MySQL创建字段+数据处理函数+汇总数据（聚集函数）+分组数据_MySQL

　　【0】README 0.1)本文部分文字描述转自“MySQL 必知必会”，旨在review“MySQL创建字段+数据处理函数+汇总数据(聚集函数)+分组数据” 的基础知识;

　　【1】创建计算字段 1)problem+solution

　　1.1)problem：存储在表中的数据都不是应用程序所需要的。我们需要直接从数据库中检索出转换，计算或格式化过的数据; 1.2)solution：这就是计算字段发挥作用所在了， 计算字段是运行时在 select语句内创建的;

　　2)字段定义：基本上与列的意思相同，经常互换使用，不过数据库列一般称为列，而术语字段常用在计算字段的连接上; Attention)建议在数据库服务器上完成对数据的转换和格式化工作，因为相比于客户机，数据库服务器完成这些操作要快得多;

　　3)拼接字段

　　3.1)拼接：将值联结到一起构成单个值(使用 concat() 函数来拼接两个列);

　　

　　3.2)删除数据右侧多余空格来整理数据： 这可以通过RTrim()函数来实现，(不区分大小写，即rtrim()函数)，当然也有ltrim() 函数 和 trim() 函数;

　　

　　4)执行算术能力

　　

　　Attention)MySQL中的now() 函数，返回当前日期和时间;

　　

　　【2】使用数据处理函数 1)上一章中的 rtrim() + ltrim() + trim() 就是一个利用函数的荔枝; Attention)能运行在多个系统上的代码称为可移植性;相对来说，多数SQL语句是可移植的，但函数的移植性却不强，几乎每种DBMS 的实现都支持其他实现不支持的函数;为了代码的可移植性，许多SQL 程序员不赞成使用特殊实现的功能;如果你决定使用函数，应该保证做好代码注释;(干货——不建议在MySQL中使用函数，因为其函数的可移植性不高); 2)文本处理函数

　　

　　

　　3)日期和时间处理函数

　　

　　Attention)首先需要注意的是MySQL 使用的日期格式。无论你什么时候指定一个日期，不管是插入还是更新表值还是用where子句进行过滤，日期必须为格式 yyyy-mm-dd， 这是首选的日期格式，因为它排除了多义性(如 04/05/06 是 2006年5月4日还是2006年4月5日或2004年 5月6日呢?) problem+solution)

　　

　　problem)如上图所示，对于datetime 类型的 deal_time ，where deal_time='2016-05-10' 检索失败; solution)指示MySQL 仅将给出的日期与列中的日期部分进行比较，而不是将给出的日期和整个列值进行比较。为此，必须使用Date()函数;

　　

　　Attention)date() 函数 和 time()函数都是在 MySQL4.1.1引入的;

　　

　　4)还有一种日期需要比较。如，想要检索出 2005年9月下的所有订单，怎么办?(between ... and ... 语句)

　　

　　

　　5)数值处理函数

　　

　　【3】汇总数据 1)聚集函数：如确定表中行数;获得表中行组的和;找出表列的最大值，最小值和平均值;

　　1.1)聚集函数定义：运行在行组上， 计算和返回单个值的函数;

　　

　　1.2)avg()函数

　　

　　Attention)NULL值：avg() 函数忽略列值为null 的行;

　　1.3)count() 函数 的两种用法

　　func1)使用count(*)对表中行的数目进行计数，不管表列中包含的是空值(NULL)还是非空值;

　　func2)使用count(column)对特定列中具有值的进行计数，忽略NULL 值;

　　

　　1.4)max() 函数 和 min() 函数 + sum()函数

　　

　　2)聚集不同值：以上5个聚集函数都可以如下使用：

　　2.1)对所有的行执行计算，指定all 参数或不给参数(因为all 是默认行为); 2.2)只包含不同的值，指定distinct 参数;

　　看个荔枝)考虑各个不同的price(distinct==不同的)

　　

　　3)组合聚集函数

　　

　　【4】分组数据(group by 和 having 子句) 1)数据分组：统计每个供应商提供的产生数量; 2)创建分组：分组是在select 语句中通过 group by 子句创建的;

　　

　　3)在具体使用 group by 子句前，需要知道一些重要的规定(rules)

　　r1)group by 子句可以包含任意数目的列，这使得对分组可以嵌套，为数据分组提供更细致的控制(也即 group by column1, column2==先按照column1进行分组，再按照column2进行分组); r2)如果在group by 子句中嵌套了分组，数据将在最后规定的分组上进行汇总。换句话说，在建立分组时，指定的所有列都一起计算; r3)group by子句中列出的每个列都必须是检索列或有效的表达式。如果在select中使用表达式，则必须在group by子句中指定相同的表达式，不能使用别名; r4)初开聚集计算语句外，select语句中的每个列都必须在 group by 子句中给出;(干货规定) r5)如果分组列中具有null 值， 则null 值将作为一个分组返回。 如果列中有多行NULL 值，它们将分为一组; r6)group by 子句必须出现在 where 子句之后，order by 子句之前;(干货——group by 子句在 where子句和order by 子句的位置)

　　Attention)使用rollup：使用with rollup 关键字，可以得到每个分组以及每个分组汇总级别(针对每个分组)的值;

　　4)过滤分组

　　4.1)过滤分组使用 having子句进行处理; 4.2)where子句和having子句的区别(Difference)：

　　D1)where过滤行，而having 过滤列;

　　D2)where 在数据分组前进行过滤，而having在数据分组后进行过滤;(干货——这是where 和having一个重要的区别)

　　

　　Attention)having子句的位置：having子句过滤是基于group by的，它在group by子句的后面 ; 看个荔枝)证明where 在数据分组前进行过滤，而having在数据分组后进行过滤;(干货——这是where 和having一个重要的区别)

　　

　　5)分组和排序(group by 和 order by)

　　5.1)group by 和 order by的不同

　　

　　5.2)不要忘记group by：一般在使用 group by 子句时，应该也给出order by子句。这是保证数据正确排序的唯一方法;

　　

　　6)select 子句的顺序