SQL 关于分组的问题
sql注入29题
sql注入29题SQL注入是一种常见的网络攻击方式，通过在输入框中插入恶意SQL代码，来获取数据库中的敏感信息或进行破坏性操作。
下面将介绍29个常见的SQL注入题目，并给出相应的解答。
1. 请列出所有数据库中的表名。
答：SELECT table_name FROM information_schema.tables;2. 请列出指定数据库中的所有表的列名。
答：SELECT column_name FROM information_schema.columns WHEREtable_name = 'table_name';3. 请列出指定表中的所有数据。
答：SELECT * FROM table_name;4. 请列出指定表中的指定列数据。
答：SELECT column_name FROM table_name;5. 请列出指定表中特定条件的数据。
答：SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';6. 请列出数据库中所有表的数量。
答：SELECT count(table_name) FROM information_schema.tables;7. 请列出指定表中数据的数量。
答：SELECT count(*) FROM table_name;8. 请列出指定表中数据的总和。
答：SELECT sum(column_name) FROM table_name;9. 请列出指定表中数据的平均值。
答：SELECT avg(column_name) FROM table_name;10. 请列出指定表中数据的最大值。
答：SELECT max(column_name) FROM table_name;11. 请列出指定表中数据的最小值。
答：SELECT min(column_name) FROM table_name;12. 请列出指定表中数据的总和，并按指定列进行排序。
sqlite groupby遍历
标题：深入理解SQLite中的GROUP BY使用方法在SQLite数据库中，GROUP BY语句用于对查询结果进行分组，并且可以结合聚合函数对每个分组进行统计。
本文将对SQLite中的GROUP BY语句进行深入探讨，包括其基本语法、使用示例和常见问题解答。
一、基本语法在SQLite中，GROUP BY语句通常与SELECT语句一起使用，其基本语法如下：```sqlSELECT column_name1, aggregate_function(column_name2) FROM table_nameWHERE conditionGROUP BY column_name1;```其中，column_name1是需要分组的列，aggregate_function是聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等），column_name2是需要进行统计计算的列，table_name是要查询的表名，condition是查询条件。
二、使用示例下面通过一个具体的示例来演示GROUP BY语句的使用方法。
假设有一个名为“students”的表，包含以下字段：id（学号）、name（尊称）、score（成绩）、class（班级）。
现在需要统计每个班级的平均成绩，可以使用以下SQL语句：```sqlSELECT class, AVG(score) AS average_scoreFROM studentsGROUP BY class;```通过以上SQL语句，可以得到每个班级的平均成绩，以及对应的班级信息。
这样的查询结果对于教育管理、学生评估等方面都非常有用。
三、常见问题解答1. GROUP BY语句与HAVING语句的区别是什么？GROUP BY语句用于对查询结果进行分组，而HAVING语句用于过滤分组后的结果。
在实际使用中，通常先使用GROUP BY进行分组，然后再使用HAVING进行条件过滤。
2. GROUP BY语句的执行效率如何？由于GROUP BY语句涉及数据的分组和聚合计算，因此在处理大数据量时可能会影响查询的性能。
sql 分组条件
sql 分组条件SQL分组是一种常用的数据处理方法，可以根据指定的条件对数据进行分组并进行聚合计算。
下面将介绍几种常见的SQL分组条件及其用法。
一、按照单个字段分组最常见的分组条件就是按照单个字段进行分组。
比如我们有一个订单表，其中包含了订单号、客户姓名、订单金额等字段。
现在我们希望按照客户姓名对订单进行分组，统计每个客户的订单总金额。
可以使用以下SQL语句实现：```SELECT 客户姓名, SUM(订单金额) AS 订单总金额FROM 订单表GROUP BY 客户姓名;```通过使用GROUP BY子句加上聚合函数SUM，可以按照客户姓名分组并计算每个客户的订单总金额。
二、按照多个字段分组除了按照单个字段进行分组外，我们还可以按照多个字段进行分组。
比如我们希望按照客户姓名和订单日期对订单进行分组，统计每个客户每天的订单总金额。
可以使用以下SQL语句实现：```SELECT 客户姓名, 订单日期, SUM(订单金额) AS 订单总金额FROM 订单表GROUP BY 客户姓名, 订单日期;```通过在GROUP BY子句中指定多个字段，可以按照客户姓名和订单日期进行分组，并计算每个分组的订单总金额。
三、按照条件分组除了按照字段进行分组外，我们还可以根据条件进行分组。
比如我们希望按照订单金额的大小对订单进行分组，统计每个分组的订单数量。
可以使用以下SQL语句实现：```SELECT CASEWHEN 订单金额 < 1000 THEN '小额订单'WHEN 订单金额 >= 1000 AND 订单金额 < 5000 THEN '中额订单'ELSE '大额订单'END AS 订单类别,COUNT(*) AS 订单数量FROM 订单表GROUP BY CASEWHEN 订单金额 < 1000 THEN '小额订单'WHEN 订单金额 >= 1000 AND 订单金额 < 5000 THEN '中额订单'ELSE '大额订单'END;```通过使用CASE语句将订单金额分为不同的类别，然后按照订单类别进行分组，并计算每个分组的订单数量。
分组查询的概念
分组查询的概念分组查询是一种在数据库中进行数据聚合和汇总的查询方法。
通过分组查询，我们可以按照指定的列将数据划分为多个小组，并对每个小组进行统计、分析或计算。
分组查询是SQL语言的一项强大功能，它可以帮助我们快速准确地获取需要的汇总信息，从而进行更深入的数据分析。
在分组查询中，我们需要使用GROUP BY子句指定分组的列。
GROUP BY子句将数据按照指定的列值进行分组，然后根据分组进行聚合操作。
在GROUP BY 子句之后，我们可以使用聚合函数对每个小组的数据进行统计计算，例如对某列求和、求平均值、计数等。
分组查询的结果集通常包括分组的列和聚合函数的计算结果。
分组查询的语法结构如下：SELECT 列1, 列2, ..., 聚合函数(列或表达式)FROM 表名GROUP BY 列1, 列2, ...下面以一个示例来说明分组查询的用法。
假设我们有一个员工信息表employee，包含员工的姓名、所在部门和薪水。
我们想要根据部门对员工进行分组，并计算每个部门的平均薪水和人数。
首先，我们可以使用下面的SQL语句对员工信息进行分组查询：SELECT 部门, AVG(薪水), COUNT(*)FROM employeeGROUP BY 部门;以上SQL语句中，我们使用AVG函数计算了每个部门的平均薪水，使用COUNT(*)函数计算了每个部门的人数。
通过GROUP BY子句，我们将数据按照部门进行了分组。
分组查询的结果将按照分组的列值进行分类，并显示每个小组的统计结果。
对于上述示例，分组查询的结果可能类似于下面的表格：部门平均薪水人数销售部5000 10财务部6000 8技术部7000 12从结果中我们可以看出，分组查询可以帮助我们快速了解每个部门的平均薪水和人数。
这样的信息对于进行部门间比较、薪酬管理和资源安排等决策非常重要。
除了上述形式的分组查询，我们还可以在分组查询中使用HAVING子句。
HAVING子句用于过滤分组查询的结果，只返回满足指定条件的分组。
sql分组用法
sql分组用法
SQL中的分组用法是指利用GROUPBY子句对查询结果进行分组的操作。
通过分组操作，可以将查询结果按照指定的列或表达式进行分组，并对每个组计算聚合函数的值，如SUM、AVG、COUNT等。
在使用GROUP BY子句时，需要注意以下几点：
1.只有在SELECT语句中使用的列，才可以在GROUP BY子句中使用。
2.GROUP BY子句中可以包含多个列名或表达式，用逗号隔开。
3.GROUP BY子句中的列名或表达式，必须按照SELECT语句中的顺序列出。
4.如果SELECT语句中使用了聚合函数，则除了包含在GROUP BY 子句中的列外，其他列必须使用聚合函数进行计算。
例如，下面的SQL语句查询订单表中每个用户的订单总金额：
SELECT user_id, SUM(amount)
FROM orders
GROUP BY user_id;
在该查询中，使用了GROUP BY子句将订单表按照user_id分组，并使用SUM函数计算每个用户的订单总金额。
总之，SQL中的分组用法可以帮助我们对查询结果进行分组统计，方便我们获取有用的信息。
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SQLgroupby分组查询
SQLgroupby分组查询本⽂导读：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。
与WHERE⼦句不同，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。
