mysql怎么判断分组 mysql中分组查询的功能是什么

Mysql 分组查询group by与with rollup

当用select*from 表名 group by ‘字段名1’ 将选出来的内容将按照字段1分组，其他列不尽相同，会以最前面的内容显示：

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GROUP BY 后面可以跟多个列名，表示以多列作为分组依据：

mysql select `name`,`date`,count(*) from `employee_tbl` group by `name`,date;

+------+---------------------+----------+

| name | date                | count(*) |

+------+---------------------+----------+

| 小丽 | 2016-04-19 15:26:02 |        1 |

| 小明 | 2016-04-04 15:26:54 |        1 |

| 小明 | 2016-04-11 15:26:40 |        1 |

| 小明 | 2016-04-22 15:25:33 |        1 |

| 小王 | 2016-04-07 15:26:14 |        1 |

| 小王 | 2016-04-20 15:25:47 |        1 |

+------+---------------------+----------+

6 rows in set (0.05 sec)

group by 后可以跟with  rollup，表示在进行分组统计的基础上再次进行汇总统计（在每个分组下都会有统计汇总）：

mysql select*from r;

+------+-----+------+

| name | cat | fish |

+------+-----+------+

| 小明 | x  | 1    |

| 小明 | x  | 2    |

| 小明 | x  | 4    |

| 小明 | y  | 2    |

| 小明 | y  | 2    |

| 小明 | z  | 1    |

| 小红 | x  | 1    |

| 小红 | x  | 3    |

| 小红 | y  | 1    |

| 小红 | y  | 2    |

| 小青 | y  | 3    |

| 小青 | z  | 2    |

| 小青 | z  | 1    |

+------+-----+------+

13 rows in set (0.05 sec)

mysql select name,cat,fish,count(*) from r group by name with rollup;

+------+-----+------+----------+

| name | cat | fish | count(*) |

+------+-----+------+----------+

| 小红 | x  | 1    |        4 |

| 小明 | x  | 1    |        6 |

| 小青 | y  | 3    |        3 |

| NULL | y  | 3    |      13 |

+------+-----+------+----------+

4 rows in set (0.05 sec)

mysql select name,cat,fish,count(*) from r group by name,cat with rollup;

+------+------+------+----------+

| name | cat  | fish | count(*) |

+------+------+------+----------+

| 小红 | x    | 1    |        2 |

| 小红 | y    | 1    |        2 |

| 小红 | NULL | 1    |        4 |

| 小明 | x    | 1    |        3 |

| 小明 | y    | 2    |        2 |

| 小明 | z    | 1    |        1 |

| 小明 | NULL | 1    |        6 |

| 小青 | y    | 3    |        1 |

| 小青 | z    | 2    |        2 |

| 小青 | NULL | 2    |        3 |

| NULL | NULL | 2    |      13 |

+------+------+------+----------+

11 rows in set (0.06 sec)

mysql select name,cat,fish,count(*) from r group by name,cat,fish with rollup;

+------+------+------+----------+

| name | cat  | fish | count(*) |

+------+------+------+----------+

| 小红 | x    | 1    |        1 |

| 小红 | x    | 3    |        1 |

| 小红 | x    | NULL |        2 |

| 小红 | y    | 1    |        1 |

| 小红 | y    | 2    |        1 |

| 小红 | y    | NULL |        2 |

| 小红 | NULL | NULL |        4 |

| 小明 | x    | 1    |        1 |

| 小明 | x    | 2    |        1 |

| 小明 | x    | 4    |        1 |

| 小明 | x    | NULL |        3 |

| 小明 | y    | 2    |        2 |

| 小明 | y    | NULL |        2 |

| 小明 | z    | 1    |        1 |

| 小明 | z    | NULL |        1 |

| 小明 | NULL | NULL |        6 |

| 小青 | y    | 3    |        1 |

| 小青 | y    | NULL |        1 |

| 小青 | z    | 1    |        1 |

| 小青 | z    | 2    |        1 |

| 小青 | z    | NULL |        2 |

| 小青 | NULL | NULL |        3 |

| NULL | NULL | NULL |      13 |

+------+------+------+----------+

23 rows in set (0.07 sec)

mysql select name,cat,fish,sum(fish) from r group by name with rollup;

+------+-----+------+-----------+

| name | cat | fish | sum(fish) |

+------+-----+------+-----------+

| 小红 | x  | 1    |        7 |

| 小明 | x  | 1    |        12 |

| 小青 | y  | 3    |        6 |

| NULL | y  | 3    |        25 |

+------+-----+------+-----------+

4 rows in set (0.05 sec)

mysql select name,cat,fish,sum(fish) from r group by name,cat with rollup;

