROUP BY order_num -> HAVING SUM(quantity*item_price) >= 50;+-----------+------------+ #未用ORDERBY指定排序,结果可能不是想要的,例如按ordertotal升序| order_num | ordertotal |+-----------+------------+| 20005 | 149.87 || 20006 | 55.00 || 20007 | 1000.00 || 20008 | 125.00 |+-----------+------------+4 rows in set (0.00 sec)mysql> SELECT order_num,SUM(quantity*item_price) AS ordertotal -> FROM orderitems -> GROUP BY order_num -> HAVING SUM(quantity*item_price) >=50 -> ORDER BY ordertotal; # 用ORDERBY指定排序方式+-----------+------------+| order_num | ordertotal |+-----------+------------+| 20006 | 55.00 || 20008 | 125.00 || 20005 | 149.87 || 20007 | 1000.00 |+-----------+------------+4 rows in set (0.01 sec)
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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

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La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