在SQL Server中使⽤的分组查询是ORDER BY⼦句，使⽤ORDER BY⼦句要同聚合函数配合使⽤才能完成分组查询，在SELECT查询的字段中如果字段没有使⽤聚合函数就必须出现在ORDER BY⼦句中（即SELECT后边的字段名要么出现在聚合函数中，要么在ORDER BY⼦句中使⽤）在分组查询中还可以配合使⽤HAVING⼦句，定义查询条件。
使⽤group by进⾏分组查询在使⽤group by关键字时，在select列表中可以指定的项⽬是有限制的，select语句中仅许以下⼏项：〉被分组的列〉为每个分组返回⼀个值得表达式，例如⽤⼀个列名作为参数的聚合函数group by 有⼀个原则,就是 select 后⾯的所有列中,没有使⽤聚合函数的列,必须出现在 group by 后⾯（重要）group by实例实例⼀数据表：姓名科⽬分数张三语⽂ 80张三数学 98张三英语 65李四语⽂ 70李四数学 80李四英语 90期望查询结果：姓名语⽂数学英语张三 80 98 65李四 70 80 90代码SQL 代码复制create table testScore(tid int primary key identity(1,1),tname varchar(30) null,ttype varchar(10) null,tscor int null)go---插⼊数据insert into testScore values ('张三','语⽂',80)insert into testScore values ('张三','数学',98)insert into testScore values ('张三','英语',65)insert into testScore values ('李四','语⽂',70)insert into testScore values ('李四','数学',80)insert into testScore values ('李四','英语',90)select tname as '姓名' ,max(case ttype when '语⽂' then tscor else 0 end) '语⽂',max(case ttype when '数学' then tscor else 0 end) '数学',max(case ttype when '英语' then tscor else 0 end) '英语'from testScoregroup by tname实例⼆有如下数据:(为了看得更清楚，我并没有使⽤国家代码，⽽是直接⽤国家名作为Primary Key)国家（country）⼈⼝（population）中国600美国100加拿⼤100英国200法国300⽇本250德国200墨西哥50印度250根据这个国家⼈⼝数据，统计亚洲和北美洲的⼈⼝数量。
MySQL中的数据去重和数据分组技巧
MySQL中的数据去重和数据分组技巧在数据处理和管理过程中，去重和数据分组是经常遇到的问题。
MySQL作为一种常用的关系型数据库，提供了丰富的功能来支持数据的去重和数据分组。
本文将介绍MySQL中的数据去重和数据分组技巧，帮助您更好地处理和管理数据。
一、数据去重数据去重是指在数据库中，将重复的数据进行去除，以保证数据的唯一性。
MySQL提供了多种方法来实现数据去重。
1. 使用DISTINCT关键字DISTINCT关键字可用于查询中，用于返回唯一的结果。
例如，想要获取员工表中的唯一的部门名称列表，可以使用以下SQL语句：SELECT DISTINCT department_name FROM employees;使用DISTINCT关键字可以快速去重，但其效率可能较低，特别是在处理大数据量的情况下。
因此，在实际使用时需要根据具体情况来选择是否使用DISTINCT 关键字。
2. 使用GROUP BY和HAVING子句GROUP BY和HAVING子句在数据分组的基础上，也可以达到数据去重的效果。
例如，想要获取员工表中每个部门的唯一的员工姓名，可以使用以下SQL语句：SELECT department_name, employee_name FROM employees GROUP BY department_name, employee_name;GROUP BY子句用于指定分组的列，而HAVING子句用于指定分组后的条件。
通过将要去重的列放在GROUP BY子句中，并同时使用HAVING子句进行限制，可以达到去重的效果。
3. 使用临时表或子查询除了上述方法，还可以通过创建临时表或使用子查询来实现数据去重。
例如，想要获取员工表中的唯一的部门列表，可以使用以下SQL语句：CREATE TEMPORARY TABLE temp_departmentSELECT DISTINCT department_name FROM employees;这将创建一个临时表temp_department，并插入通过DISTINCT关键字去重后的结果。
数据库中如何分类、分组并总计SQL数据
数据库中如何分类、分组并总计SQL数据您需要了解如何使用某些SQL子句和运算符来安排SQL数据，从而对它进行高效分析。
下面这些建议告诉您如何建立语句，获得您希望的结果。
以有意义的方式安排数据可能是一种挑战。
有时您只需进行简单分类。
通常您必须进行更多处理——进行分组以利于分析与总计。
可喜的是，SQL提供了大量用于分类、分组和总计的子句及运算符。
下面的建议将有助于您了解何时进行分类、何时分组、何时及如何进行总计。
1、分类排序通常，我们确实需要对所有数据进行排序。
SQL的ORDER BY子句将数据按字母或数字顺序进行排列。
因此，同类数据明显分类到各个组中。
然而，这些组只是分类的结果，它们并不是真正的组。
ORDER BY显示每一个记录，而一个组可能代表多个记录。
2、减少组中的相似数据分类与分组的不同在于：分类数据显示(任何限定标准内的)所有记录，而分组数据不显示这些记录。
GROUP BY子句减少一个记录中的相似数据。
例如，GROUP BY能够从重复那些值的源文件中返回一个的邮政编码列表：SELECT ZIPFROM CustomersGROUP BY ZIP仅包括那些在GROUP BY和SELECT列列表中字义组的列。
换句话说，SELECT列表必须与GROUP列表相匹配。
只有一种情况例外：SELECT列表能够包含聚合函数。
(而GROUP BY不支持聚合函数。
)记住，GROUP BY不会对作为结果产生的组分类。
要对组按字母或数字顺序排序，增加一个ORDER BY子句(#1)。
另外，在GROUP BY子句中您不能引用一个有别名的域。
组列必须在根本数据中，但它们不必出现在结果中。
3、分组前限定数据您可以增加一个WHERE子句限定由GROUP BY分组的数据。
例如，下面的语句仅返回肯塔基地区顾客的邮政编码列表。
SELECT ZIPFROM CustomersWHERE State = 'KY'GROUP BY ZIP在GROUP BY子句求数据的值之前，WHERE对数据进行过滤，记住这一点很重要。
sql select 中 group by 逻辑
一、概述二、SQL SELECT语句基本结构1. SELECT子句2. FROM子句3. WHERE子句4. GROUP BY子句5. HAVING子句6. ORDER BY子句三、GROUP BY子句的作用和用法1. GROUP BY子句的作用2. GROUP BY子句的语法四、GROUP BY子句与聚合函数的配合1. COUNT函数2. SUM函数3. AVG函数4. MIN函数5. MAX函数五、GROUP BY子句的逻辑执行顺序1. SQL语句的逻辑执行顺序2. GROUP BY子句的执行顺序六、注意事项及常见问题1. GROUP BY子句的字段顺序2. 使用GROUP BY时的注意事项3. 常见错误及解决方法七、总结---概述SQL是一种用于数据库管理的标准化语言，可以进行数据的查询、更新、添加以及删除等操作。
在SQL中，SELECT语句是最常用的查询语句之一，它用于从数据库中检索数据。
而在SELECT语句中，GROUP BY子句则是用来对查询的结果进行分组和汇总的重要部分。
本文将着重介绍SQL SELECT中的GROUP BY逻辑，帮助读者更好地理解和应用这一功能。
SQL SELECT语句基本结构让我们来回顾一下SQL SELECT语句的基本结构，以便更好地理解GROUP BY子句的作用和逻辑。
一个完整的SELECT语句包括以下几个部分：1. SELECT子句：用于指定要查询的字段，可以是某些具体的字段，也可以是通配符。
2. FROM子句：用于指定要查询的数据表。
3. WHERE子句：用于指定查询条件，对数据表中的记录进行筛选。
4. GROUP BY子句：用于对查询结果进行分组，常与聚合函数一同使用。
5. HAVING子句：用于对分组结果进行筛选。
6. ORDER BY子句：用于对查询结果进行排序。
GROUP BY子句的作用和用法GROUP BY子句的作用非常明显，即对查询结果进行分组。
SQL 分组、分类
在数据库中如何分类、分组并总计SQL数据您需要了解如何使用某些SQL子句和运算符来安排SQL数据，从而对它进行高效分析。
下面这些建议告诉您如何建立语句，获得您希望的结果。
以有意义的方式安排数据可能是一种挑战。
有时您只需进行简单分类。
通常您必须进行更多处理——进行分组以利于分析与总计。
可喜的是，SQL提供了大量用于分类、分组和总计的子句及运算符。
下面的建议将有助于您了解何时进行分类、何时分组、何时及如何进行总计。
欲了解每个子句和运算符的详细信息，请查看在线书籍。
#1：分类排序通常，我们确实需要对所有数据进行排序。
SQL的ORDER BY 子句将数据按字母或数字顺序进行排列。
因此，同类数据明显分类到各个组中。
然而，这些组只是分类的结果，它们并不是真正的组。
ORDER BY显示每一个记录，而一个组可能代表多个记录。
#2：减少组中的相似数据分类与分组的最大不同在于：分类数据显示（任何限定标准内的）所有记录，而分组数据不显示这些记录。
GROUP BY子句减少一个记录中的相似数据。
例如，GROUP BY能够从重复那些值的源文件中返回一个唯一的邮政编码列表：SELECT ZIPFROM CustomersGROUP BY ZIP仅包括那些在GROUP BY和SELECT列列表中字义组的列。
