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  • MySQL函数应用

    常用函数--数学函数

    函数名 作用 示例
    ABS(x) 返回x的绝对值 Select abs(2); 结果2
    FLOOR(x) 返回小于x的最大整数值 Select floor(1.23); 结果1 Select floor(-1.23); 结果-2
    GEILING(x) 返回大于x的最小整数值 Select ceiling(1.23);结果2
    MOD(x,y) 返回x/y的模(余数) Select mod(234,10];结果4
    TRUNCATE(x,y) 返回数字x截短为y位小数的结果 Select truncate(1.223,1);结果: 1.2
    ROUND(x,y) 返回参数x的四舍五入的有y位小数的值 Select round(1.298,1);结果1.3

    常用函数--字符串函数

    常⽤函数--⽇期时间函数

    常⽤函数--系统函数

    聚合函数

    SQL中提供的聚合函数可以用来统计、求和、求最值等等。

    聚合函数应⽤

    执⾏列、⾏计数(count)

    SELECT COUNT(*) FROM 表名
    

    计算表中有多少⾏数据

    SELECT COUNT(*) FROM users;
    

    计算表中⼥⽣数目

    SELECT COUNT(*) FROM users WHERE sex='⼥';	
    

    计算表中有⼯资的成员数

    SELECT COUNT(salary) FROM users;
    

    计算表中的⼯作数量

    SELECT COUNT(DISTINCT job) FROM users;
    

    计算男性用户表中⼯资合计

    SELECT SUM(*) FROM users WHERE sex='男';
    

    计算表中用户的平均年龄

    SELECT AVG(age) FROM users;
    

    计算表中用户的最⾼⼯资和最低⼯资

    SELECT MAX(salary) FROM users; --最⾼
    SELECT MIN(salary) FROM users; --最低
    

    分组查询group by

    • 在实际SQL应用中,经常需要进⾏分组聚合,即将查询对象按⼀定条件分组,然后对每⼀个组进⾏聚合分析。
    • 创建分组是通过GROUP BY⼦句实现的。GROUP BY⼦句用于归纳信息类型,以汇总相关数据。
    • GROUP BY的作用是通过⼀定的规则将⼀个数据集划分成若⼲个小的区域,然后针对若⼲个小区域进⾏数据处理。

    SQL中数据可以按列名分组,搭配聚合函数⼗分实用。

    SELECT 分组项1[,分组项2],分组表达式 FROM 表
    WHERE 筛选条件
    GROUP BY 分组项1[,分组项2]
    HAVING 过滤分组
    

    分组表达式

    统计每个性别的平均年龄

    SELECT sex,AVG(age) AS 平均年龄
    FROM users	
    GROUP BY sex
    

    分组中也可以加⼊筛选条件WHERE

    统计每个班上20岁以上的学⽣⼈数

    SELECT sex,COUNT(cname)		
    FROM users WHERE age>20	
    GROUP BY sex;
    

    执⾏顺序为:WHERE过滤→分组→聚合函数。

    查询每个省份的⼈数和最小年龄

    SELECT province, COUNT(cname), MIN(age)	
    FROM users GROUP BY province
    

    查询每个省份的男性和⼥⽣的⼈数

    SELECT province,sex, COUNT(cname)	
    FROM users GROUP BY province,sex
    

    Having关键字

    我们希望在聚合之后执⾏过滤条件怎么办?
    示例:查询每⼀个省份男⼥⽣的⼈数,同时只需要显示⼈数数量超过3⼈的记录

    SELECT province, sex, COUNT(cname)	
    FROM users	
    GROUP BY province, sex		
    HAVING COUNT(cname)>3;
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    [转]DISTINCT 和 ORDER BY 使用第三个字段进行排序
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/TD1900/p/12121392.html
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