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  • sql语句大全之GROUP BY 语句

GROUP BY 语句
GROUP BY 语句用于结合合计函数，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
SQL GROUP BY 实例
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
O_Id OrderDate OrderPrice Customer
1 2008/12/29 1000 Bush
2 2008/11/23 1600 Carter
3 2008/10/05 700 Bush
4 2008/09/28 300 Bush
5 2008/08/06 2000 Adams
6 2008/07/21 100 Carter
现在，我们希望查找每个客户的总金额（总订单）。
我们想要使用 GROUP BY 语句对客户进行组合。
我们使用下列 SQL 语句：
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer
结果集类似这样：
Customer SUM(OrderPrice)
Bush 2000
Carter 1700
Adams 2000
很棒吧，对不对？
让我们看一下如果省略 GROUP BY 会出现什么情况：
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
结果集类似这样：
Customer SUM(OrderPrice)
Bush 5700
Carter 5700
Bush 5700
Bush 5700
Adams 5700
Carter 5700
上面的结果集不是我们需要的。
那么为什么不能使用上面这条 SELECT 语句呢？解释如下：上面的 SELECT 语句指定了两列（Customer 和 SUM(OrderPrice)）。"SUM(OrderPrice)" 返回一个单独的值（"OrderPrice" 列的总计），而 "Customer" 返回 6 个值（每个值对应 "Orders" 表中的每一行）。因此，我们得不到正确的结果。不过，您已经看到了，GROUP BY 语句解决了这个问题。
GROUP BY 一个以上的列
我们也可以对一个以上的列应用 GROUP BY 语句，就像这样：
SELECT Customer,OrderDate,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer,OrderDate
HAVING 子句
在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与合计函数一起使用。
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
SQL HAVING 实例
我们拥有下面这个 "Orders" 表：
O_Id OrderDate OrderPrice Customer
1 2008/12/29 1000 Bush
2 2008/11/23 1600 Carter
3 2008/10/05 700 Bush
4 2008/09/28 300 Bush
5 2008/08/06 2000 Adams
6 2008/07/21 100 Carter
现在，我们希望查找订单总金额少于 2000 的客户。
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)<2000
结果集类似：
Customer SUM(OrderPrice)
Carter 1700
现在我们希望查找客户 "Bush" 或 "Adams" 拥有超过 1500 的订单总金额。
我们在 SQL 语句中增加了一个普通的 WHERE 子句：
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
WHERE Customer='Bush' OR Customer='Adams'
GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)>1500
结果集：
Customer SUM(OrderPrice)
Bush 2000
Adams 2000
UCASE() 函数
UCASE 函数把字段的值转换为大写。
SQL UCASE() 语法
SELECT UCASE(column_name) FROM table_name
SQL UCASE() 实例
我们拥有下面这个 "Persons" 表：
Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush George Fifth Avenue New York
3 Carter Thomas Changan Street Beijing
现在，我们希望选取 "LastName" 和 "FirstName" 列的内容，然后把 "LastName" 列转换为大写。
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT UCASE(LastName) as LastName,FirstName FROM Persons
结果集类似这样：
LastName FirstName
ADAMS John
BUSH George
CARTER Thomas
LCASE() 函数
LCASE 函数把字段的值转换为小写。
SQL LCASE() 语法
SELECT LCASE(column_name) FROM table_name
SQL LCASE() 实例
我们拥有下面这个 "Persons" 表：
Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush George Fifth Avenue New York
3 Carter Thomas Changan Street Beijing
现在，我们希望选取 "LastName" 和 "FirstName" 列的内容，然后把 "LastName" 列转换为小写。
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT LCASE(LastName) as LastName,FirstName FROM Persons
结果集类似这样：
LastName FirstName
adams John
bush George
carter Thomas
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·         MID() 函数
·         MID 函数用于从文本字段中提取字符。
·         SQL MID() 语法
·         SELECT MID(column_name,start[,length]) FROM table_name
参数 描述
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。
·         SQL MID() 实例
·         我们拥有下面这个 "Persons" 表：
Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush George Fifth Avenue New York
3 Carter Thomas Changan Street Beijing
·         现在，我们希望从 "City" 列中提取前 3 个字符。
·         我们使用如下 SQL 语句：
·         SELECT MID(City,1,3) as SmallCity FROM Persons
·         结果集类似这样：
SmallCity
Lon
New
Bei
LEN() 函数
LEN 函数返回文本字段中值的长度。
SQL LEN() 语法
SELECT LEN(column_name) FROM table_name
SQL LEN() 实例
我们拥有下面这个 "Persons" 表：
Id LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush George Fifth Avenue New York
3 Carter Thomas Changan Street Beijing
现在，我们希望取得 "City" 列中值的长度。
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT LEN(City) as LengthOfAddress FROM Persons
结果集类似这样：
LengthOfCity