换句话说，SELECT列表必须与GROUP列表相匹配。
只有一种情况例外：SE LECT列表能够包含聚合函数。
（而GROUP BY不支持聚合函数。
）记住，G ROUP BY不会对作为结果产生的组分类。
要对组按字母或数字顺序排序，增加一个ORDER BY子句（#1）。
另外，在GROUP BY子句中您不能引用一个有别名的域。
组列必须在根本数据中，但它们不必出现在结果中。
#3：分组前限定数据您可以增加一个WHERE子句限定由GROUP BY分组的数据。
例如，下面的语句仅返回肯塔基地区顾客的邮政编码列表。
SELECT ZIPFROM CustomersWHERE State = 'KY'GROUP BY ZIP在GROUP BY子句求数据的值之前，WHERE对数据进行过滤，记住这一点很重要。
sql面试题50题
sql面试题50题1. 查询表中所有数据：SELECT * FROM 表名;2. 查询表中某列的不重复数据：SELECT DISTINCT 列名 FROM 表名;3. 查询表中满足条件的数据：SELECT * FROM 表名 WHERE 条件;4. 查询表中前n条数据：SELECT * FROM 表名 LIMIT n;5. 查询表中按某列排序的数据：SELECT * FROM 表名 ORDER BY 列名;6. 查询表中某列的最大值和最小值：SELECT MAX(列名), MIN(列名) FROM 表名;7. 查询表中某列的求和值：SELECT SUM(列名) FROM 表名;8. 查询表中某列的平均值：SELECT AVG(列名) FROM 表名;9. 查询表中某列的记录数：SELECT COUNT(列名) FROM 表名;10. 查询表中满足条件的记录数：SELECT COUNT(*) FROM 表名 WHERE 条件;11. 查询表中满足条件的前n条数据：SELECT * FROM 表名 WHERE 条件 LIMIT n;12. 查询表中的数据并按某列分组：SELECT 列名 FROM 表名 GROUP BY 列名;13. 查询表中满足条件的数据并按某列分组：SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 列名;14. 查询表中满足条件的数据并计算某列的和：SELECT 列名, SUM(列名) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 列名;15. 查询表中数据满足多个条件的情况：SELECT * FROM 表名 WHERE 条件1 AND 条件2;16. 查询表中数据满足任意一个条件的情况：SELECT * FROM 表名 WHERE 条件1 OR 条件2;17. 查询表中数据满足某个范围的情况：SELECT * FROM 表名 WHERE 列名 BETWEEN 值1 AND 值2;18. 查询表中数据满足某个模式的情况：SELECT * FROM 表名 WHERE 列名 LIKE '模式';19. 查询表中数据满足某个模式的情况（不区分大小写）：SELECT * FROM 表名 WHERE 列名 ILIKE '模式';20. 查询表中数据满足某个条件并按某列排序：SELECT * FROM 表名 WHERE 条件 ORDER BY 列名;21. 查询表中数据满足某个条件并按某列降序排序：SELECT * FROM 表名 WHERE 条件 ORDER BY 列名 DESC;22. 查询表中数据满足某个条件并限制结果集：SELECT * FROM 表名 WHERE 条件 LIMIT n;23. 查询表中数据满足某个条件并选择特定的列：SELECT 列名1, 列名2 FROM 表名 WHERE 条件;24. 查询表中数据满足某个条件并将结果分页显示：SELECT * FROM 表名 WHERE 条件 LIMIT 每页数量 OFFSET (页数-1) * 每页数量;25. 查询表中数据满足某个条件并按某列分组，并对某列进行排序：SELECT 列名1, SUM(列名2) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 列名1 ORDER BY 列名2;26. 查询表中数据满足某个条件，并按某列分组，并对某列进行排序，并限制结果集：SELECT 列名1, SUM(列名2) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 列名1 ORDER BY 列名2 LIMIT n;27. 查询表中数据满足某个条件，并根据某列分组，计算某列的平均值并按某列排序：SELECT 列名1, AVG(列名2) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 列名1 ORDER BY 列名2;28. 连接两个表并查询满足条件的数据：SELECT 表1.列名, 表2.列名 FROM 表1 JOIN 表2 ON 表1.列名 = 表2.列名 WHERE 条件;29. 连接两个表并查询满足条件的数据，并根据某列排序：SELECT 表1.列名, 表2.列名 FROM 表1 JOIN 表2 ON 表1.列名 = 表2.列名 WHERE 条件 ORDER BY 表1.列名;30. 连接两个表并查询满足条件的数据，并限制结果集：SELECT 表1.列名, 表2.列名 FROM 表1 JOIN 表2 ON 表1.列名 = 表2.列名 WHERE 条件 LIMIT n;31. 连接两个表并查询满足条件的数据，并选择特定的列：SELECT 表1.列名1, 表2.列名2 FROM 表1 JOIN 表2 ON 表1.列名 = 表2.列名 WHERE 条件;32. 连接两个表并查询满足条件的数据，并将结果分页显示：SELECT 表1.列名, 表2.列名 FROM 表1 JOIN 表2 ON 表1.列名 = 表2.列名 WHERE 条件 LIMIT 每页数量 OFFSET (页数-1) * 每页数量;33. 对表中的数据进行插入操作：INSERT INTO 表名 (列名1, 列名2) VALUES (值1, 值2);34. 对表中的数据进行更新操作：UPDATE 表名 SET 列名1 = 值1, 列名2 = 值2 WHERE 条件;35. 对表中的数据进行删除操作：DELETE FROM 表名 WHERE 条件;36. 创建表：CREATE TABLE 表名 (列名1 数据类型,列名2 数据类型,...);37. 修改表结构：ALTER TABLE 表名 ADD 列名数据类型;38. 删除表：DROP TABLE 表名;39. 添加索引：CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (列名);40. 删除索引：DROP INDEX 索引名;41. 统计表中每个值的出现次数：SELECT 列名, COUNT(列名) FROM 表名 GROUP BY 列名;42. 查询表中某列存在的不重复值：SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 列名 IS NOT NULL GROUP BY 列名;43. 查询表中某列不存在的值：SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 列名 IS NULL;44. 查询表中数据满足某个条件并进行分组，并统计每组的数量：SELECT 列名, COUNT(*) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 列名;45. 查询表中数据满足某个条件并进行分组，并统计每组中某列的最大值：SELECT 列名, MAX(列名2) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 列名;46. 查询表中数据满足某个条件并进行分组，并统计每组中某列的最小值：SELECT 列名, MIN(列名2) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 列名;47. 查询表中数据满足某个条件并进行分组，并统计每组中某列的平均值：SELECT 列名, AVG(列名2) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 列名;48. 查询表中数据满足某个条件并进行分组，并统计每组中某列的求和值：SELECT 列名, SUM(列名2) FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY 列名;49. 查询表中多个列的不重复组合：SELECT DISTINCT 列名1, 列名2, ... FROM 表名;50. 查询表中某列满足条件的前n个不重复值：SELECT DISTINCT 列名 FROM 表名 WHERE 条件 LIMIT n;这些SQL面试题可以帮助你在面试中更好地掌握SQL语言的使用。
分组查询教案模板
课程名称：数据库原理与应用教学对象：计算机科学与技术专业本科生教学目标：1. 理解分组查询的概念和作用。
2. 掌握SQL语言中分组查询的语法和用法。
3. 能够根据实际需求进行分组查询的设计和实现。
4. 培养学生解决实际问题的能力和数据库操作的技能。
教学重点：1. 分组查询的概念和作用。
2. SQL语言中分组查询的语法和用法。
教学难点：1. 理解分组查询的多个聚合函数的运用。
2. 复杂查询中的分组和排序。
教学准备：1. 计算机实验室，安装好数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。
2. PPT课件或电子教案。
3. 学生实验手册。
教学过程：一、导入1. 引导学生回顾之前学习的SQL查询语句，提问：在查询数据时，我们是否需要按照某种条件对数据进行分组？2. 介绍分组查询的概念和作用，强调其在数据分析和处理中的重要性。
