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SQL GROUP BY 문

문 BY GROUP가 사용하는 몇 가지 집계 함수와 결합 될 수있다


문 BY GROUP

문 BY 그룹은 그룹으로 결과 집합에서 하나 이상의 컬럼에 따라, 집계 함수를 결합하는 데 사용됩니다.

SQL GROUP BY 구문

SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name;


데모 데이터베이스

이 튜토리얼에서, 우리는 w3big 샘플 데이터베이스를 사용합니다.

다음은 선택 "웹 사이트"의 테이블 데이터이다 :

+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| id | name         | url                       | alexa | country |
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| 1  | Google       | https://www.google.cm/    | 1     | USA     |
| 2  | 淘宝          | https://www.taobao.com/   | 13    | CN      |
| 3  | 本教程      | http://www.w3big.com/    | 4689  | CN      |
| 4  | 微博          | http://weibo.com/         | 20    | CN      |
| 5  | Facebook     | https://www.facebook.com/ | 3     | USA     |
| 7  | stackoverflow | http://stackoverflow.com/ |   0 | IND     |
+----+---------------+---------------------------+-------+---------+

여기에 데이터 "ACCESS_LOG"웹 사이트 액세스 레코드 테이블은 다음과 같습니다

mysql> SELECT * FROM access_log;
+-----+---------+-------+------------+
| aid | site_id | count | date       |
+-----+---------+-------+------------+
|   1 |       1 |    45 | 2016-05-10 |
|   2 |       3 |   100 | 2016-05-13 |
|   3 |       1 |   230 | 2016-05-14 |
|   4 |       2 |    10 | 2016-05-14 |
|   5 |       5 |   205 | 2016-05-14 |
|   6 |       4 |    13 | 2016-05-15 |
|   7 |       3 |   220 | 2016-05-15 |
|   8 |       5 |   545 | 2016-05-16 |
|   9 |       3 |   201 | 2016-05-17 |
+-----+---------+-------+------------+
9 rows in set (0.00 sec)


간단한 응용 프로그램 BY GROUP

방문 통계 각각의 ACCESS_LOG의 SITE_ID :

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

출력 결과는 다음과 같습니다 위의 SQL을 실행합니다 :



멀티 테이블 BY SQL의 GROUP 조인

이제 우리는 각각의 택배 배달 주문의 수를 찾고 싶어요.

다음 SQL 문 통계는 모든 사이트 방문 기록 :

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;

출력 결과는 다음과 같습니다 위의 SQL을 실행합니다 :