MySQL（python开发)——（1）数据库概述及其MySQL介绍
MySQL（python开发)——（2）数据库基本操作及数据类型
MySQL（python开发)——（3）表数据的基本操作，增删改查
MySQL（python开发)——（4）高级查询语句
MySQL
聚合操作
聚合操作指的是在数据查找基础上对数据的进一步整理筛选行为，实际上聚合操作也属于数据的查询筛选范围。
1 .聚合函数
| 方法 | 功能 |
|---|---|
| avg(字段名) | 该字段的平均值 |
| max(字段名) | 该字段的最大值 |
| min(字段名) | 该字段的最小值 |
| sum(字段名) | 该字段所有记录的和 |
| count(字段名) | 统计该字段记录的个数 |
eg1 : 找出表中的最大攻击力的值？
select max(attack) from sanguo;
eg2 : 表中共有多少个英雄？
select count(name) as number from sanguo;
eg3 : 蜀国英雄中攻击值大于200的英雄的数量
select count(*) from sanguo where attack > 200;
注意： 此时select 后只能写聚合函数，无法查找其他字段，除非该字段值全都一样。
2 .聚合分组
- group by
给查询的结果进行分组
e.g. : 计算每个国家的平均攻击力
select country,avg(attack) from sanguo group by country;
e.g. : 对多个字段创建分组，此时多个字段都相同时为一组
--统计每个国家男性英雄和女性英雄的平均攻击力
select country,gender,avg(attack) from sanguo
group by country,gender;
e.g. : 所有国家的男英雄中 英雄数量最多的前2名的 国家名称及英雄数量
select country,count(id) as number from sanguo
where gender='男' group by country
order by number DESC
limit 2;
注意： 使用分组时select 后的字段为group by分组的字段和聚合函数，不能包含其他内容。group by也可以同时依照多个字段分组，如group by A，B 此时必须A,B两个字段值均相同才算一组。
3. 聚合筛选
- having语句
对分组聚合后的结果进行进一步筛选
--统计平均攻击力大于250的国家的英雄数量
select country,count(*) from sanguo
group by country
having avg(attack)>250;
注意
- having语句通常与group by联合使用作为组的筛选。
- having语句存在弥补了where关键字不能与聚合函数联合使用的不足,where只能操作表中实际存在的字段。
4. 去重语句
- distinct语句
不显示字段重复值
eg1 : 表中都有哪些国家
select distinct country from sanguo;
eg2 : 计算一共有多少个国家
select count(distinct country) from sanguo;
注意: distinct和from之间所有字段都相同才会去重
聚合练习
1. 统计每位作家出版图书的平均价格
2. 统计每个出版社出版图书数量
3. 统计同一时间出版图书的最高价格和最低价格
4. 筛选出那些出版过超过50元图书的出版社，并按照其出版图书的平均价格降序排序
1. 统计每位作家出版图书的平均价格
select author,avg(price) from books
group by author;
2. 统计每个出版社出版图书数量
select press,count(*) from books
group by press;
3. 统计同一时间出版图书的最高价格和最低价格
select p_time,max(price),min(price) from books
group by p_time;
4. 筛选出那些出版过超过50元图书的出版社，
并按照其出版图书的平均价格降序排序
select press,avg(price) from books
group by press
having max(price) > 50
order by avg(price) desc;