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第二节为大家介绍了数据的查询，这一小节为大家深入讲解查询过程中的数据分组和排序，分组关键字为：group by，排序关键字为：order by，过滤分组的关键字为：having；
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group by：对查询的数据按照某一类型进行分组， group by 一般用在order by子句之前，where子句之后
order by：对查询的数据进行某一类进行排序 或 对分组后的数据进行排序
having：对分组后的数据进行条件过滤
继续以上一章创建的客户表为例，表名： customer ，表有列： cus_id,cus_no,cus_name,cus_age,cus_adds。
eg：查询客户的基本信息，以id进行分组： select cus_id,count(*) as num from customer group by cus_id; num表示对应的cus_id有多少客户数据， 查询结果如下
如果分组的列中有null值，那么null将作为一个分组返回，如果有多个行都为null值，它们将会被分为一组返回。 group by 必须用在where子句之后，order by子句之前。
除group by可以进行分组过滤数据外，having也可以进行过滤分组；having过滤和where类似，唯一区别在于where是过滤行，而having是过滤分组，可看以下列子：
eg： 查询以id分组后数据总量两条以上的数据： select cus_id,count(*) as num from customer group by cus_id having count(*) = '2'; 满足条件的就只有一条数据
order by主要用于数据排序的情况，当查询数据量较大时，有序的数据会让人更好地直观观察数据，order by 关键字用于对结果集按照一个列或者多个列进行排序。此外order by 关键字默认按照升序对记录进行排序。如果需要按照降序对记录进行排序，您可以使用 DESC 关键字。使用方法如下
eg：查询客户的基本信息，以年龄进行排序，默认升序：select * from customer order by cus_age;
eg：查询客户的基本信息，以年龄进行排序，降序方式排序：select * from customer order by cus_age DESC;
升序使用ASC，降序使用DESC，系统默认为升序。注意两者之间的差异
当对多个列进行排序时，order by使用方法如下：
order by A,B --过滤数据都是默认按升序排列
order by A desc,B --过滤数据时 A 降序，B 升序排列
order by A ,B desc --过滤数据时 A 升序，B 降序排列
desc 或者 asc 只对它紧跟着的第一个列名有效，其他不受影响，仍然是默认的升序。
本小节介绍排序分组就到这里了，通过多分组排序的介绍，知道了group by，order by，having三者之间的差异和区别，大家可以在自己电脑多编写几个脚本，深入了解三个关键字的使用。
如何分组数据，以便能汇总表内容的子集。这涉及两个新SELECT语句子句，分别是GROUP BY子句和HAVING子句。
分组允许把数据分为多个逻辑组，以便能对每个组进行聚集计算。
分组是在SELECT语句的GROUP BY 子句中建立的。
来看例子理解：
mysqlselect vend_id,COUNT(*) AS num_prods from products group by vend_id;
也就是不同的Id的商品总数都能分别查出来。
除了能用GROUP BY分组数据外，Mysql还允许过滤分组，规定包括哪些分组，排除哪些分组。
也就是HAVING子句。
mysqlselect cust_id,COUNT( /) AS orders from orders uGROUP BY/u cust_id uHAVING/u COUNT( /) =2;
注意：这里HAVING换成WHERE是不管用的。HAVING针对于分组。
WHERE在数据分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤。
那么咱么看看怎么混合WHERE和HAVING。
mysqlselect vend_id, COUNT( / ) AS num_prods from products uwhere prod_price=10 group by/u vend_id HAVING COUNT( /) =2;
mysqlselect order_num,SUM(quantity*item_price) AS ordertotal
from orderitems
GROUP BY order_num
HAVING SUM(quantity*item_price) =50
order by ordertotal;
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。
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
mysql
与
oracle
中分组、聚合函数的区别！
今天需要这样一句
sql
：先用
group by
进行分组，然后利用聚合函数
count
或者
sum
进行计算，并显示
其它的辅助信息。
在
mysql
环境中，我模拟如下环境：
CREATE TABLE `room` (
`rid` varchar(5) default NULL,
`rname` varchar(5) default NULL,
`pid` int(11) default NULL,
`seq` int(11) NOT NULL auto_increment,
PRIMARY KEY
(`seq`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT
CHARSET=utf8
房间表，
seq
房间入住序号
（主键）
，
rname
为房间名，这里不考虑第三范式
情景：人住房间，
统计某个房间某个人住的次数
用户表，客人的信息