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设计数据库时的三大范式1.第一范式#xff0c;一行数据中每一列不可再分 关系型数据库必须要满足第一范式#xff0c;设计表的时候#xff0c;如果每一列都可以用SQL规定的数据类型描述#xff0c;就天然满足第一范式.
2.第二范式#xff0c;在第一…上篇复习
设计数据库时的三大范式1.第一范式一行数据中每一列不可再分 关系型数据库必须要满足第一范式设计表的时候如果每一列都可以用SQL规定的数据类型描述就天然满足第一范式.
2.第二范式在第一范式的基础上消除了部分函数依赖 一个表中存在复合主键当有一列只依赖复合主键中的某一个键那就这种设计就不满足第二范式不满足第二范式时会出现一些问题:数据冗余更新异常插入异常删除异常如果一个表中的键只有一列时那么这种设计就天然满足第二范式
3.第三范式在第二范式的基础上消除了传递依赖
数据库的关系模型1.一对一关系 2.一对多关系 3.多对多关系 4.没有关系
设计表的过程通过需求找出实体 确定实体之间的关系 根据不同的关系按照固定的方法去创建表 1.聚合函数
1.在 MySQL 中聚合函数是用于计算多行数据的统计信息的函数例如总和、平均值、最大值、最小值和行数等。聚合函数用于在查询结果中创建单个值该值代表聚合操作的结果。将多行数据聚合成单个结果这是聚合函数得名的由来。
以下是 MySQL 中常见的聚合函数 在介绍以上函数时我们先看一下我们要操作表的数据 1. COUNT()- 统计数量
功能统计指定列中的非空值个数或者统计表中的总行数。使用场景用于统计表中数据条数或分组数据条数。 COUNT(*)统计所有行的数量包括空值。COUNT(column)统计指定列非空值的数量。
由上我们可以看到当数学行中有一个值为空时count函数并没有那个为空的数据给统计当中。
2. SUM()- 计算总和
功能计算指定数值列的所有行的总和。使用场景用于对数值列求和如统计总销售额或总薪资。 当我们计算非数字的数据是我们可以看到爆出了错误 如果对非数值类型的列进行运算会得到一些警告信息 3. AVG()- 计算平均值
功能计算指定数值列的召唤。使用场景用于求特定分数列的平均分数如计算平均薪资或平均分数。 求语文的平均值
2.求语文数学英语三门课的总分的平均值 4. MAX()- 获取峰值
功能返回指定列中的顶部。使用场景用于查找特定列的顶峰如最高薪资或最高分数。
1.找到数学最高分数 5.-MIN()获取最小值
功能简单地返回指定列中。使用场景用于轻松查找特定列如最低薪资或最低份额。
1.找到英语最低分数 2. GROUP BY 子句的讲解
GROUP BY子句在MySQL中非常常用通常用于对某些或某些列对数据进行分组。它结合聚合函数如COUNT()、SUM()、AVG()等一起使用用于对每个分组的数据进行统计或汇总。子句经常出现在查询语句的SELECT部分目的是让数据库返回每一组的统计结果而不是返回原始的每一行数据。
GROUP BY基本概念
分组GROUP BY会根据指定的列将数据拆分为若干组。每个组中的数据具有相同的值即在分组字段中相同的值会被归为一组。聚合函数GROUP BY通常和聚合函数结合使用比如COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()、MIN()等用于对每一组的数据进行汇总统计。 column1,column2等这些是你希望根据其进行分组的列。aggregate_function(column3)这个代表评估每个分组的聚合函数column3是你要汇总的数据列。table_name数据表的名称。WHERE任选的筛选条件GROUP BY会在应用WHERE筛选条件之后对数据进行分组。
GROUP BY应用程序
统计每个部门的员工数量。计算每个部门的平均工资。找到每个部门的最高薪资。按时间部分分组统计每日或月刊的销售全国。
GROUP BY的常见用法和示例
假设我们有如下表 1.按部门分组统计每个部门的员工数量
SELECT department, COUNT(*) AS num_employees FROM employees GROUP BY department;
解释按department列分组统计每个部门的员工数量。 2.按部门分组计算每个部门的薪资总和
SELECT department, SUM(salary) AS total_salary FROM employees GROUP BY department;
解释按department列分组计算每个部门的薪资总和。 3.按部门分组计算每个部门的平均工资
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department;
解释按department列分组计算每个部门的平均工资。 这些代码示例展示了如何使用GROUP BY子句按不同的字段进行分组并结合聚合函数如COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()、MIN()进行数据汇总。HAVING子句则用于对分组结果进行进一步筛选。
