博客
关于我
SQL必知必会 第10课 分组数据
阅读量:179 次
发布时间:2019-02-28

本文共 694 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

数据分组与过滤

在数据分析中,合理的分组和过滤是提升效率的关键步骤。以下是关于SQL分组的详细指导。

10.2 创建分组

GROUP BY子句用于将数据按指定字段分组。以下示例展示了如何按vend_id分组并计算每个供应商的产品数量:

select vend_id, count(*) as num_prodsfrom productsgroup by vend_id;

10.3 过滤分组

对于分组后的数据,HAVING子句用于进行组级过滤。要过滤出订单数超过2的客户,可以使用以下查询:

select cust_id, count(*) as ordersfrom ordersgroup by cust_idhaving count(*) >= 2;

10.4 分组与排序

GROUP BY和ORDER BY的主要区别在于作用时间和排序方式。

特性 GROUP BY ORDER BY
作用 分组数据 排序输出
可用字段 只能使用选择列或表达式 可以使用任何字段
是否需要 不需要 可选

在使用GROUP BY时,建议配合ORDER BY子句使用,以确保输出的数据按指定顺序排列。

10.5 SELECT子句顺序

SELECT子句中的子句顺序不影响结果,但理解每个子句的作用对写出高效查询至关重要。

子句 说明 是否必须使用
SELECT 返回的列或表达式 是
FROM 数据源表 仅在选择数据时使用
WHERE 行级过滤 否
GROUP BY 分组说明 仅在需要聚集时使用
HAVING 组级过滤 否
ORDER BY 排序 可选

通过合理配置这些子句,可以高效地组织和分析数据。

转载地址:http://jgpn.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python 接口并发测试详解
查看>>
Python 接口自动化 —— requests框架
查看>>
python 接口自动化数据结构(如列表、字典、元组)
查看>>
Python 接口自动化测试中的深拷贝与浅拷贝~
查看>>
Python 接口自动化测试中的高阶函数
查看>>
python 控制 cmd 命令行颜色
查看>>
Python 操作 Azure Blob Storage
查看>>
Python 操作 Excel 全攻略 | 包括读取、写入、表格操作、图像输出和字体设置
查看>>
Python 操作 JMeter 探索:pymeter 实操指南
查看>>
Python 操作 Redis
查看>>
Python 操作Mysql(PyMysql)
查看>>
Python 操作Redis
查看>>
Python 操作sqlite数据库及保存查询numpy类型数据(一)
查看>>
Python 操作sqlite数据库及保存查询numpy类型数据(二)
查看>>
Python 数据文件与网络数据序列化存储详解
查看>>
Python 数据结构与算法详解
查看>>
Python 数据采集、清洗、整理、分析以及可视化实战
查看>>
Python 数据预处理
查看>>
Python 无法安装包
查看>>
python 日历小部件 - 返回用户选择的日期
查看>>