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MySql Group By对多个字段进行分组的实现方法
数据库 2024/11/14 佚名
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在平时的开发任务中我们经常会用到MYSQL的GROUP BY分组， 用来获取数据表中以分组字段为依据的统计数据。比如有一个学生选课表，表结构如下：

Table: Subject_Selection
Subject  Semester  Attendee
---------------------------------
ITB001  1     John
ITB001  1     Bob
ITB001  1     Mickey
ITB001  2     Jenny
ITB001  2     James
MKB114  1     John
MKB114  1     Erica

我们想统计每门课程有多少个学生报名，应用如下SQL：

SELECT Subject, Count(*)
FROM Subject_Selection
GROUP BY Subject

得到如下结果：

Subject  Count
------------------------------
ITB001   5
MKB114   2

因为表里记录了有5个学生选择ITB001，2个学生选择了MKB114。

产生这个结果的原因是：

GROUP BY X意思是将所有具有相同X字段值的记录放到一个分组里。

那么GROUP BY X, Y呢？

GROUP BY X, Y意思是将所有具有相同X字段值和Y字段值的记录放到一个分组里。

我们下面再接着要求统计出每门学科每个学期有多少人选择，应用如下SQL：

SELECT Subject, Semester, Count(*)
FROM Subject_Selection
GROUP BY Subject, Semester

上面SQL的意思是，对Subject_Selection表中的数据进行分组，将具有相同Subject和Semester字段值的记录放到同一个分组里去， 然后对每个分组中的数据应用聚合函数（COUNT，SUM， AVG，etc）。

得到的结果是：

Subject  Semester  Count
------------------------------
ITB001   1     3
ITB001   2     2
MKB114   1     2

从表中的记录我们可以看出这个分组结果是正确的有3个学生在第一学期选择了ITB001, 2个学生在第二学期选择了ITB001,

还有两个学生在第一学期选择了MKB114, 没人在第二学期选择MKB114。

再比如有一个订单表，表中记录了所有支付过的订单

Table: Order

Product  Buyer    Spending
---------------------------------
PD001   Todd     12.00
PD001   Todd     12.00
PD001   Todd     12.00
PD001   Lily     12.00
PD001   Lily     12.00
PD002   Todd     20.00
PD002   Todd     20.00

现在我们想统计每个用户在每种商品上总共花了多少钱，执行如下SQL

SELECT Product，Buyer, SUM(Spending)
FROM `Order`
GROUP BY Product, Buyer

获得的结果如下：

Product  Buyer   SUM
------------------------------
PD001   Todd   36.00
PD001   Lily   24.00
PD002   Todd   40.00

总结：

在MYSQL中使用GROUP BY对表中的数据进行分组时，

GROUP BY X意思是将所有具有相同X字段值的记录放到一个分组里，

GROUP BY X, Y意思是将所有具有相同X字段值和Y字段值的记录放到一个分组里。

以上所述是小编给大家介绍的MySql Group By对多个字段进行分组，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

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而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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