mysql统计函数怎么用的简单介绍

mysql的统计函数什么时候使用

统计函数一般有sum ，count

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用于数量统计譬如 人力资源统计人数，网站访问次数，微信访问人次

sum 求和譬如用于人力资源的公司发工资总和，或者计算公司

统计是应用软件不可缺少的部分，在微信企业号中用于统计考勤（打卡统计），签到统计，工资统计，固定资产统计。

微信服务号的售后服务统计，会员统计

商城：产品汇总、订单汇总等

MySQL聚合函数

很多时候，我们查询数据的时候都不会把明细数据查询出来，那样一般意义也不大。更多的时候是根据业务需求，把数据聚合成业务能直接使用的数据。MYSQL中有5个聚合函数，如下面5个，用的最多的还是count和sum，下面分别介绍一下用法。

【COUNT】

在MySQL中，COUNT()函数统计数据表中包含的记录行的总数，或者根据查询结果返回列中包含的数据行数，使用方法有以下两种：

求order表中，查询一共有多少条订单数，SQL语句如下↓

【SUM】

在MySQL中，SUM()是一个求总和的函数，返回指定列值的总和。

求order表中所有产品销售数量，SQL语句如下↓

【AVG】

在MySQL中，AVG()函数通过计算返回的行数和每一行数据的和，求得指定列数据的平均值。

求order表中，2021年所有产品的平均单价，SQL语句如下↓

【MAX/MIN】

在MySQL中，MAX()函数是用来返回指定列中的最大值。

求order表中，查询最大的单价价格，SQL预计如下↓

在MySQL中，MIN()函数是用来返回指定列中的最小值。

求order表中，查询最小的单价价格，SQL预计如下↓

【结合GROUP BY】

正常情况下，聚合函数都是搭配着GROUP BY来使用的。可以是按省份聚合、产品聚合、时间聚合等等。下面演示每个品牌最低单价的聚合，其他几个聚合函数使用方式一样，SQL语句如下↓

还可以用ORDER BY排个序，求每个品牌累计销售价格的SQL语句，从高到低排序↓

End

◆ PowerBI开场白

◆ Python高德地图可视化

◆ Python不规则条形图

mysql的count()

count()是Mysql的内置函数，用于统计符合条件的行数。

一般用法:select count(*) from sql（sql语言）as name（别名）

select count(*) table_name

这里对count(1)和count(*)作对比

一般情况下，count(1)和count(*)返回的数据是相同的。

而效率方面也差不多。只是在有主键的情况下，count(*)是最快的。

两者都是记录null的行数

select count(a) from test 

-- 扫描a列的数据记录数，如果a上没有索引，则效率最差，并且如果a列包含null，则不会计数

MYSQL lag() 和lead()函数使用介绍

LAG()函数是一个窗口函数，允许您从当前行向前看多行数据。与LEAD()函数类似，LEAD()函数对于计算同一结果集中当前行和后续行之间的差异非常有用。

LAG语法： LAG(列名,[offset], [default_value]) OVER ( PARTITION BY 列名,... ORDER BY 列名 [ASC|DESC],... )

LEAD语法： LEAD(列名,[offset], [default_value]) OVER ( PARTITION BY 列名,... ORDER BY 列名 [ASC|DESC],... )

offset：offset是从当前行偏移的行数，以获取值。offset必须是一个非负整数。如果offset为零，则LEAD()函数计算当前行的值。如果省略 offset，则LEAD()函数默认使用一个。

default_value：如果没有后续行，则LEAD()函数返回default_value。例如，如果offset是1，则最后一行的返回值为default_value。如果您未指定default_value，则函数返回 NULL 。

PARTITION BY子句：PARTITION BY子句将结果集中的行划分LEAD()为应用函数的分区。如果PARTITION BY未指定子句，则结果集中的所有行都将被视为单个分区。

ORDER BY子句：ORDER BY子句确定LEAD()应用函数之前分区中行的顺序。

用途举例：

ps：

不适合计算留存，举例说明：

求3日留存用户，以下为用户登录表login_history_table：

首先使用LEAD函数对用户登录时间做偏移，SQL如下：

结果如下：

根据上面查询到的结果，3日留存用户中不能统计到abc，而实际应该包含abc，因为该用户20211022登录后，在3天后的20211025日又重新登录了。

mysql查询

一、mysql查询的五种子句

where(条件查询)、having（筛选）、group by（分组）、order by（排序）、limit（限制结果数）

1、where常用运算符：

比较运算符

, ,= , != （ ）,= , =

in(v1,v2..vn)

between v1 and v2 在v1至v2之间（包含v1,v2）

逻辑运算符

not ( ! ) 逻辑非

or ( || ) 逻辑或

and ( ) 逻辑与

where price=3000 and price = 5000 or price =500 and price =1000

取500-1000或者3000-5000的值

where price not between 3000 and 5000

不在3000与5000之间的值

模糊查询

like 像

通配符:

