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
FROM 数据源表 仅在选择数据时使用
WHERE 行级过滤
GROUP BY 分组说明 仅在需要聚集时使用
HAVING 组级过滤
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
Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
查看>>
pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
查看>>
Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
查看>>
pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
查看>>
Pandas数据可视化怎么做?用实战案例告诉你!
查看>>
Pandas数据结构之DataFrame常见操作
查看>>
pandas整合多份csv文件
查看>>
pandas某一列转数组list
查看>>
Pandas模块,我觉得掌握这些就够用了!
查看>>
Pandas玩转文本处理!
查看>>
pandas的to_sql方法中使用if_exists=‘replace‘
查看>>
pandas读取parquet报错
查看>>
Pandas进阶大神!从0到100你只差这篇文章!
查看>>
spring5-介绍Spring框架
查看>>
PandoraFMS 监控软件 SQL注入漏洞复现
查看>>
PandoraFMS 监控软件 任意文件上传漏洞复现
查看>>
Parallel.ForEach的基础使用
查看>>
parallels desktop for mac安装虚拟机 之parallelsdesktop密钥 以及 parallels desktop安装win10的办公推荐可以提高办公效率...
查看>>
paramiko模块
查看>>
Spring Cloud 之注册中心 EurekaServerAutoConfiguration源码分析
查看>>