6
8
7
ROUND() 函数
ROUND 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数。
SQL ROUND() 语法
SELECT ROUND(column_name,decimals) FROM table_name
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。
SQL ROUND() 实例
我们拥有下面这个 "Products" 表：
Prod_Id ProductName Unit UnitPrice
1 gold 1000 g 32.35
2 silver 1000 g 11.56
3 copper 1000 g 6.85
现在，我们希望把名称和价格舍入为最接近的整数。
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT ProductName, ROUND(UnitPrice,0) as UnitPrice FROM Products
结果集类似这样：
ProductName UnitPrice
gold 32
silver 12
copper 7
NOW() 函数
NOW 函数返回当前的日期和时间。
SQL NOW() 语法
SELECT NOW() FROM table_name
SQL NOW() 实例
我们拥有下面这个 "Products" 表：
Prod_Id ProductName Unit UnitPrice
1 gold 1000 g 32.35
2 silver 1000 g 11.56
3 copper 1000 g 6.85
现在，我们希望显示当天的日期所对应的名称和价格。
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT ProductName, UnitPrice, Now() as PerDate FROM Products
结果集类似这样：
ProductName UnitPrice PerDate
gold 32.35 12/29/2008 11:36:05 AM
silver 11.56 12/29/2008 11:36:05 AM
copper 6.85 12/29/2008 11:36:05 AM
FORMAT() 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。
SQL FORMAT() 实例
我们拥有下面这个 "Products" 表：
Prod_Id ProductName Unit UnitPrice
1 gold 1000 g 32.35
2 silver 1000 g 11.56
3 copper 1000 g 6.85
现在，我们希望显示每天日期所对应的名称和价格（日期的显示格式是 "YYYY-MM-DD"）。
我们使用如下 SQL 语句：
SELECT ProductName, UnitPrice, FORMAT(Now(),'YYYY-MM-DD') as PerDate
FROM Products
结果集类似这样：
ProductName UnitPrice PerDate
gold 32.35 12/29/2008
silver 11.56 12/29/2008
copper 6.85 12/29/2008
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SQL 语句
语句 语法
AND / OR SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
AND|OR condition
ALTER TABLE (add column) ALTER TABLE table_name
ADD column_name datatype
ALTER TABLE (drop column) ALTER TABLE table_name
DROP COLUMN column_name
AS (alias for column) SELECT column_name AS column_alias
FROM table_name
AS (alias for table) SELECT column_name
FROM table_name  AS table_alias
BETWEEN SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name
BETWEEN value1 AND value2
CREATE DATABASE CREATE DATABASE database_name
CREATE INDEX CREATE INDEX index_name
ON table_name (column_name)
CREATE TABLE CREATE TABLE table_name
(
column_name1 data_type,
column_name2 data_type,
.......
)
CREATE UNIQUE INDEX CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name (column_name)
CREATE VIEW CREATE VIEW view_name AS
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
DELETE FROM DELETE FROM table_name
(Note: Deletes the entire table!!)
or
DELETE FROM table_name
WHERE condition
DROP DATABASE DROP DATABASE database_name
DROP INDEX DROP INDEX table_name.index_name
DROP TABLE DROP TABLE table_name
GROUP BY SELECT column_name1,SUM(column_name2)
FROM table_name
GROUP BY column_name1
HAVING SELECT column_name1,SUM(column_name2)
FROM table_name
GROUP BY column_name1
HAVING SUM(column_name2) condition value
IN SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name
IN (value1,value2,..)
INSERT INTO INSERT INTO table_name
VALUES (value1, value2,....)
or
INSERT INTO table_name
(column_name1, column_name2,...)
VALUES (value1, value2,....)
LIKE SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name
LIKE pattern
ORDER BY SELECT column_name(s)
FROM table_name
ORDER BY column_name [ASC|DESC]
SELECT SELECT column_name(s)
FROM table_name
SELECT * SELECT *
FROM table_name
SELECT DISTINCT SELECT DISTINCT column_name(s)
FROM table_name
SELECT INTO
(used to create backup copies of tables)		 SELECT *
INTO new_table_name
FROM original_table_name
or
SELECT column_name(s)
INTO new_table_name
FROM original_table_name
TRUNCATE TABLE
(deletes only the data inside the table)		 TRUNCATE TABLE table_name
UPDATE UPDATE table_name
SET column_name=new_value
[, column_name=new_value]
WHERE column_name=some_value
WHERE SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
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