+------+------+------+-----------+

| name | cat  | fish | sum(fish) |

+------+------+------+-----------+

| 小红 | x    | 1    |        4 |

| 小红 | y    | 1    |        3 |

| 小红 | NULL | 1    |        7 |

| 小明 | x    | 1    |        7 |

| 小明 | y    | 2    |        4 |

| 小明 | z    | 1    |        1 |

| 小明 | NULL | 1    |        12 |

| 小青 | y    | 3    |        3 |

| 小青 | z    | 2    |        3 |

| 小青 | NULL | 2    |        6 |

| NULL | NULL | 2    |        25 |

+------+------+------+-----------+

11 rows in set (0.06 sec)

mysql select name,cat,fish,sum(fish) from r group by name,cat,fish with rollup;

+------+------+------+-----------+

| name | cat  | fish | sum(fish) |

+------+------+------+-----------+

| 小红 | x    | 1    |        1 |

| 小红 | x    | 3    |        3 |

| 小红 | x    | NULL |        4 |

| 小红 | y    | 1    |        1 |

| 小红 | y    | 2    |        2 |

| 小红 | y    | NULL |        3 |

| 小红 | NULL | NULL |        7 |

| 小明 | x    | 1    |        1 |

| 小明 | x    | 2    |        2 |

| 小明 | x    | 4    |        4 |

| 小明 | x    | NULL |        7 |

| 小明 | y    | 2    |        4 |

| 小明 | y    | NULL |        4 |

| 小明 | z    | 1    |        1 |

| 小明 | z    | NULL |        1 |

| 小明 | NULL | NULL |        12 |

| 小青 | y    | 3    |        3 |

| 小青 | y    | NULL |        3 |

| 小青 | z    | 1    |        1 |

| 小青 | z    | 2    |        2 |

| 小青 | z    | NULL |        3 |

| 小青 | NULL | NULL |        6 |

| NULL | NULL | NULL |        25 |

+------+------+------+-----------+

23 rows in set (0.07 sec)

————————————————

MySQL常用分组统计汇总

指定测试结果表中根据 case_id 和 sort 字段进行分组，取同一分组中的执行最小时间作为该条用例的开始执行时间，取同一分组中的执行最大时间作为该条用例的结束执行时间。

因为一个测试集可能有多条相同用例，用 sort 作为区分，case_id 和 sort 两个字段一起可以唯一确定执行的是哪一条用例，因此这里需要指定两个字段。

执行结果如下图所示：

根据 case_id 和 sort 字段进行分组，每个分组中取最大状态值作为用例的最终状态。

因为一条用例可能有多个设备执行，每个设备返回的状态值可能不同，这里取最大值作为整条用例的最终状态值。

执行结果如下图所示：

MySQL 怎样分组查询

mysql

与

oracle

中分组、聚合函数的区别！

今天需要这样一句

sql

：先用

group by

进行分组，然后利用聚合函数

count

或者

sum

进行计算，并显示

其它的辅助信息。

在

mysql

环境中，我模拟如下环境：

CREATE TABLE `room` (

`rid` varchar(5) default NULL,

`rname` varchar(5) default NULL,

`pid` int(11) default NULL,

`seq` int(11) NOT NULL auto_increment,

PRIMARY KEY

(`seq`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT

CHARSET=utf8

房间表，

seq

房间入住序号

（主键）

，

rname

为房间名，这里不考虑第三范式

情景：人住房间，

统计某个房间某个人住的次数

用户表，客人的信息

CREATE TABLE `user1` (

`ID` int(11) NOT NULL auto_increment,

`USERNAME` varchar(50) default '',

`PASSWORD` varchar(50) default '',

PRIMARY KEY

(`ID`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk

Mysql

中语句如下：

select count(u.username)

，

r.rname

,r.rid,r.pid

from room r,user1 u

where r.pid=u.id

group by r.rid,r.pid

这里

r.rname

并没有出现在

group by

子句、聚合函数中，但是

MYSQL

中仍然能够执行、列

出数据。

但是，在

ORACLE

中，却不能！

！

！

！

Oracle

环境中：

/*

--

显示：

Ora-00979 not a ORDER BY expression

--

因为：

order by

后边的

c.channel_code

不在

ORDER BY

子句中

select count(c.channel_name),m.media_name

from channel c,media m

where c.media_code = m.media_code

group by c.media_code,m.media_name

order by

c.channel_code

--

显示：

Ora-00979 not a GROUP BY expression

--

因为：

group by

或者聚合函数中没有包含

c.channel_name

select count(c.channel_name),m.media_name,

c.channel_name

from channel c,media m

MySQL | 数据查询DQL语言：分组统计

▲ count(*)

统计查询结果集返回的行数.

