您好,登录后才能下订单哦!
这篇文章主要介绍“Mariadb聚合函数及分组查询怎么使用”,在日常操作中,相信很多人在Mariadb聚合函数及分组查询怎么使用问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Mariadb聚合函数及分组查询怎么使用”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
MariaDB Server 是最流行的开源关系型数据库之一。它由 MySQL 的原始开发者制作,并保证保持开源。它是大多数云产品的一部分,也是大多数Linux发行版的默认配置。MariaDB 被设计为 MySQL 的直接替代产品,具有更多功能,新的存储引擎,更少的错误和更好的性能。
当我们需要汇总表中的数据而不是使用表中某一行数据时,可以使用Mysql为我们提供的聚合函数,在Mysql中,常用的聚合函数有以下五个:
1.获得表中人口的总和
MariaDB [world]> SELECT SUM(Population) FROM city; +-----------------+ | SUM(Population) | +-----------------+ | 1429559884 | +-----------------+ 1 row in set (0.01 sec)
2.获得数据表中中国的总人口
MariaDB [world]> SELECT SUM(Population) FROM city WHERE CountryCOde='CHN'; +-----------------+ | SUM(Population) | +-----------------+ | 175953614 | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
3.查询中国有多少个城市
MariaDB [world]> SELECT COUNT(ID) FROM city WHERE CountryCode = 'CHN'; +-----------+ | COUNT(id) | +-----------+ | 363 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
关于COUNT,如果要统计有该表有多少行,千万别用*作为参数,因为~影响性能,选某一列就好了。
4.查询中国人口最少的城市的人口是多少
MariaDB [world]> SELECT MIN(Population) FROM city WHERE CountryCode = 'CHN'; +-----------------+ | MIN(Population) | +-----------------+ | 89288 | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
5.查询中国人口最多的城市的人口
MariaDB [world]> SELECT MAX(Population) FROM city WHERE CountryCode = 'CHN'; +-----------------+ | MAX(Population) | +-----------------+ | 9696300 | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
6.查询河南各城市的平均人口
MariaDB [world]> SELECT AVG(Population) FROM city WHERE District ='Henan'; +-----------------+ | AVG(Population) | +-----------------+ | 383278.3333 | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
所以,我们看到,聚合函数通常用于数值上的计算。
以上,我们使用聚合函数时,是对所有SELECT的数据进行分组操作,假如我们想要查询所有国家的城市数,不得不多次使用WHERE对CountryCode进行筛选。
MariaDB [world]> SELECT DISTINCT CountryCode FROM city; +-------------+ | CountryCode | +-------------+ | ABW | | AFG | ............... | ZWE | +-------------+ 232 rows in set (0.00 sec)
我们看到,在我们的数据表中,有232个国家,那么?是不是需要我们对这232个不同国家都使用一次COUNT(ID)才能统计每个国家的城市数量呢?其实不然。
我们可以使用分组查询GROUP BY,什么叫分组呢? 分组查询就是使用指定的一列或多列,对数据进行逻辑分组(当分组依据相同时被划分为一组),假设有如下数据:
MariaDB [world]> SELECT * FROM city LIMIT 5; +----+----------------+-------------+---------------+------------+ | ID | Name | CountryCode | District | Population | +----+----------------+-------------+---------------+------------+ | 1 | Kabul | AFG | Kabol | 1780000 | | 2 | Qandahar | AFG | Qandahar | 237500 | | 3 | Herat | AFG | Herat | 186800 | | 4 | Mazar-e-Sharif | AFG | Balkh | 127800 | | 5 | Amsterdam | NLD | Noord-Holland | 731200 | +----+----------------+-------------+---------------+------------+ 5 rows in set (0.00 sec)
我们使用GROUP BY CountryCode就是指定CountryCode作为分组依据,所以1,2,3,4行他们被分为同一组,而5在另一个组。
1.查询各个国家的城市数量
MariaDB [world]> SELECT CountryCode,COUNT(ID) FROM city GROUP BY CountryCode; +-------------+-----------+ | CountryCode | COUNT(ID) | +-------------+-----------+ | ABW | 1 | | AFG | 4 | ........................... | ZMB | 7 | | ZWE | 6 | +-------------+-----------+ 232 rows in set (0.00 sec)
当SELECT语句中使用WHERE子句时,WHERE子句总在分组前进行过滤。
2.查询各个国家人口大于1000000的城市数量
MariaDB [world]> SELECT CountryCode,COUNT(ID) FROM city WHERE Population >= 1000000 GROUPP BY CountryCode; +-------------+-----------+ | CountryCode | COUNT(ID) | +-------------+-----------+ | AFG | 1 | | AGO | 1 | | ARG | 3 | | ARM | 1 | | AUS | 4 | ........................... | YUG | 1 | | ZAF | 1 | | ZMB | 1 | | ZWE | 1 | +-------------+-----------+ 77 rows in set (0.01 sec)
所以在分组中未出现的国家,没有1000000人口的城市。
3.查询总人口大于1000000的国家有哪些
HAVING子句用于过滤分组后所得到汇总值的数据,而HAVING支持的操作和WHERE子句是相同的。
例如:
MariaDB [world]> SELECT CountryCode,SUM(Population) AS Total_Population FROM city GROUP BY CountryCode HAVING Total_Population > 1000000; +-------------+------------------+ | CountryCode | Total_Population | +-------------+------------------+ | AFG | 2332100 | | AGO | 2561600 | | ARE | 1728336 | .................................. | ZAF | 15196370 | | ZMB | 2473500 | | ZWE | 2730420 | +-------------+------------------+ 108 rows in set (0.00 sec)
到此,关于“Mariadb聚合函数及分组查询怎么使用”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。