一张表中通常会包含很多字段,造成数据冗余,在做数据分析时,我们仅需要提取数据分析所需要的字段,这里就需要用到数据选取的知识点,同时还可以依据特定条件筛选。
本文介绍数据提取、数据筛选、条件聚合运算等内容,数据筛选后又类比EXCEL做条件计数和条件求和等操作,类似于countif、sumif函数功能,下面一起来学习。
示例工具:MySQL8.0、Navicat Premium 12
本文讲解内容:SQL简单与高级查询
适用范围:SQL中条件聚合运算
数据提取
按列提取数据,使用SELECT函数,提取对应的字段名即可。
#按列提取SELECTFROM
按行提取需要特定加一个按行筛选的条件。
#按行提取SELECT * FROMWHERE cname='数学';
按位置提取数据,这里使用LIMIT限制数据的大小,"LIMIT 3,4"的含义表示从第3行开始筛选4行数据。
#按位置提取SELECT * FROMLIMIT 3,4;
按条件提取数据,普通提取数据后,需要按照一定的条件筛选数据,这里使用WHERE函数,在后面设定条件即可完成筛选。
#按条件提取并计算SELECT * FROMWHERE cid=02 AND score>80;
逻辑条件筛选
常用的逻辑条件有与(AND)、或(OR)、非(NOT),这里使用AND函数,筛选条件为课程号为03,且分数大于80分。
#数据筛选ANDSELECT * FROMWHERE cid=03 AND score>80;
此处使用OR函数,筛选学号为01,或者分数大于98分的数据。
#数据筛选ORSELECT * FROMWHERE sid=01 OR score>98;
添加一个不等于条件,筛选性别中不为"女"的数据,其中,不等于号用"!="来表示。
#数据筛选(不等于)SELECT * FROMWHERE ssex != '女';
使用IN函数,可以将条件值限定为具体的值,从而达到筛选确定值的目的。
#数据筛选INSELECT * FROMWHERE score IN (90,99);
使用LIKE模糊筛选,%是通配符,替代一个或多个字符,这里的条件可以筛选姓李的同学。
#数据筛选like(模糊筛选)SELECT * FROMWHERE sname LIKE '李%';
条件聚合运算
条件筛选后计数,类似于EXCEL中的countif函数,这里筛选课程号为03,且成绩大于60分的课程,然后计数。
#筛选后计数SELECT COUNT(cid) ASFROMWHERE cid=03 AND score>60;
筛选后求和,类似于EXCEL中的sumtif函数。
#筛选后求和SELECT SUM(score) ASFROMWHERE sid=01 AND cid=01 AND score>60;
同理可以设置条件,求条件平均。
#筛选后求均值 averageifSELECT AVG(score) ASFROMWHERE cid != 01;
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