▲ count(ve)

统计值表达式返回的非空值的个数.

▲ count(distinct ve)

统计值表达式返回的非空不同值的个数.

▲ sum(ve)

统计值表达式返回的非空值的和.

▲ sum(distinct ve)

统计值表达式返回的非空不同值的和.

▲ avg(ve)

统计值表达式返回的非空值的平均值.

▲ avg(distinct ve)

统计值表达式返回的非空不同值的平均值.

▲ max(ve)

统计值表达式返回的非空值的最大值.

▲ min(ve)

统计值表达式返回的非空值的最小值.

由group by子句来实现的.

语法:

(1)分组的引入

(2)分组定义

指定某列或某些列作为划分的依据,比较这些列值是否相同,具有相同列值的行放在同一组,这样就可以将最初的结果集划分为若干个子集,每个子集称为一个分组.

一般来说有多少个不同的列值就可以分为多少组.

语法:

指定某列或计算列作为统计的对象,将统计函数作用在该对象上,统计函数按照分组自动对每一分组的列值进行统计,每一分组返回一个统计后的结果.

(1)MYSQL对GROUP BY的非ANSI标准扩展

是由having子句来实现的.

语法:

(1)having子句中的子查询

Mysql语法之分组数据

如何分组数据，以便能汇总表内容的子集。这涉及两个新SELECT语句子句，分别是GROUP BY子句和HAVING子句。

分组允许把数据分为多个逻辑组，以便能对每个组进行聚集计算。

分组是在SELECT语句的GROUP BY 子句中建立的。

来看例子理解：

mysqlselect vend_id,COUNT(*) AS num_prods from products group by vend_id;

也就是不同的Id的商品总数都能分别查出来。

除了能用GROUP BY分组数据外，Mysql还允许过滤分组，规定包括哪些分组，排除哪些分组。

也就是HAVING子句。

mysqlselect cust_id,COUNT( /) AS orders from orders uGROUP BY/u cust_id uHAVING/u COUNT( /) =2;

注意：这里HAVING换成WHERE是不管用的。HAVING针对于分组。

WHERE在数据分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤。

那么咱么看看怎么混合WHERE和HAVING。

mysqlselect vend_id, COUNT( / ) AS num_prods from products uwhere prod_price=10 group by/u vend_id HAVING COUNT( /) =2;

mysqlselect order_num,SUM(quantity*item_price) AS ordertotal

from orderitems

GROUP BY order_num

HAVING SUM(quantity*item_price) =50

order by ordertotal;

技术分享 | MySQL 分组需求探秘

前两天同事有个 MySQL 数据分组的需求，如下测试数据，需要找出每个 name 分组中 create_date 最近的记录：

需要注意的是，此处用的 MySQL 是5.6，最初是使用这条语句：

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select name, value, create_date, update_date from t1 group by name order by create_date desc; /pre

用这条 SQL 得到的其实只是每个 name 分组中最先插入的记录，然后按照 create_date 进行了降序排列，和原始需求，完全不同。

此时可采用分而治之的策略，先做排序，再做分组：

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select * from (select name, value, create_date, update_date from t1 order by create_date desc) t group by t.name; /pre

当然，针对此需求，可能有其他方法，有兴趣的朋友，可以尝试写写，共享一下。

可能有细心的朋友会发现个问题，就是上述 SQL 中的 group by ，好像有些奇怪，如果按照常规，select 中的字段需要出现在 group by 中，上述语句竟然没报错？

如果我们在 MySQL 5.7 执行相同的语句：

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select name, value, create_date, update_date from t1 group by name order by create_date desc; /pre

因此从5.6升级到5.7，很可能出现这种相同的 SQL 执行结果不同的现象，这对兼容性测试的要求就会很高，究其原因，一方面是特性决定的，另一方面就是各种配置参数不同导致的。

可以在5.7的 sql_mode 中删除这个 ONLY_FULL_GROUP_BY ，即可达到5.6相同效果了，或者改写 SQL ，例如：

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select * from t1 a where create_date = (select max(create_date) from t1 b where a.name = b.name); /pre

或者，

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select * from t1 a where not exists (select * from t1 b where a.name = b.name and b.create_date a.create_date); /pre

MySQL 8.0支持 row_number()函数，操作应该和如下 Oracle 相近的。

Oracle 中可以使用 row_number()实现此需求：

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select * from (select name, create_date, row_number() over (partition by name order by create_date desc) as r from t1) where r=1; /pre