二、分组查询的概念和作用1. 解释分组查询的定义，即根据某个字段对数据进行分组，并可以针对每个分组进行聚合操作。
2. 举例说明分组查询在实际应用中的场景，如计算每个部门的总销售额、每个班级的平均成绩等。
三、分组查询的语法和用法1. 介绍SQL语言中分组查询的基本语法，包括：- SELECT语句- GROUP BY子句- 聚合函数（如COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN）2. 通过示例代码展示分组查询的用法，包括：- 简单分组查询- 带聚合函数的分组查询- 带HAVING子句的分组查询四、分组查询的实践操作1. 分组查询实验，引导学生完成以下任务：- 设计一个查询，计算每个部门的总销售额。
- 设计一个查询，找出每个班级的平均成绩。
- 设计一个查询，统计每个销售人员的销售数量。
2. 教师巡视指导，解答学生在实验过程中遇到的问题。
五、总结与拓展1. 总结分组查询的概念、语法和用法，强调分组查询在数据分析中的重要性。
2. 拓展讨论：- 分组查询与其他查询语句的结合使用。
- 分组查询在实际项目中的应用案例。
oracle基础SQL语句多表查询子查询分页查询合并查询分组查询groupbyhaving。。。
oracle基础SQL语句多表查询⼦查询分页查询合并查询分组查询groupbyhaving。
select语句学习. 创建表create table user(user varchar2(20), id int);. 查看执⾏某条命令花费的时间set timing on；. 查看表的结构desc 表名；. 查询所有列select * from 表名;. 查询指定列select 某列名1，某列名2 from 表名;. 取消重复⾏select distinct 某列名1，某列名2 from 表名；其中distinct作⽤在后⾯多列，只有每⾏完全相同才会被滤去. 给某列或者某个表取别名select 某列名 as 其他名 from 表名 as 其他名；. 如何处理null值nvl函数的使⽤：select nvl(某列名，0) from 表名当此列为null时将值置为0. 对时间类型的数据的处理select 某列1，某列2 from 表名 where 列名='1-1⽉-1982'；oracle默认的时间格式如上like%表⽰0到多个字符_表⽰单个字符select 某列名 from 表名 where 列名 like G%;返回⾸字母为G的列inselect 某列名 from 表名 where 列名 in(条件a，条件b，条件c);等同于 select 某列名 from 表名 where 列名 = 条件a，列名 = 条件b，列名 = 条件c；null的处理select 某列名 from 表名 where 列名 is null；不是⽤等号也不能将null写成''order byselect 某列名 from 表名 order by 列名 asc；从低到⾼asc可省略select 某列名 from 表名 order by 列名 desc；从⾼到低select 某列名 from 表名 order by 列名1 asc，列名2 desc；其中列1和列2之间的逻辑要正确select 某列名*2 as 别名 from 表名 order by 表名 asc；使⽤别名排序达到⼀个很好的效果max分组函数：在没有使⽤order by的时候select后要么全是分组函数，要么就是没有分组函数select max(列名) from emp；select 列名1 from 表名 where 列名2=(select max(列名2) from 表名);select 列名1， max(列名2) from 表名；错误，min avg sum count 使⽤类似group by 和 having的使⽤group by⽤于对查询的结果进⾏分组统计having ⽤于限制分组显⽰的结果select avg(列名)，max(列名) ，列名x from 表名 group by 列名x；select avg(列名)，max(列名) ，列名x，列名y from 表名 group by 列名x，列名y；先按列名x分组再按列名y分组select avg(列名)，max(列名) ，列名x from 表名 group by 列名x having avg(列名)>2000;显⽰ >2000 的组1 分组函数只能出现选择列表、having、order by⼦句中2 如果在select语句中同时包含有group by ，having，order by那么他们的顺序是group by ，having，orderby3 在选择列中如果有列、表达式、和分组函数，那么这些列和表达式必须有⼀个出现在group by⼦句中，否则会出错select 列名1，avg(列名2)，max(列名3) from 表名 group by 列名1 having avg(列名2)<2000;其中列名1就⼀定要出现在group by 中多表查询将表取个别名就⾏了对多张表多表查询：使⽤select时：第⼀步：select ?,?,? from talbe1 a1,table2 a2 where a1.x between a2.x and a2.y;第⼀步：select a1.x,a2.y,a1.z from talbe1 a1,table2 a2 where a1.x between a2.x and a2.y;实现的功能是：显⽰表1的x、表2的y、表1的z，条件是表1的x在表2的x和y之间；对⼀张表进⾏“多表查询”（⾃连接）：将⼀张表取多个别名进⾏操作：select ?,?,? from talbe1 a1,table1 a2 where a1.x between a2.x and a2.y;数据库在执⾏每个⼦句sql是从左到右执⾏的，⼦句与⼦句先执⾏后⾯的。
SQL语句按年月日季度分组
SQL语句按年⽉⽇季度分组1.按年份分组 select to_char（exportDate，‘yyyy’），sum（amount） from table1 group by to_char（exportDate，‘yyyy’）; 年份数量 ----------------------------- 2009 68 2010 137 2008 103 2.按⽉份分组 select to_char（exportDate，‘yyyy-mm’），sum（amount） from table1 group by to_char（exportDate，‘yyyy-mm’） order by to_char（exportDate，‘yyyy-mm’）; ⽉份数量 ----------------------------- 2008-02 20 2008-03 2 2008-04 6 2008-06 75 2009-10 23 2009-11 45 2010-08 5 2010-09 44 2010-10 88 3.按季度分组 select to_char（exportDate，‘yyyy-Q’），sum（amount） from table1 group by to_char（exportDate，‘yyyy-Q’） order by to_char（exportDate，‘yyyy-Q’）; 季度数量 ------------------------------ 2008-1 22 2008-2 81 2009-4 68 2010-3 49 2010-4 88 4.按周分组 select to_char（exportDate，‘yyyy-IW’），sum（amount） from table1 group by to_char（exportDate，‘yyyy-IW’） order by to_char（exportDate，‘yyyy-IW’）; 周数量 ------------------------------ 2008-07 20 2008-11 2 2008-16 6 2008-24 75 2009-43 23 2009-46 45 2010-31 5 2010-35 44 2010-40 88 补充： 按季度分组还有个⽐较笨的⽅法（参考⽹络资源） select to_char（exportDate，‘yyyy’）， sum（decode（to_char（exportDate，‘mm’），‘01’，amount，‘02’，amount，‘03’，amount，0）） as 第⼀季， sum（decode（to_char（exportDate，‘mm’），‘04’，amount，‘05’，amount，‘06’，amount，0）） as 第⼆季， sum（decode（to_char（exportDate，‘mm’），‘07’，amount，‘08’，amount，‘09’，amount，0）） as 第三季， sum（decode（to_char（exportDate，‘mm’），‘10’，amount，‘11’，amount，‘12’，amount，0）） as 第四季 from table1 group by to_char（exportDate，‘yyyy’）; 年份第⼀季第⼆季第三季第四季 -------------------------------------------------- 2009 0 0 0 68 2010 0 0 49 88 2008 22 81 0 0按照⽉份统计select count(id) cnt,datepart(mm,time) [Month]from [table]where [time] between '2007/09/08 09:10:43' and '2007/10/09 04:32:37'group by datepart(mm,time)--按照⽇统计select count(id) cnt,datepart(dd,time) [Day]from [table]where time between '2007/09/08 09:10:43' and '2007/10/09 04:32:37'group by datepart(dd,time)--按照⼩时统计select count(id) cnt,datepart(hh,time) [Hour]from [table]where [time] between '2007/09/08 09:10:43' and '2007/10/09 04:32:37'group by datepart(hh,time)。
