mysql之SQL入门与提升(四)——终结篇,函数

一.SQL Aggregate (聚合)函数

SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值,返回一个单一的值。

  • AVG() - 返回平均值
  • COUNT() - 返回行数
  • FIRST() - 返回第一个记录的值
  • LAST() - 返回最后一个记录的值
  • MAX() - 返回最大值
  • MIN() - 返回最小值
  • SUM() - 返回总和

二.SQL Scalar 函数

SQL Scalar 函数基于输入值,返回一个单一的值。

  • UCASE() - 将某个字段转换为大写
  • LCASE() - 将某个字段转换为小写
  • MID() - 从某个文本字段提取字符,MySql 中使用
  • SubString(字段,1,end) - 从某个文本字段提取字符
  • LEN() - 返回某个文本字段的长度
  • ROUND() - 对某个数值字段进行指定小数位数的四舍五入
  • NOW() - 返回当前的系统日期和时间
  • FORMAT() - 格式化某个字段的显示方式

三实例

3.1SQL AVG() 实例

3.1.1下面的 SQL 语句从 "access_log" 表的 "count" 列获取平均值:

SELECT AVG(count) AS CountAverage FROM access_log;

3.1.2下面的 SQL 语句选择访问量高于平均访问量的 "site_id" 和 "count":

SELECT site_id, count FROM access_log
WHERE count > (SELECT AVG(count) FROM access_log);

3.2SQL COUNT() 函数

3.2.1有此字段的行数

SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;

3.2.2行数总和

SELECT COUNT(*) FROM table_name;

3.2.3统计某字段的值不重复的和

SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;

3.2.4实例,同一id的访问统计次数

SELECT COUNT(count) AS nums FROM access_log
WHERE site_id=3;

3.2.5 SELECT COUNT(DISTINCT site_id) AS nums FROM access_log;

3.3取第一行的数据

SELECT name FROM Websites
ORDER BY id ASC
LIMIT 1;

3.4取最后一行的数据

SELECT column_name FROM table_name
ORDER BY column_name DESC
LIMIT 1;

3.5MAX() 函数

MAX() 函数返回指定列的最大值

3.5.1下面的 SQL 语句从 "Websites" 表的 "alexa" 列获取最大值

SELECT MAX(alexa) AS max_alexa FROM Websites;

3.6MIN() 函数

MIN() 函数返回指定列的最小值。

SELECT MIN(alexa) AS min_alexa FROM Websites;

3.7SUM() 函数返回数值列的总数。

SELECT SUM(count) AS nums FROM access_log;

3.8GROUP BY 语句

GROUP BY 语句用于结合聚合函数,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;

3.8.1单表操作  统计 access_log 各个 site_id 的访问量

SELECT site_id, SUM(access_log.count) AS nums
FROM access_log GROUP BY site_id;

3.8.2多表操作   下面的 SQL 语句统计有记录的网站的记录数量

下面的 SQL 语句统计有记录的网站的记录次数:

实例

SELECT Websites.name,COUNT(access_log.aid) AS nums FROM access_log
LEFT JOIN Websites
ON access_log.site_id=Websites.id
GROUP BY Websites.name;

3.9HAVING 子句

在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是,WHERE 关键字无法与聚合函数一起使用。

HAVING 子句可以让我们筛选分组后的各组数据。

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;

3.9.1现在我们想要查找总访问量大于 200 的网站

SELECT Websites.name, Websites.url, SUM(access_log.count) AS nums FROM (access_log

INNER JOIN Websites
ON access_log.site_id=Websites.id)
GROUP BY Websites.name
HAVING SUM(access_log.count) > 200;

3.9.2现在我们想要查找总访问量大于 200 的网站,并且 alexa 排名小于 200

SELECT Websites.name, SUM(access_log.count) AS nums FROM Websites

INNER JOIN access_log
ON Websites.id=access_log.site_id
WHERE Websites.alexa < 200 
GROUP BY Websites.name
HAVING SUM(access_log.count) > 200;

3.10UCASE() 函数

下面的 SQL 语句从 "Websites" 表中选取 "name" 和 "url" 列,并把 "name" 列的值转换为大写

SELECT UCASE(name) AS site_title, url FROM Websites;

3.11LCASE() 函数

LCASE() 函数把字段的值转换为小写。

下面的 SQL 语句从 "Websites" 表中选取 "name" 和 "url" 列,并把 "name" 列的值转换为小写:

SELECT LCASE(name) AS site_title, url
FROM Websites;

3.12MID() 函数

MID() 函数用于从文本字段中提取字符。

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。

3.12.1下面的 SQL 语句从 "Websites" 表的 "name" 列中提取前 4 个字符

SELECT MID(name,1,4) AS ShortTitle FROM Websites;

3.13LEN() 函数

LEN() 函数返回文本字段中值的长度

下面的 SQL 语句从 "Websites" 表中选取 "name" 和 "url" 列中值的长度:

SELECT name, LENGTH(url) as LengthOfURL FROM Websites;

3.14ROUND() 函数

ROUND() 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数。

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。

3.15NOW() 函数

下面的 SQL 语句从 "Websites" 表中选取 name,url,及当天日期:

SELECT name, url, Now() AS date  FROM Websites;

3.16FORMAT() 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。

下面的 SQL 语句从 "Websites" 表中选取 name, url 以及格式化为 YYYY-MM-DD 的日期:

SELECT name, url, DATE_FORMAT(Now(),‘%Y-%m-%d‘) AS date  FROM Websites;

好了,数据库入门到此为止啦,小伙伴们请继续关注

原文地址:https://www.cnblogs.com/tongcc/p/10923314.html

时间: 2024-08-29 18:48:24

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