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mysql使用知识点:GROUP BY和HAVING的使用案例

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匿名
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匿名  发表于 2018-11-28 13:02:26 |倒序浏览
GROUP BY语法可以根据给定数据列的每个成员对查询结果进行分组统计,最终得到一个分组汇总表。

select子句中的列名必须为分组列或列函数,列函数对于group by子句定义的每个组返回一个结果。

某个员工信息表结构和数据如下:

  id  name  dept  salary  edlevel           hiredate
  1    张三  开发部 2000     3             2009-10-11
  2    李四  开发部 2500          3             2009-10-01
  3    王五  设计部 2600     5                  2010-10-02
  4    王六  设计部 2300     4                   2010-10-03
  5    马七  设计部 2100     4                 2010-10-06
  6    赵八  销售部 3000     5                 2010-10-05
  7    钱九  销售部 3100     7                 2010-10-07
  8    孙十  销售部 3500     7                 2010-10-06

我想列出每个部门最高薪水的结果,sql语句如下:

select dept , max(salary) AS MAXIMUM
FROM STAFF
GROUP BY DEPT

查询结果如下:
dept       MAXIMUM
开发部      2500
设计部      2600
销售部      3500
解释一下这个结果:
1、 满足“SELECT子句中的列名必须为分组列或列函数”,因为SELECT有group by中包含的列dept;
2、“列函数对于group by子句定义的每个组各返回一个结果”,根据部门分组,对每个部门返回一个结果,就是每个部门的最高薪水。

将where子句与group by子句一起使用
分组查询可以在形成组和计算列函数之前具有消除非限定行的标准where子句。必须在group by子句之前指定where子句
例如,查询公司2010年入职的各个部门每个级别里的最高薪水

SELECT dept,edlevel,MAX(salary) AS MAXIMUM
FROM STAFF
WHERE hiredate > '2010-01-01'
GROUP BY dept,edlevel

查询结果如下:
dept     edlevel     MAXIMUM
设计部      4             2300
设计部      5               2600
销售部      5               3000
销售部      7                3500

在SELECT语句中指定的每个列名也在GROUP BY子句中提到,未在这两个地方提到的列名将产生错误。GROUP BY子句对dept和edlevel的每个唯一组合各返回一行。

GROUP BY子句之后使用Having子句

可应用限定条件进行分组,以便系统仅对满足条件的组返回结果。因此,在GROUP BY子句后面包含了一个HAVING子句。HAVING类似于WHERE(唯一的差别是WHERE过滤行,HAVING过滤组)AVING支持所有WHERE操作符。

例如,查找雇员数超过2个的部门的最高和最低薪水:

SELECT dept ,MAX(salary) AS MAXIMUM ,MIN(salary) AS MINIMUM
FROM STAFF
GROUP BY dept
HAVING COUNT(*) > 2
ORDER BY dept

查询结果如下:
dept     MAXIMUM       MINIMUM
设计部      2600                  2100
销售部         3500                 3000

例如,查找雇员平均工资大于3000的部门的最高薪水和最低薪水:

SELECT dept,MAX(salary) AS MAXIMUM,MIN(salary) AS MINIMUM
FROM STAFF
GROUP BY dept
HAVING AVG(salary) > 3000
ORDER BY dept

查询结果如下:
dept           MAXIMUM   MINIMUM
销售部              3500                3000
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