SQL分组查询
SQL分组查询
⼀.分组查询
1.使⽤group by进⾏分组查询
在使⽤group by关键字时，在select列表中可以指定的项⽬是有限制的，select语句中仅许以下⼏项：
〉被分组的列
〉为每个分组返回⼀个值得表达式，例如⽤⼀个列名作为参数的聚合函数
group by的使⽤在这只写⼏个例⼦吧：
例：
select courseID,avg(score) as 课程平均成绩
from score
group by courseID
例：
select studentID as 学员编号,courseID as 内部测试,avg(score) as 内部测试平均成绩
from score
group by studentID,courseID
2.使⽤having⼦句进⾏分组筛选
where⼦句只能对没有分组统计前的数据⾏进⾏筛选,对分组后的条件的筛选必须使⽤having⼦句
例：
select studentID as 学员编号,courseID as 内部测试,avg(score) as 内部测试平均成绩
from score
group by studentID,courseID
having avg(score)>60
在select语句中，where、group by、having⼦句和统计函数的执⾏次序如下：
where⼦句从数据源中去掉不符合去搜索条件的数据；group by⼦句搜集数据⾏到各个组中，统计函数为各个组计算统计值；having⼦句去掉不符合其组搜索条件的各组数据⾏。
mysql sql语句面试经典50题
mysql sql语句面试经典50题1. 查询所有列的数据：```sqlSELECT * FROM table_name;```2. 条件查询：```sqlSELECT * FROM table_name WHERE condition;```3. 排序查询：```sqlSELECT * FROM table_name ORDER BY column_name ASC/DESC;```4. 去重查询：```sqlSELECT DISTINCT column_name FROM table_name;```5. 统计行数：```sqlSELECT COUNT(*) FROM table_name;```6. 条件统计：```sqlSELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE condition;```7. 分组统计：```sqlSELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name;```8. 连接查询-内连接：```sqlSELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name;```9. 连接查询-左连接：```sqlSELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name;```10. 连接查询-右连接：```sqlSELECT * FROM table1 RIGHT JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name;```11. 子查询：```sqlSELECT column_name FROM table_name WHERE column_name = (SELECT column_name FROM another_table WHERE condition);```12. 更新数据：```sqlUPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition;```13. 插入数据：```sqlINSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);```14. 删除数据：```sqlDELETE FROM table_name WHERE condition;```15. 模糊查询：```sqlSELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'pattern';```16. 使用通配符的模糊查询：```sqlSELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%pattern%';```17. 使用正则表达式的模糊查询：```sqlSELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP 'pattern';```18. 限制结果集的行数：```sqlSELECT * FROM table_name LIMIT 10;```19. 跳过前N行：```sqlSELECT * FROM table_name LIMIT offset, count;```20. 计算平均值：```sqlSELECT AVG(column_name) FROM table_name;```21. 计算总和：```sqlSELECT SUM(column_name) FROM table_name;```22. 计算最大值和最小值：```sqlSELECT MAX(column_name), MIN(column_name) FROM table_name;```23. 使用CASE语句进行条件查询：```sqlSELECT column_name, CASE WHEN condition THEN 'value1' ELSE 'value2' END FROM table_name;```24. 使用GROUP BY和HAVING进行分组过滤：```sqlSELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > 1;```25. 多表更新：```sqlUPDATE table1 SET column1 = value1 WHERE column_name IN (SELECT column_name FROM table2 WHERE condition);```26. 多表删除：```sqlDELETE FROM table1 WHERE column_name IN (SELECT column_name FROM table2 WHERE condition);```27. 创建表：```sqlCREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,...);```28. 修改表结构-添加列：```sqlALTER TABLE table_name ADD column_name datatype;```29. 修改表结构-修改列数据类型：```sqlALTER TABLE table_name MODIFY column_name new_datatype;```30. 修改表结构-删除列：```sqlALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;```31. 创建索引：```sqlCREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);```32. 删除索引：```sqlDROP INDEX index_name ON table_name;```33. 使用LIMIT和OFFSET进行分页查询：```sqlSELECT * FROM table_name LIMIT page_size OFFSET (page_number - 1) * page_size;```34. 使用IFNULL处理空值：```sqlSELECT column1, IFNULL(column2, 'default_value') FROM table_name;```35. 使用COALESCE处理空值：```sqlSELECT column1, COALESCE(column2, 'default_value') FROM table_name;```36. 计算日期差：```sqlSELECT DATEDIFF(date1, date2) FROM table_name;```37. 获取当前日期和时间：```sqlSELECT NOW();```38. 获取唯一标识符：```sqlSELECT UUID();```39. 使用INNER JOIN和GROUP BY计算每个组的总数：```sqlSELECT table1.column_name, COUNT(*) FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name GROUP BY table1.column_name;```40. 使用CASE语句进行多条件查询：```sqlSELECT column_name, CASE WHEN condition1 THEN 'value1' WHEN condition2 THEN 'value2' ELSE 'value3' END FROM table_name;```41. 使用CONCAT连接字符串：```sqlSELECT CONCAT(column1, ' ', column2) AS concatenated_string FROM table_name;```42. 