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  • sql语句大全之GROUP BY 语句

GROUP BY 语句
GROUP BY 语句用于结合合计函数,根据一个或多个列对结果集进行分组。
SQL GROUP BY 语法
SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
SQL GROUP BY 实例
我们拥有下面这个 "Orders" 表:
O_Id OrderDate OrderPrice Customer
1 2008/12/29 1000 Bush
2 2008/11/23 1600 Carter
3 2008/10/05 700 Bush
4 2008/09/28 300 Bush
5 2008/08/06 2000 Adams
6 2008/07/21 100 Carter
现在,我们希望查找每个客户的总金额(总订单)。
我们想要使用 GROUP BY 语句对客户进行组合。
我们使用下列 SQL 语句:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer
结果集类似这样:
Customer SUM(OrderPrice)
Bush 2000
Carter 1700
Adams 2000
很棒吧,对不对?
让我们看一下如果省略 GROUP BY 会出现什么情况:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
结果集类似这样:
Customer SUM(OrderPrice)
Bush 5700
Carter 5700
Bush 5700
Bush 5700
Adams 5700
Carter 5700
上面的结果集不是我们需要的。
那么为什么不能使用上面这条 SELECT 语句呢?解释如下:上面的 SELECT 语句指定了两列(Customer 和 SUM(OrderPrice))。"SUM(OrderPrice)" 返回一个单独的值("OrderPrice" 列的总计),而 "Customer" 返回 6 个值(每个值对应 "Orders" 表中的每一行)。因此,我们得不到正确的结果。不过,您已经看到了,GROUP BY 语句解决了这个问题。
GROUP BY 一个以上的列
我们也可以对一个以上的列应用 GROUP BY 语句,就像这样:
SELECT Customer,OrderDate,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer,OrderDate
HAVING 子句
在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是,WHERE 关键字无法与合计函数一起使用。
SQL HAVING 语法
SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name
HAVING aggregate_function(column_name) operator value
SQL HAVING 实例
我们拥有下面这个 "Orders" 表:
O_Id OrderDate OrderPrice Customer
1 2008/12/29 1000 Bush
2 2008/11/23 1600 Carter
3 2008/10/05 700 Bush
4 2008/09/28 300 Bush
5 2008/08/06 2000 Adams
6 2008/07/21 100 Carter
现在,我们希望查找订单总金额少于 2000 的客户。
我们使用如下 SQL 语句:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)<2000
结果集类似:
Customer SUM(OrderPrice)
Carter 1700
现在我们希望查找客户 "Bush" 或 "Adams" 拥有超过 1500 的订单总金额。
我们在 SQL 语句中增加了一个普通的 WHERE 子句:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
WHERE Customer='Bush' OR Customer='Adams'
GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)>1500
结果集:
Customer SUM(OrderPrice)
Bush 2000
Adams 2000
UCASE() 函数
UCASE 函数把字段的值转换为大写。
SQL UCASE() 语法
SELECT UCASE(column_name) FROM table_name
SQL UCASE() 实例
我们拥有下面这个 "Persons" 表:
Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush George Fifth Avenue New York
3 Carter Thomas Changan Street Beijing
现在,我们希望选取 "LastName" 和 "FirstName" 列的内容,然后把 "LastName" 列转换为大写。
我们使用如下 SQL 语句:
SELECT UCASE(LastName) as LastName,FirstName FROM Persons
结果集类似这样:
LastName FirstName
ADAMS John
BUSH George
CARTER Thomas
LCASE() 函数
LCASE 函数把字段的值转换为小写。
SQL LCASE() 语法
SELECT LCASE(column_name) FROM table_name
SQL LCASE() 实例
我们拥有下面这个 "Persons" 表:
Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush George Fifth Avenue New York
3 Carter Thomas Changan Street Beijing
现在,我们希望选取 "LastName" 和 "FirstName" 列的内容,然后把 "LastName" 列转换为小写。
我们使用如下 SQL 语句:
SELECT LCASE(LastName) as LastName,FirstName FROM Persons
结果集类似这样:
LastName FirstName
adams John
bush George
carter Thomas
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·         MID() 函数
·         MID 函数用于从文本字段中提取字符。
·         SQL MID() 语法
·         SELECT MID(column_name,start[,length]) FROM table_name
参数 描述
column_name 必需。要提取字符的字段。
start 必需。规定开始位置(起始值是 1)。
length 可选。要返回的字符数。如果省略,则 MID() 函数返回剩余文本。
·         SQL MID() 实例
·         我们拥有下面这个 "Persons" 表:
Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush George Fifth Avenue New York
3 Carter Thomas Changan Street Beijing
·         现在,我们希望从 "City" 列中提取前 3 个字符。
·         我们使用如下 SQL 语句:
·         SELECT MID(City,1,3) as SmallCity FROM Persons
·         结果集类似这样:
SmallCity
Lon
New
Bei
LEN() 函数
LEN 函数返回文本字段中值的长度。
SQL LEN() 语法
SELECT LEN(column_name) FROM table_name
SQL LEN() 实例
我们拥有下面这个 "Persons" 表:
Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush George Fifth Avenue New York
3 Carter Thomas Changan Street Beijing
现在,我们希望取得 "City" 列中值的长度。
我们使用如下 SQL 语句:
SELECT LEN(City) as LengthOfAddress FROM Persons
结果集类似这样:
