SQL GROUP BY对多个字段进行分组
参考链接:http://stackoverflow.com/questions/2421388/using-group-by-on-multiple-columns
在平时的开发任务中我们经常会用到MYSQL的GROUP BY分组, 用来获取数据表中以分组字段为依据的统计数据。比如有一个学生选课表,表结构如下:
Table: Subject_Selection
Subject Semester Attendee
---------------------------------
ITB001 1 John
ITB001 1 Bob
ITB001 1 Mickey
ITB001 2 Jenny
ITB001 2 James
MKB114 1 John
MKB114 1 Erica
我们想统计每门课程有多少个学生报名,应用如下SQL:
SELECT Subject, Count(*)
FROM Subject_Selection
GROUP BY Subject
得到如下结果:
Subject Count
------------------------------
ITB001 5
MKB114 2
因为表里记录了有5个学生选择ITB001,2个学生选择了MKB114。
产生这个结果的原因是:
GROUP BY X意思是将所有具有相同X字段值的记录放到一个分组里。
那么GROUP BY X, Y呢?
GROUP BY X, Y意思是将所有具有相同X字段值和Y字段值的记录放到一个分组里。
我们下面再接着要求统计出每门学科每个学期有多少人选择,应用如下SQL:
SELECT Subject, Semester, Count(*)
FROM Subject_Selection
GROUP BY Subject, Semester
上面SQL的意思是,对Subject_Selection表中的数据进行分组,将具有相同Subject和Semester字段值的记录放到同一个分组里去, 然后对每个分组中的数据应用聚合函数(COUNT,SUM, AVG,etc)。
得到的结果是:
Subject Semester Count
------------------------------
ITB001 1 3
ITB001 2 2
MKB114 1 2
从表中的记录我们可以看出这个分组结果是正确的有3个学生在第一学期选择了ITB001, 2个学生在第二学期选择了ITB001,
还有两个学生在第一学期选择了MKB114, 没人在第二学期选择MKB114。
再比如有一个订单表,表中记录了所有支付过的订单
Table: Order
Product Buyer Spending
---------------------------------
PD001 Todd 12.00
PD001 Todd 12.00
PD001 Todd 12.00
PD001 Lily 12.00
PD001 Lily 12.00
PD002 Todd 20.00
PD002 Todd 20.00
现在我们想统计每个用户在每种商品上总共花了多少钱,执行如下SQL
SELECT Product,Buyer, SUM(Spending)
FROM `Order`
GROUP BY Product, Buyer
获得的结果如下:
Product Buyer SUM
------------------------------
PD001 Todd 36.00
PD001 Lily 24.00
PD002 Todd 40.00
总结:
在MYSQL中使用GROUP BY对表中的数据进行分组时,
GROUP BY X意思是将所有具有相同X字段值的记录放到一个分组里,
GROUP BY X, Y意思是将所有具有相同X字段值和Y字段值的记录放到一个分组里。
HAVING
当然提到GROUP BY 我们就不得不提到HAVING,HAVING相当于条件筛选,但它与WHERE筛选不同,HAVING是对于GROUP BY对象进行筛选。
我们举个例子:
每个部门人数都有了,那如果我们想要进一步知道员工人数大于30000的部门是哪些,这个时候就得用到HAVING了。
语句如下:
SELECT
( SELECT d.dept_name FROM departments d WHERE de.dept_no = d.dept_no ) AS 部门,
count( de.emp_no ) AS 人数
FROM
dept_emp de
WHERE
de.to_date = '9999-01-01'
GROUP BY
de.dept_no
HAVING
count( de.emp_no ) > 30000
结果

作者:Awesome_Tang
链接:https://www.jianshu.com/p/8b135d373df1
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