使用TRIM去除字符串两端的空格：```sqlSELECT TRIM(column_name) FROM table_name;```43. 使用LEFT和RIGHT截取字符串：```sqlSELECT LEFT(column_name, length) FROM table_name;SELECT RIGHT(column_name, length) FROM table_name;```44. 使用IN进行多值匹配：```sqlSELECT * FROM table_name WHERE column_name IN (value1, value2, value3);```45. 使用BETWEEN进行范围查询：```sqlSELECT * FROM table_name WHERE column_name BETWEEN value1 AND value2;```46. 使用COUNT和GROUP BY查找重复值：```sqlSELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > 1;```47. 使用DATE_FORMAT格式化日期：```sqlSELECT DATE_FORMAT(column_name, '%Y-%m-%d') FROM table_name;```48. 使用SUM和GROUP BY进行累计求和：```sqlSELECT column_name, SUM(column_name) OVER (ORDER BY column_name) AS running_total FROM table_name;```49. 使用CONVERT进行数据类型转换：```sqlSELECT column_name, CONVERT(column_name, new_datatype) FROM table_name;```50. 使用UPDATE和LIMIT进行分页更新：```sqlUPDATE table_name SET column1 = value1 LIMIT page_size OFFSET (page_number -1) * page_size;```。
sql字段条件范围分组
sql字段条件范围分组一、什么是字段条件范围分组在SQL语句中，字段条件范围分组是一种将数据按照字段的取值范围进行分组的方法。
通过指定字段的条件范围，可以将数据分为不同的组别，并对每个组别进行统计或其他操作。
这种方式可以帮助我们更好地理解和分析数据。
二、如何使用字段条件范围分组1. 使用WHERE子句筛选数据在进行字段条件范围分组之前，我们首先需要使用WHERE子句对数据进行筛选。
通过指定字段的条件，可以将符合条件的数据筛选出来，以便后续的分组操作。
例如，我们有一个名为“orders”的表，其中包含了订单的信息，包括订单号、订单日期和订单金额等字段。
如果我们想要统计某一时间段内订单金额大于1000的订单数量，可以使用以下SQL语句：SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE 订单日期BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-12-31' AND 订单金额 > 1000;2. 使用GROUP BY子句进行分组在筛选完数据之后，我们可以使用GROUP BY子句对数据进行分组。
GROUP BY子句后面跟着需要分组的字段名，可以指定一个或多个字段进行分组。
继续以上面的订单表为例，如果我们想要按照订单日期对数据进行分组，并统计每个日期的订单数量，可以使用以下SQL语句：SELECT 订单日期, COUNT(*) FROM orders GROUP BY 订单日期;3. 使用HAVING子句进行条件过滤在进行分组之后，我们可以使用HAVING子句对分组后的数据进行条件过滤。
与WHERE子句不同的是，HAVING子句用于对分组后的结果进行过滤，可以使用聚合函数进行条件判断。
继续以上面的订单表为例，如果我们只想统计订单金额大于1000的日期，并且按照订单日期进行排序，可以使用以下SQL语句：SELECT 订单日期, COUNT(*) FROM orders GROUP BY 订单日期HAVING 订单金额 > 1000 ORDER BY 订单日期;三、字段条件范围分组的应用场景1. 统计不同年龄段的用户数量在用户管理系统中，我们可以根据用户的年龄字段将用户分为不同年龄段，并统计每个年龄段的用户数量。
SQL查询语句-根据月份分组
SQL查询语句-根据⽉份分组-------------------------------------------------------------------建表:drop table if exists tt_max_price;create table tt_max_price(id int(11) not null AUTO_INCREMENT,dt datetime,price float,primary key(id));建表语句模拟数据:insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-01',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-02',23.2);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-03',23.3);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-04',13.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-05',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-06',253.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-07',221.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-08',2233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-09',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-10',23.54);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-11',23.45);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-12',123.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-13',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-14',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-15',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-16',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-17',2343.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-18',243.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-19',2113.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-20',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-21',2333.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-22',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-23',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-24',231.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-25',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-26',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-27',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-28',323.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-29',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-30',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-01-31',2903.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-01',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-02',23.2);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-03',23.3);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-04',13.