GROUP BY将数据按一个或多个字段进行分组。聚合函数对每个分组的值进行聚合计算如COUNT()、SUM()、AVG()等。
3. HAVING子句
在SQL中HAVING子句允许对分组后的结果进行筛选它通常与GROUP BY子句一起使用。你可以理解为HAVING是WHERE的“分组后”版本你在数据分组后进行过滤。
HAVING子句的作用
WHERE子句用于在分组之前对数据进行筛选。HAVING子句用于在分组之后对分组结果进行筛选。
一般来说HAVING可以过滤聚合函数计算后面的结果比如COUNT()、SUM()、AVG()等聚合结果。通常情况下WHERE子句不能用于聚合函数的筛选因为WHERE是在数据行级别进行过滤的而聚合函数是在分组中随后对数据进行计算的。
HAVING基本原理 WHERE用于过滤原始数据行可选。GROUP BY用于将数据按一个或多个列进行分组。HAVING用于对分组后的结果进行筛选常用于聚合函数的条件。
HAVING子句注意事项
HAVING是在分组后使用的它只能在聚合如COUNT()、、SUM()等AVG()计算完成后使用。HAVING子句可以处理聚合函数而WHERE不能。HAVING可以与GROUP BY子句一起使用来过滤那些不条件符合的分组。
1. 查询每个部门的员工数量但只返回员工数量大于 2 的部门
SELECT department, COUNT(*) AS num_employees FROM employees GROUP BY department HAVING COUNT(*) 2;
解释按department字段分组统计每个部门的员工数量并用来HAVING COUNT(*) 2筛选员工数量大于2的部门。 2.查询每个部门的薪资总和但只返回薪资总和超过15000的部门
SELECT department, SUM(salary) AS total_salary FROM employees GROUP BY department HAVING SUM(salary) 15000;
解释按department字段分组计算每个部门的薪资总和并使用HAVING SUM(salary) 15000来筛选薪资总和大于15000的部门。 3.查询每个部门的平均薪资但只返回平均薪资大于5500的部门
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department HAVING AVG(salary) 5500; 解释按department字段分组计算每个部门的平均薪资并使用HAVING AVG(salary) 5500来筛选平均薪资大于 5500 的部门。 4. 查询每个部门的最高薪资但只返回最高薪资大于 6000 的部门
SELECT department, MAX(salary) AS max_salary FROM employees GROUP BY department HAVING MAX(salary) 6000;
解释按department字段分区查找每个部门的最高薪资并使用HAVING MAX(salary) 6000来筛选最高薪资大于 6000 的部门。 HAVING与此WHERE对比 示例WHERE与HAVING的联合使用
有时你可能希望在WHERE子句中先过滤原始数据然后再利用HAVING对分组结果进行进一步筛选。
SELECT department, COUNT(*) AS num_employees FROM employees WHERE salary 5000 -- 先筛选薪资大于 5000 的员工 GROUP BY department HAVING COUNT(*) 1; -- 然后筛选员工数量大于 1 的部门
解释首先通过WHERE salary 5000过滤薪资大于 5000 的员工然后使用HAVING COUNT(*) 1进一步筛选员工数量大于 1 的部门。 总结
WHERE子句用于在分组前过滤数据行。HAVING子句用于在分组后对分组结果进行筛选特别适用于聚合函数的条件过滤。HAVING与GROUP BY通常与GROUP BY一起使用便于对分组后的结果进行筛选。WHERE和HAVING的结合使用先使用WHERE子句进行行级筛选然后再使用子句HAVING进行分组后的筛选。
4. 结语 太棒了 你已经成功掌握了 MySQL 中的聚合函数和分组查询像一个真正的数据库魔法师一样能够轻松地在数据的海洋中捕捉到你想要的信息✨ 通过 GROUP BY你已经学会了如何将数据分组像整理书架一样把数据按类别归档而通过聚合函数COUNT()、SUM()、AVG() 等你可以轻松计算每个组的总和、平均数、最大值、最小值甚至是每个小组的英雄——那些最独特的值 更妙的是你还学会了如何结合 HAVING 子句像一位细心的挑选者在大海捞针的过程中精准筛选出最符合要求的数据分组♂️ 就像烹饪一道完美的菜肴掌握了这些基本的 SQL 工具你已经有了无限的可能性去打造属于你的数据盛宴数据的世界充满了无限乐趣和挑战每一个查询语句都是一次探险你的探索才刚刚开始 继续保持好奇心动手实践试着用你新学到的技巧解决更多的实际问题做一个SQL小达人如果有任何疑问别忘了我始终在这儿随时等候为你解答加油 学习 MySQL 的旅程就像探险一样充满了惊喜与成就感愿你在这条数据之路上越走越远开心又充实
