
SQL 聚合函数和分组查询结合使用时,核心是通过 GROUP BY 对数据进行分组,然后在每组上应用聚合函数(如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN)来计算汇总结果。这种组合能帮助我们从大量数据中提取有意义的统计信息。
聚合函数的基本作用聚合函数用于对一组值执行计算并返回单个值。常见函数包括:
- COUNT():统计行数
- SUM():求和
- AVG():计算平均值
- MAX():获取最大值
- MIN():获取最小值
单独使用时,它们作用于整个结果集;与 GROUP BY 配合,则在每个分组内独立计算。
GROUP BY 的使用方法GROUP BY 将具有相同字段值的行归为一组。通常放在 WHERE 子句之后,ORDER BY 之前。
例如,按部门统计员工数量:
SELECT department, COUNT(*) AS employee_countFROM employees
GROUP BY department;
这条语句会把 employees 表中的记录按 department 字段分组,每组计算一次 COUNT(*)。
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HAVING 过滤分组结果
WHERE 不能直接过滤聚合函数的结果,因为 WHERE 在分组前起作用。要筛选分组后的结果,应使用 HAVING。
比如,只显示员工数超过 5 人的部门:
SELECT department, COUNT(*) AS employee_countFROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 5;
HAVING 支持条件判断,常配合聚合函数使用,确保只有满足条件的分组才会出现在结果中。
多字段分组与排序可以按多个字段分组,实现更细粒度的统计。例如按地区和城市统计销售额:
SELECT region, city, SUM(sales) AS total_salesFROM sales_data
GROUP BY region, city
ORDER BY region, total_sales DESC;
ORDER BY 可以基于原始字段或聚合结果排序,让输出更有条理。
基本上就这些。关键是理解 GROUP BY 划分数据范围,聚合函数在每个范围内运算,HAVING 筛选最终分组结果。掌握这个逻辑,就能写出高效的分组统计查询。不复杂但容易忽略细节,比如混淆 WHERE 和 HAVING 的使用时机。正确搭配,才能准确获取所需数据。
以上就是SQL 聚合函数和分组查询结合使用方法是什么?的详细内容,更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章!
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