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-05',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-06',253.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-07',221.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-08',2233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-09',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-10',23.54);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-11',23.45);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-12',123.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-13',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-14',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-15',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-16',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-17',23643.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-18',243.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-19',2113.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-20',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-21',2333.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-22',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-23',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-24',231.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-25',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-26',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-27',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-02-28',323.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-01',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-02',23.2);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-03',23.3);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-04',13.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-05',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-06',253.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-07',221.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-08',2233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-09',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-10',23.54);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-11',23.45);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-12',123.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-13',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-14',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-15',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-16',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-17',2343.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-18',243.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-19',2113.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-20',23.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-21',2333.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-22',213.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-23',29003.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-24',231.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-25',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-26',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-27',223.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-28',323.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-29',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-30',233.5);insert into tt_max_price(dt,price) VALUES('2015-03-31',23.5);模拟数据查询:1. 查询每个⽉存在记录的最后⼀天:select a.* from tt_max_price a,(select max(dt) dtb from tt_max_price where price is not null group by extract(month from dt)) bwhere a.dt=b.dtb;2. 查询每个⽉price记录的最⼤值:select a.* from tt_max_price a,(select max(price) bp from tt_max_price where price is not null group by extract(month from dt)) bwhere a.price=b.bp;。
SQL语句分组统计问题
SQL语句分组统计问题统计各个年龄阶段的⼈数和性别selectageGroup as '年龄段', cont(*) as '⼈数', sex as '性别'from(selectcasewhen age >=1and age<=10then '1-10'when age >=11and age<=20then '11-20'when age >=21and age<=30then '21-30'when age >=31and age<=40then '31-40'else 'other'end as ageGroup, uname, sexfromtable)tgroup byageGroup, sex统计各个年龄⼈数占百分⽐SELECTUSER_AGE 年龄, COUNT(USER_AGE) ⼈数, CAST(CAST((COUNT(USER_AGE)/((SELECTCOUNT(*)FROMWORKER)*1.0)*100) AS DECIMAL(9,2)) AS VARCHAR)+'%' 所占⽐例FROMWORKERGROUP BYUSER_AGEpostgresql统计统计每⼩时的数量思路: 格式化时间保留到⼩时,然后使⽤concat拼接00分00秒SELECTCOUNT(id) cnt, CONCAT(to_char(create_time,'yyyy-mm-dd hh24'),':00:00') HFROMtable aGROUP BYCONCAT(to_char(create_time,'yyyy-mm-dd hh24'),':00:00')ORDER BYH每隔5秒统计⼀次⽐如01秒、04秒统⼀标识为00秒，05、06、09秒统⼀标识为05秒思路: 截取秒最后⼀位和5进⾏⽐较SELECTtmp.newTime, , COUNT(1) totalNumFROM(SELECTt.id, , t.create_time oldTime, -- 原来的时间CASEWHEN SUBSTR(to_char(t.create_time,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),19,1)::integer <5THEN CONCAT(SUBSTR(to_char(t.create_time,'YYYY-mm-dd hh24:mi:ss'),0,19),'0') ELSE CONCAT(SUBSTR(to_char(t.create_time,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),0,19),'5') END AS newTime -- 时间段伪列FROMtable tORDER BYcreate_time ASC)tmpGROUP BYtmp.newTime, 。
