select deptno from emp group by deptno; 2.工资大于1500:where sal >1500 3.人数:count(*)函数。 1. 2. 3. 4. 这样一拆分是不是明了多了,我们写出语句: select deptno,count(*) from emp where sal >1500 group by deptno; 1. 好,group by就讲到这里,下面我们接着讲having. HAVING HAVING用于分...
group by和having的用法 GROUP表示分组,BY后面写字段名,就表示根据哪个字段进行分组,GROUP BY必须得配合聚合函数来用,分组之后你可以计数(COUNT),求和(SUM),求平均数(AVG),最大值(MAX),最小值(MIN) group by后面的字段,必须是分组的字段名或者是聚合函数 SELECTcolumn_name, aggregate_function(column_name) FRO...
GROUP BY必须得配合聚合函数来用,分组之后你可以计数(COUNT),求和(SUM),求平均数(AVG)等。 常用聚合函数 count()计数 sum()求和 avg()平均数 max()最大值 min()最小值 语法 SELECTcolumn_name, aggregate_function(column_name)FROMtable_nameWHEREcolumn_name operatorvalueGROUPBYcolumn_name; 例子 接下来我们...
count() 计数sum() 求和avg() 平均数max() 最大值min() 最小值 group by + 聚合函数语法 语法：select column_name, aggregate_function(column_name)from table_namewhere column_name operator valuegroup by column_name;提到group by 也该到having 出场了，having 相当于条件筛选，但它与where筛选...
max(offervalue) from offers group by category if(category > 4000, 'GOOD', 'BAD'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Hive聚合运算 - HAVING HAVING:对GROUP BY聚合结果的条件过滤- 可以避免在GROUP BY之后使用子查询 HAVING之后可以使用表达式,但不建议使用,会造成效率大大降低 ...
HAVING SUM(Amount) > 500; 结果: 结论 聚合函数和GROUP BY子句是SQL中非常强大的工具,它们使得对数据集进行统计分析变得简单高效。通过使用聚合函数,我们可以快速得到数据的统计信息,如总和、平均值、最大值和最小值。而GROUP BY子句则允许我们按照一定的维度对数据进行分组,并对每个分组应用聚合函数。结合HAVING子句...
group by + 聚合函数语法 语法: select column_name, aggregate_function(column_name) fromtable_name wherecolumn_nameoperatorvalue groupbycolumn_name; 提到group by 也该到having 出场了,having 相当于条件筛选,但它与where筛选不同,having 是对于group by 对象进行筛选。 举个例子: 如果我们想要进一步知道每台...
sql server group by having用法sql server group by having用法 SQL Server中GROUP BY和HAVING的用法如下: - GROUP BY语句用来与聚合函数(如COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX)联合使用,得到一个或多个列的结果集。语法如下: SELECT column1, column2,... column_n, aggregate_function(expression) FROM tables WHERE...
having<having_condtion> ▶▶▶▶GROUP BY分组即已去重。GROUP BY将具有相同属性的列组合成为一组,并且分组的时候是将列中唯一的值分成一组,同时只为每一组返回一行记录,故所以的记录都将是不相同的=相当于DISTINCT去重 1.经常和聚合函数sum/avg/count/max/min等搭配使用 ...
SELECTCOUNT(*)ASnum_items,MIN(prod_price)ASprice_min,MAX(prod_price)ASprice_max,AVG(prod_price)ASprice_avgFROMProducts; 2 分组数据(GROUP BY、HAVING) 2.1 创建分组(GROUP BY) SELECTvend_id,COUNT(*)ASnum_prodsFROMProductsGROUPBYvend_id; ...