学习MySQL复杂查询——day02
一、MySQL的group by语句
1、group by是将具有相同的进行分组，化成一块数据集合，之后配合聚合函数进行数据处理。比如：全校学生成绩表(学号，姓名，班级，成绩….)，现在我需要将按照相同的班级进行分类，之后计算出每个班的最高的成绩。
（1）创建好student_score表
（2）按照班级进行分类：以班级分类为主
按照班级分类：计算出每个班的最高的成绩。
select CLASS, SNAME from student_score group by CLASS, SNAME;
select CLASS, MAX(TOTAL_SCORES) AS TOP from student_score group by CLASS;（3）结果为
2、group by需要注意的几点
- group by语句通常配合聚合函数SUM、MAX、MIN等使用处理数据。
- group by语句中使用的聚合函数处理数据是group by分组完毕之后聚合函数是对分组数据进行处理的，不是对整个表。比如group by之后一班的成绩有250、251、253、254。聚合函数MAX()是针对一班这四个数据计算的。并不是MAX()整个表。
-
select后面的查询字段要包含在group by后面的字段中。
select后面的列要包含在group by后面的列中。
二、MySQL的having语句
1、having与where的区别
（1）where：
- 是作用在查询结果进行分组之前，过滤掉不符合条件的数据。
- where中不能包含聚合函数。（注意是：where后面子句不能有聚合函数，而在含有where中可以使用聚合函数）
- 作用在group by和having字句前
- 是作用于对表与视图
（2）having：
是作用在查询结果分组之后，筛选满足条件的组，过滤掉数据。
通常跟聚合函数一起使用。
having子句在聚合后对组记录进行筛选。
- 是作用于分组
2、使用having例子
（1）计算出每个班级的总成绩
SELECT CLASS,SUM(TOTAL_SCORES) FROM student_score GROUP BY CLASS;结果：
（2）筛选出总成绩大于505的班级
ELECT CLASS,SUM(TOTAL_SCORES) FROM student_score GROUP BY CLASS HAVING SUM(TOTAL_SCORES)>505;
这里用where SUM(TOTAL_SCORES)>505的话，将会出错，因为表中根本没有总成绩分数这项，这是分组之后才有的
3、使用having与where联立的例子
为了更好地理解
（1）更新student_score表，插入新数据
（2）利用having与where联立查询
实例：查询班级中分数大于250的学生的总成绩大于531的班级有哪几个班。
执行顺序为：
开始 -> where行记录筛选 -> group by分组 -> 聚合函数(sum、max、min)计算 -> having分组筛选->结束
具体的如下：
- where筛选学生成绩大于250的所有学生。
- group by分组班级
- sum计算分组班级中学生的总分数
- having筛选总成绩大于531的班级
具体代码如下：
-- 1.WHERE筛选出分数大于250的学生
SELECT CLASS,SNAME,TOTAL_SCORES FROM student_score WHERE TOTAL_SCORES>250;
where针对的是全表，不是分组，所以CLASS并没有顺序。结果为：
-- 2.where筛选之后group by分组class与sname
SELECT CLASS,SNAME,TOTAL_SCORES FROM student_score WHERE TOTAL_SCORES>250 GROUP BY CLASS,SNAME;
分组之后class有序“靠拢”，加入sname不让class合并
-- 3.group by之后SUM计算处理数据
SELECT CLASS,SUM(TOTAL_SCORES) AS SUM_SCORE FROM student_score WHERE TOTAL_SCORES>250 GROUP BY CLASS;sum计算出group by之后合并的班级每个班级的总分数。
-- 4.SUM计算之后，having筛选总成绩大于531的分组
SELECT CLASS,SUM(TOTAL_SCORES) AS SUM_SCORE FROM student_score
WHERE TOTAL_SCORES>250
GROUP BY CLASS HAVING SUM(TOTAL_SCORES)>531;having筛选分组数据：