MySQL学习足迹记录11--分组数据--GROUP BY，HAVING

1.创建分组GROUP BY

   先列出所有的vend_id，以便作对比
 mysql> SELECT vend_id FROM products;
+---------+

| vend_id |

+---------+

|    1001 |

|    1001 |

|    1001 |

|    1002 |

|    1002 |

|    1003 |

|    1003 |

|    1003 |

|    1003 |

|    1003 |

|    1003 |

|    1003 |

|    1005 |

|    1005 |

+---------+

14 rows in set (0.00 sec)

 用GROUP BY进行分组
mysql> SELECT vend_id,COUNT(*) AS num_prods
         -> FROM products
                 #先分组，再分别计算COUNT（*）
         -> GROUP BY vend_id;
+---------+-----------+

| vend_id | num_prods |

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

|    1001 |         3 |

|    1002 |         2 |

|    1003 |         7 |

|    1005 |         2 |

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

4 rows in set (0.00 sec)



TIPS：

  *如果列中有多行NULL值，它们将分为一组

  *GROUP BY子句必须出现在WHERE子句之后，ORDER BY子句之前

2.过滤分组HAVING

   *HAVING 与 WHERE 的区别：

    WHERE过滤行，而HAVING过滤分组

   

 eg:
   mysql> SELECT vend_id,COUNT(*) AS num_prods   
            -> FROM products
            -> GROUP BY vend_id
           -> HAVING COUNT(*)>2;        #从结果中过滤不符合[b]COUNT(*)>2的组[/b]
+---------+-----------+

| vend_id | num_prods |

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

|    1001 |         3 |

|    1003 |         7 |

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

2 rows in set (0.00 sec)

  * WHERE在数据分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤，所以，WHERE排除的行不包括在分组中

   eg:

  先列出原始数据作对比
mysql> SELECT vend_id,prod_price FROM products
         -> ORDER BY prod_price;
+---------+------------+

| vend_id | prod_price |

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

|    1003 |       2.50 |

|    1003 |       2.50 |

|    1002 |       3.42 |

|    1003 |       4.49 |

|    1001 |       5.99 |

|    1002 |       8.99 |

|    1001 |       9.99 |

|    1003 |      10.00 |

|    1003 |      10.00 |

|    1003 |      13.00 |

|    1001 |      14.99 |

|    1005 |      35.00 |

|    1003 |      50.00 |

|    1005 |      55.00 |

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

14 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT vend_id,COUNT(*) AS num_prods
         -> FROM products

         -> WHERE prod_price >14  
           #WHERE过滤后只剩下上表中最后3条记录，

         -> GROUP BY vend_id          
          #HAVING再过滤[b]分组后vend_id为不符合COUNT(*)
>=2组[/b]

         ->
HAVING COUNT(*) >=2;
+---------+-----------+

| vend_id | num_prods |

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

|    1005 |         2 |

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

1 row in set (0.00 sec)



3. 分组和排序

   GROUP BY和ORDER BY的区别

   *ORDER BY指定的条件可以是任意列

   *GROUP BY指定的条件只可能使用选择列或列表达式

   

 

 TIPS：

   一般在使用GROUP BY子句时，也应该给出ORDER BY子句

  Examples:

  先列出原始数据：
 mysql> SELECT order_num,quantity,item_price FROM orderitems;
+-----------+----------+------------+

| order_num | quantity | item_price |

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

|     20005 |       10 |       5.99 |

|     20005 |        3 |       9.99 |

|     20005 |        5 |      10.00 |

|     20005 |        1 |      10.00 |

|     20006 |        1 |      55.00 |

|     20007 |      100 |      10.00 |

|     20008 |       50 |       2.50 |

|     20009 |        1 |      10.00 |

|     20009 |        1 |       8.99 |

|     20009 |        1 |       4.49 |

|     20009 |        1 |      14.99 |

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

11 rows in set (0.00 sec)


mysql> SELECT order_num,SUM(quantity*item_price) AS ordertotal
         -> FROM orderitems
         -> GROUP BY order_num
         -> HAVING SUM(quantity*item_price) >= 50;
+-----------+------------+  
                 #未用ORDERBY指定排序，结果可能不是想要的，例如按ordertotal升序
| order_num | ordertotal |

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

|     20005 |     149.87 |

|     20006 |      55.00 |

|     20007 |    1000.00 |

|     20008 |     125.00 |

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

4 rows in set (0.00 sec)


mysql> SELECT order_num,SUM(quantity*item_price) AS ordertotal
         -> FROM orderitems                              
         -> GROUP BY order_num
                       
         -> HAVING SUM(quantity*item_price) >=50
         -> ORDER BY ordertotal;
          [b]   # 用ORDERBY指定排序方式[/b]
+-----------+------------+
| order_num | ordertotal |
+-----------+------------+
|     20006 |      55.00 |
|     20008 |     125.00 |
|     20005 |     149.87 |
|     20007 |    1000.00 |
+-----------+------------+
4 rows in set (0.01 sec)