LengthOfCity
6
8
7
ROUND() 函数
ROUND 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数。
SQL ROUND() 语法
SELECT ROUND(column_name,decimals) FROM table_name
参数 描述
column_name 必需。要舍入的字段。
decimals 必需。规定要返回的小数位数。
SQL ROUND() 实例
我们拥有下面这个 "Products" 表:
Prod_Id ProductName Unit UnitPrice
1 gold 1000 g 32.35
2 silver 1000 g 11.56
3 copper 1000 g 6.85
现在,我们希望把名称和价格舍入为最接近的整数。
我们使用如下 SQL 语句:
SELECT ProductName, ROUND(UnitPrice,0) as UnitPrice FROM Products
结果集类似这样:
ProductName UnitPrice
gold 32
silver 12
copper 7
NOW() 函数
NOW 函数返回当前的日期和时间。
SQL NOW() 语法
SELECT NOW() FROM table_name
SQL NOW() 实例
我们拥有下面这个 "Products" 表:
Prod_Id ProductName Unit UnitPrice
1 gold 1000 g 32.35
2 silver 1000 g 11.56
3 copper 1000 g 6.85
现在,我们希望显示当天的日期所对应的名称和价格。
我们使用如下 SQL 语句:
SELECT ProductName, UnitPrice, Now() as PerDate FROM Products
结果集类似这样:
ProductName UnitPrice PerDate
gold 32.35 12/29/2008 11:36:05 AM
silver 11.56 12/29/2008 11:36:05 AM
copper 6.85 12/29/2008 11:36:05 AM
FORMAT() 函数
FORMAT 函数用于对字段的显示进行格式化。
SQL FORMAT() 语法
SELECT FORMAT(column_name,format) FROM table_name
参数 描述
column_name 必需。要格式化的字段。
format 必需。规定格式。
SQL FORMAT() 实例
我们拥有下面这个 "Products" 表:
Prod_Id ProductName Unit UnitPrice
1 gold 1000 g 32.35
2 silver 1000 g 11.56
3 copper 1000 g 6.85
现在,我们希望显示每天日期所对应的名称和价格(日期的显示格式是 "YYYY-MM-DD")。
我们使用如下 SQL 语句:
SELECT ProductName, UnitPrice, FORMAT(Now(),'YYYY-MM-DD') as PerDate
FROM Products
结果集类似这样:
ProductName UnitPrice PerDate
gold 32.35 12/29/2008
silver 11.56 12/29/2008
copper 6.85 12/29/2008
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SQL 语句
语句 语法
AND / OR SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
AND|OR condition
ALTER TABLE (add column) ALTER TABLE table_name
ADD column_name datatype
ALTER TABLE (drop column) ALTER TABLE table_name
DROP COLUMN column_name
AS (alias for column) SELECT column_name AS column_alias
FROM table_name
AS (alias for table) SELECT column_name
FROM table_name  AS table_alias
BETWEEN SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name
BETWEEN value1 AND value2
CREATE DATABASE CREATE DATABASE database_name
CREATE INDEX CREATE INDEX index_name
ON table_name (column_name)
CREATE TABLE CREATE TABLE table_name
(
column_name1 data_type,
column_name2 data_type,
.......
)
CREATE UNIQUE INDEX CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name (column_name)
CREATE VIEW CREATE VIEW view_name AS
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
DELETE FROM DELETE FROM table_name
(Note: Deletes the entire table!!)
or
DELETE FROM table_name
WHERE condition
DROP DATABASE DROP DATABASE database_name
DROP INDEX DROP INDEX table_name.index_name
DROP TABLE DROP TABLE table_name
GROUP BY SELECT column_name1,SUM(column_name2)
FROM table_name
GROUP BY column_name1
HAVING SELECT column_name1,SUM(column_name2)
FROM table_name
GROUP BY column_name1
HAVING SUM(column_name2) condition value
IN SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name
IN (value1,value2,..)
INSERT INTO INSERT INTO table_name
VALUES (value1, value2,....)
or
INSERT INTO table_name
(column_name1, column_name2,...)
VALUES (value1, value2,....)
LIKE SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name
LIKE pattern
ORDER BY SELECT column_name(s)
FROM table_name
ORDER BY column_name [ASC|DESC]
SELECT SELECT column_name(s)
FROM table_name
SELECT * SELECT *
FROM table_name
SELECT DISTINCT SELECT DISTINCT column_name(s)
FROM table_name
SELECT INTO
(used to create backup copies of tables)
SELECT *
INTO new_table_name
FROM original_table_name
or
SELECT column_name(s)
INTO new_table_name
FROM original_table_name
TRUNCATE TABLE
(deletes only the data inside the table)
TRUNCATE TABLE table_name
UPDATE UPDATE table_name
SET column_name=new_value
[, column_name=new_value]
WHERE column_name=some_value
WHERE SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
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