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SQL语句：Group By总结
1. Group By 语句简介：
Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Gr oup)”。
它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。
P.S. 这里真是体会到了一个好的命名的力量，Group By从字面是直接去理解是非常好理解的。
恩，以后在命名的环节一定要加把劲:)。
话题扯远了。
2. Group By 的使用：
上面已经给出了对Group By语句的理解。
基于这个理解和SQL Server 2000的联机帮助，下面对Group By语句的各种典型使用进行依次列举说明。
2.1 Group By [Expressions]:
这个恐怕是Group By语句最常见的用法了，Group By + [分组字段](可以有多个)。
在执行了这个操作以后，数据集将根据分组字段的值将一个数据集划分成各个不同的小组。
比如有如下数据集，其中水果名称(FruitName)和出产国家(ProductPla ce)为联合主键：
如果我们想知道每个国家有多少种水果，那么我们可以通过如下SQL语句来完成：
SELECT COUNT(*)AS水果种类,ProductPlace AS出产国
FROM T_TEST_FRUITINFO
GROUPBY ProductPlace
首先我们不使用带ALL关键字的Group By语句：
SELECT COUNT(*)AS水果种类,ProductPlace AS出产国
FROM T_TEST_FRUITINFO
WHERE(ProductPlace<>'Japan')
GROUPBY ProductPlace
那么在最后结果中由于Japan不符合where语句，所以分组结果中将不会出现J apan。
现在我们加入ALL关键字：
SELECT COUNT(*)AS水果种类,ProductPlace AS出产国
FROM T_TEST_FRUITINFO
WHERE(ProductPlace<>'Japan')
GROUPBY ALL ProductPlace
重新运行后，我们可以看到Japan的分组，但是对应的“水果种类”不会进行真正的统计，聚合函数会根据返回值的类型用默认值0或者NULL来代替聚合函数的返回值。
2.3 GROUP BY [Expressions] WITH CUBE | ROLLUP：
首先需要说明的是Group By All 语句是不能和CUBE 和ROLLUP 关键字一起使用的。
首先先说说CUBE关键字，以下是SQL Server 2000联机帮助中的说明：
指定在结果集内不仅包含由GROUPBY提供的正常行，还包含汇总行。
在结果集内返回每个可能的组和子组组合的GROUPBY汇总行。
GROUPBY汇总行在结果中显示为NULL，但可用来表示所有值。
使用GROUPING函数确定结果集内的空值是否是GR OUPBY汇总值。
结果集内的汇总行数取决于GROUPBY子句内包含的列数。
GROUPBY子句中的每个
操作数（列）绑定在分组NULL下，并且分组适用于所有其它操作数（列）。
由于CU BE返回每个可能的组和子组组合，因此不论指定分组列时所使用的是什么顺序，行数
都相同。
我们通常的Group By语句是按照其后所跟的所有字段进行分组，而如果加入了CUBE关键字以后，那么系统将根据所有字段进行分组的基础上，还会通过对所有这些分组字段所有可能存在的组合形成的分组条件进行分组计算。
由于上面举的例子过于简单，这里就再适合了，现在我们的数据集将换一个场景，一个表中包含人员的基本信息：员工所在的部门编号(C_EMPLINFO_DEPTID)、员工性别(C_EMPLINFO_SEX)、员工姓名(C_EMPLINFO_NAME)等。
那么我现在想知道每个部门各个性别的人数，那么我们可以通过如下语句得到：
SELECT C_EMPLINFO_DEPTID,C_EMPLINFO_SEX,COUNT(*)AS C_EMPLINFO _TOTALSTAFFNUM
FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO
GROUPBY C_EMPLINFO_DEPTID,C_EMPLINFO_SEX
但是如果我现在希望知道：
1. 所有部门有多少人(这里相当于就不进行分组了，因为这里已经对员工的部门和性别没有做任何限制了，但是这的确也是一种分组条件的组合方式)；
2. 每种性别有多人(这里实际上是仅仅根据性别(C_EMPLINFO_SEX)进行分组)；
3. 每个部门有多少人(这里仅仅是根据部门(C_EMPLINFO_DEPTID)进行分组)；那么我们就可以使用ROLLUP语句了。
SELECT C_EMPLINFO_DEPTID,C_EMPLINFO_SEX,COUNT(*)AS C_EMPLINFO _TOTALSTAFFNUM
FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO
GROUPBY C_EMPLINFO_DEPTID,C_EMPLINFO_SEX WITH CUBE
那么这里你可以看到结果集中多出了很多行，而且结果集中的某一个字段或者多个字段、甚至全部的字段都为NULL，请仔细看一下你就会发现实际上这些记录就是完成了上面我所列举的所有统计数据的展现。
使用过SQL Server 2005或者RDLC的朋友们一定对于矩阵的小计和分组功能有印象吧，是不是都可以通过这个得到答案。
我想RDLC中对于分组和小计的计算就是通过Group By的CUBE和ROLLUP关键字来实现的。
(个人意见，未证实)
好了，各种折扣的商品数量都出来了，但是在显示“没有折扣商品”和“商品小计”的时候判断上确存在问题，因为存在两条Discount为Null的记录。
是哪一条呢？通过分析数据我们知道第一条数据(3, Null)应该对应没有折扣商品的数量，而(6,Null)应该对应所有商品的数量。
需要判断这两个具有不同意义的Null就需要引入一个聚合函数Grouping。
现在我们把语句修改一下，在返回值中使用Grouping函数增加一列返回值，SQL语句如下：
SELECT COUNT(*)AS ProductCount,Discount,GROUPING(Discount)AS Expr1 FROM T_TEST_FRUITINFO
GROUPBY Discount WITH ROLLUP
这个时候，我们再看看运行的结果：
对于根据指定字段Grouping中包含的字段进行小计的记录，这里会标记为1，我们就可以通过这个标记值将小计记录从判断那些由于ROLLUP或者CUBE关键字产生的行。
Grouping(column_name)可以带一个参数，Grouping就会去判断对应的字段值的NULL是否是由ROLLUP或者CUBE产生的特殊NULL值，如果是那么就在由Grouping聚合函数产生的新列中将值设置为1。
注意Grouping只会检查Column_ name对应的NULL来决定是否将值设置为1，而不是完全由此列是否是由ROLLUP 或者CUBE关键字自动添加来决定的。
2.2Group By 和Having, Where ,Order by语句的执行顺序：
最后要说明一下的Group By, Having, Where, Order by几个语句的执行顺序。
一个SQL语句往往会产生多个临时视图，那么这些关键字的执行顺序就非常重要了，因为你必须了解这个关键字是在对应视图形成前的字段进行操作还是对形成的临时视图进行操作，这个问题在使用了别名的视图尤其重要。
以上列举的关键字是按照如下顺序进行执行的：Where, Group By, Having, Order by。
首先where将最原始记录中不满足条件的记录删除(所以应该在where语句中尽量的将不符合条件的记录筛选掉，这样可以减少分组的次数)，然后通过Group By关键字后面指定的分组条件将筛选得到的视图进行分组，接着系统根据Having关键字后面指定的筛选条件，将分组视图后不满足条件的记录筛选掉，然后按照Order By语句对视图进行排序，这样最终的结果就产生了。
在这四个关键字中，只有在Order By语句中才可以使用最终视图的列名，如：
SELECT FruitName,ProductPlace,Price,ID AS IDE,Discount
FROM T_TEST_FRUITINFO
WHERE(ProductPlace=N'china')
ORDERBY IDE。