% 任意字符

_ 单个字符

where goods_name like '诺基亚%'

where goods_name like '诺基亚N__'

2、group by 分组

一般情况下group需与统计函数（聚合函数）一起使用才有意义

如：select goods_id,goods_name,cat_id,max(shop_price) from goods group by cat_id;

这里取出来的结果中的good_name是错误的！因为shop_price使用了max函数，那么它是取最大的，而语句中使用了group by 分组，那么goods_name并没有使用聚合函数，它只是cat_id下的第一个商品，并不会因为shop_price改变而改变

mysql中的五种统计函数：

（1）max：求最大值

select max(goods_price) from goods

这里会取出最大的价格的值，只有值

#查询每个栏目下价格最高的

select cat_id,max(goods_price) from goos group by cat_id;

#查出价格最高的商品编号

select goods_id,max(goods_price) from goods group by goods_id;

（2）min：求最小值

（3）sum：求总数和

#求商品库存总和

select sum(goods_number) from goods;

（4）avg：求平均值

#求每个栏目的商品平均价格

select cat_id,avg(goods_price) from goods group by cat_id;

（5）count：求总行数

#求每个栏目下商品种类

select cat_id,count(*) from goods group by cat_id;

###要把每个字段名当成变量来理解，它可以进行运算###

例：查询本店每个商品价格比市场价低多少；

select goods_id,goods_name,goods_price-market_price from goods;

查询每个栏目下面积压的货款

select cat_id,sum(goods_price*goods_number) from goods group by cat_id;

###可以用as来给计算结果取个别名###

select cat_id,sum(goods_price * goods_number) as hk from goods group by cat_id

不仅列名可以取别名，表单也可以取别名

3、having 与where 的异同点

having与where类似，可以筛选数据，where后的表达式怎么写，having后就怎么写

where针对表中的列发挥作用，查询数据

having对查询结果中的列发挥作用，筛选数据

#查询本店商品价格比市场价低多少钱，输出低200元以上的商品

select goods_id,good_name,market_price - shop_price as s from goods having s200 ;

//这里不能用where因为s是查询结果，而where只能对表中的字段名筛选

如果用where的话则是：

select goods_id,goods_name from goods where market_price - shop_price 200;

#同时使用where与having

select cat_id,goods_name,market_price - shop_price as s from goods where cat_id = 3 having s 200;

#查询积压货款超过2万元的栏目，以及该栏目积压的货款

select cat_id,sum(shop_price * goods_number) as t from goods group by cat_id having s 20000

#查询两门及两门以上科目不及格的学生的平均分

思路：

#先计算所有学生的平均分

select name,avg(score) as pj from stu group by name;

#查出所有学生的挂科情况

select name,score60 from stu;

#这里score60是判断语句，所以结果为真或假，mysql中真为1假为0

#查出两门及两门以上不及格的学生

select name,sum(score60) as gk from stu group by name having gk 1;

#综合结果

select name,sum(score60) as gk,avg(score) as pj from stu group by name having gk 1;

4、order by

（1） order by price //默认升序排列

（2）order by price desc //降序排列

（3）order by price asc //升序排列，与默认一样

（4）order by rand() //随机排列，效率不高

#按栏目号升序排列，每个栏目下的商品价格降序排列

select * from goods where cat_id !=2 order by cat_id,price desc;

5、limit

limit [offset,] N

offset 偏移量，可选，不写则相当于limit 0,N

N 取出条目

#取价格第4-6高的商品

select good_id,goods_name,goods_price from goods order by good_price desc limit 3,3;

###查询每个栏目下最贵的商品

思路：

#先对每个栏目下的商品价格排序

select cat_id,goods_id,goods_name,shop_price from goods order by cat_id,shop_price desc;

#上面的查询结果中每个栏目的第一行的商品就是最贵的商品

#把上面的查询结果理解为一个临时表[存在于内存中]【子查询】

#再从临时表中选出每个栏目最贵的商品

select * from (select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods order by cat_id,shop_price desc) as t group by cat_id;

