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MySQL分组、排序

上一篇聚合函数末尾处使用了GROUP BY,但没有做具体的介绍,这一篇就主要介绍一下GROUP BY的使用方法。顺便介绍一下对分组查询的过滤关键词HAVING的用法。

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在MySQL中,GROUP BY关键词可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组,类似于Excel中的数据透视表。可以单独使用,但一般情况下都是结合聚合函数来使用的。

语法格式如下:

下面演示都是基于这一张简单的省份对应大区的表格。

【单独使用GROUP BY】

单独使用GROUP BY关键字时,查询结果会只显示每个分组的第一条记录。

根据省份表里面的大区进行聚合,查询全国共分成了几个大区,SQL语句如下↓

【GROUP BY结合聚合函数】

5个聚合函数上一篇已经详细介绍了用法,GROUP BY和聚合函数结合使用也是最频繁的,下面就继续使用省份表来求每个大区有多少个省份,对应的聚合函数就是COUNT函数,SQL语句如下↓

【GROUP BY结合GROUP_CONCAT】

这还是一个很有用的功能,GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都合并成一行显示出来。

下面继续使用省份表,把每个大区对应的省份放在一行展示,用分号分开,SQL语句如下↓

【GROUP BY结合WITH ROLLUP】

WITH POLLUP关键词用来在所有记录的最后加上一条记录,这条记录是上面所有记录的总和,SQL语句如下↓

【GROUP BY结合HAVING】

在MySQL中,可以使用HAVING关键字对分组后的数据进行过滤。

使用 HAVING 关键字的语法格式如下:

HAVING关键词和WHERE关键词都可以用来过滤数据,且HAVING支持WHERE关键词中所有的操作符和语法。但是WHERE和HAVING关键字也存在以下几点差异:

下面筛选一下省份数量在7个及以上的大区,SQL语句如下↓

【GROUP BY结合ORDER BY】

聚合后的数据,一半情况下也是需要进行排序的,通过ORDER BY对聚合查询结果进行排序,对省份数量按从大到小进行排序,SQL语句如下↓

End

◆ PowerBI开场白

◆ Python高德地图可视化

◆ Python不规则条形图

关于mysql排序

在执行查询结果时,默认情况下查询结果无序排列。但我们有时需要对数据按一定规则进行排序。这时可以通过ORDER BY子句来实现这个功能。语法如下:

SELECT *,column [alias],... FROM table

[WHERE condition(s)]

[ORDER BY column[ASC|DESC]];

默认是ASC指定的升序排列,DESC用来指定降序排列。

1、升序排序:

使用ORDER BY子句时,默认情况下数据是按升序排列的,故可以用ASC关键字指点升序排列,或者不指定,默认就是升序,显示效果是一样的,如下图:

2、降序排序:

当需要查询结果降序排列时,必须在排序后指定DESC关键字。如下图是查看职员薪水的降序排列:

mysql高性能随机排序

第一种:MySQL 随机排序常规写法:展开目录

SELECT*FROMusersWHEREtotalScoreBETWEEN5AND100ORDERBYRAND()LIMIT100;

执行耗时 1.18s

SELECT*FROMusersWHEREtotalScoreBETWEEN5AND100ORDERBYRAND()LIMIT100;

执行耗时 1.25s

这样的耗时不能接受。

第二种:stackoverflow 上找了一个黑科技写法:展开目录

SELECT*FROMusersWHEREtotalScoreBETWEEN5AND100ORDERBY37*(UNIX_TIMESTAMP() ^id) 0xffffLIMIT100;

执行耗时 150ms

SELECT*FROMusersWHEREtotalScoreBETWEEN5AND100ORDERBY37*(UNIX_TIMESTAMP() ^id) 0xffffLIMIT100;

执行耗时 153ms

执行耗时直接缩短至 150ms,已经比上一个写法快很多了,而且 LIMIT 1000 时耗时也是 150ms 左右。

第三种方式:展开目录

SELECT*

FROMusersASu

INNERJOIN(SELECTidFROMusersWHEREtotalScoreBETWEEN5AND100ORDERBYRAND()LIMIT100)AStONt.id=u.id

WHERE1

执行耗时 110ms

LIMIT 1000 时耗时也稳定在 110ms 左右。

耗时最少,推荐使用第三种。


网站名称:mysql怎么排序最快,mysql如何排序
文章链接:http://www.cdkjz.cn/article/hdjgsh.html
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