#这里使用group by cat_id是因为临时表中每个栏目的第一个商品就是最贵的商品，而group by前面没有使用聚合函数，所以默认就取每个分组的第一行数据，这里以cat_id分组

良好的理解模型：

1、where后面的表达式，把表达式放在每一行中，看是否成立

2、字段(列)，理解为变量，可以进行运算（算术运算和逻辑运算）

3、 取出结果可以理解成一张临时表

二、mysql子查询

1、where型子查询

（把内层查询结果当作外层查询的比较条件）

#不用order by 来查询最新的商品

select goods_id,goods_name from goods where goods_id = (select max(goods_id) from goods);

#取出每个栏目下最新的产品(goods_id唯一)

select cat_id,goods_id,goods_name from goods where goods_id in(select max(goods_id) from goods group by cat_id);

2、from型子查询

(把内层的查询结果供外层再次查询)

#用子查询查出挂科两门及以上的同学的平均成绩

思路：

#先查出哪些同学挂科两门以上

select name,count(*) as gk from stu where score 60 having gk =2;

#以上查询结果，我们只要名字就可以了，所以再取一次名字

select name from (select name,count(*) as gk from stu having gk =2) as t;

#找出这些同学了，那么再计算他们的平均分

select name,avg(score) from stu where name in (select name from (select name,count(*) as gk from stu having gk =2) as t) group by name;

3、exists型子查询

（把外层查询结果拿到内层，看内层的查询是否成立）

#查询哪些栏目下有商品，栏目表category,商品表goods

select cat_id,cat_name from category where exists(select * from goods where goods.cat_id = category.cat_id);

三、union的用法

（把两次或多次的查询结果合并起来，要求查询的列数一致，推荐查询的对应的列类型一致，可以查询多张表，多次查询语句时如果列名不一样，则取第一次的列名！如果不同的语句中取出的行的每个列的值都一样，那么结果将自动会去重复，如果不想去重复则要加all来声明，即union all）

## 现有表a如下

id num

a 5

b 10

c 15

d 10

表b如下

id num

b 5

c 10

d 20

e 99

求两个表中id相同的和

select id,sum(num) from (select * from ta union select * from tb) as tmp group by id;

//以上查询结果在本例中的确能正确输出结果，但是，如果把tb中的b的值改为10以查询结果的b的值就是10了，因为ta中的b也是10，所以union后会被过滤掉一个重复的结果，这时就要用union all

select id,sum(num) from (select * from ta union all select * from tb) as tmp group by id;

#取第4、5栏目的商品，按栏目升序排列，每个栏目的商品价格降序排列，用union完成

select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 union select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=5 order by cat_id,shop_price desc;

【如果子句中有order by 需要用( ) 包起来，但是推荐在最后使用order by，即对最终合并后的结果来排序】

#取第3、4个栏目，每个栏目价格最高的前3个商品，结果按价格降序排列

(select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=3 order by shop_price desc limit 3) union (select goods_id,goods_name,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 order by shop_price desc limit 3) order by shop_price desc;

四、左连接，右连接，内连接

现有表a有10条数据，表b有8条数据，那么表a与表b的笛尔卡积是多少？

select * from ta,tb //输出结果为8*10=80条

1、左连接

以左表为准，去右表找数据，如果没有匹配的数据，则以null补空位，所以输出结果数=左表原数据数

语法：select n1,n2,n3 from ta left join tb on ta.n1= ta.n2 [这里on后面的表达式，不一定为=，也可以，等算术、逻辑运算符]【连接完成后，可以当成一张新表来看待，运用where等查询】

#取出价格最高的五个商品，并显示商品的分类名称

select goods_id,goods_name,goods.cat_id,cat_name,shop_price from goods left join category on goods.cat_id = category.cat_id order by shop_price desc limit 5;

2、右连接

a left join b 等价于 b right join a

推荐使用左连接代替右连接

语法：select n1,n2,n3 from ta right join tb on ta.n1= ta.n2

3、内连接

查询结果是左右连接的交集，【即左右连接的结果去除null项后的并集（去除了重复项）】

mysql目前还不支持 外连接（即左右连接结果的并集,不去除null项）

语法：select n1,n2,n3 from ta inner join tb on ta.n1= ta.n2

总结：可以对同一张表连接多次，以分别取多次数据