从零学会sql：汇总分析

说白了，SQL中的汇总分析就是对数据的快速物理检查。
它可以帮助您从大数据中获取有价值的信息。
其实很简单，只需要使用一些聚合函数和分组操作就可以了。
首先，我们来谈谈最重要的事情。
例如，COUNT() 告诉您表中有多少行，SUM(sales) 帮助您计算总销售额。
还有一点，不要小看GROUP BY，它可以让你按条件对数据进行分组，比如按性别和班级对学生进行分组。

一开始我觉得这些操作很复杂，后来发现其实很简单。
例如，如果想知道新生班有多少名学生，可以这样写： SELECT COUNT() AS number of Students FROM Student table WHEREgrade = 'freshman';注意这里的AS给结果起了一个名字，这样更加清晰。
等等，还有一件事，如果你发现统计结果中的列名不清楚，可能是因为你忘记使用 AS 关键字。

我们来谈谈团队总结。
这就像将数据分成一堆并分别计算每一堆。
例如，如果你想知道每个班的男女生比例，可以这样写： SELECT sex, COUNT() AS number of Students Chart group by sex;如果您想按成绩分组，请添加 GROUP BY 成绩。

在组后进行过滤是一件好事，它可以在组后进一步过滤数据。
例如，如果您只想查看超过 5 0 名学生的结果，您可以编写如下内容： SELECTgrade, COUNT() AS number FROM Student table GROUP BYgrade HAVING COUNT() > 5 0;这里HAVING和WHERE有不同的功能。
WHERE是过滤原始数据，HAVING是过滤分配的数据。
还有另一个更复杂的例子。
例如，要统计每个学生的选修课程数，找到大于等于2 的学生。
可以通过以下SQL语句来实现： STUDENT NUMBER, COUNT (COURSE NUMBER) AS SELECT NUMBER OF COURSES FROM COURSE SELECT TABLE GROUP BY STUDENT NUMBER WHERE COUNT (COURSE NUMBER) >= 2 ;这里，COUNT(CourseNumber) 计算每个学生选修的课程数量。

了解决定查询执行的SQL执行顺序也非常重要。
通常的顺序是：来自 -> 位置 -> 组 -> 有 -> 选择 -> 排序。

最后，一个容易陷入的陷阱是不允许使用 SELECT 的 HAVING 子句中指定的别名。
例如，获得平均分数 > 8 0 是一个错误，因为 HAVING 在 SELECT 之前应用，并且当时未定义别名。
总的来说，总结是SQL中非常实用的功能，但必须注意细节并避免常见错误。
您认为还有哪些问题需要解决？

rollup在sql中的用法

嘿，你问我ROLLUP是什么……上周有客户问我做报表时如何处理多级rollup，所以我告诉他ROLLUP。

这确实非常实用，尤其是在进行销售数据或库存分析时。
例如，当您使用SQL查询销售表时，您希望同时查看每个产品在每个省份的销售额，然后计算每个产品在该国家的总销售额。
最后，您应该获得全年的总销售额。
如果您使用 ROLLUP，则 GROUP BY 行可以执行此操作。

2 02 3 年我在一家电商公司做项目时，他们用ROLLUP汇总了“省份”、“城市”、“商品类别”三个级别的用户下单量。
输入查询后，我看到了几十个汇总表。
从每个产品的销售总额到全国用户的消费总额，一目了然。
当时老板夸他们效率高。

但是你要小心，ROLLUP会生成一个“固定级别”的摘要。
例如，如果您只输入GROUP BY ROLLUP（地区，产品），它将计算按省份的总销售额，按产品的总销售额，然后得到“所有产品的总和”和“所有省份的总和”。
如果您忘记包含一些中间级别，例如只想查看“省份”和“所有商品总计”，您可能会错过它。

而且我也遇到过坑，就是当你的数据量特别大的时候，ROLLUP逐层运行可能会比GROUP BY慢。
我曾经在2 02 2 年处理过一个几百G的数据表，加入ROLLUP后，查询时间从5 秒跳到了1 小时。
最后我通过使用临时表分组汇总的方式解决了这个问题。

就优点而言，正如你所说： 1 .行文简洁。
GROUP BY 子句解决了多级聚合，而无需嵌套查询的麻烦。
2 、结果直观，可以帮助您快速查看不同维度的总计和明细。
3 、与普通的GROUP BY相比，它自动完成最高级别的汇总，无需手动编写
但如果你只需要特定级别的汇总，例如你只想查看每个省的总销售额，ROLLUP会给你返回一堆不必要的数据。
在这种情况下，CUBE可能更合适。
但 CUBE 有点复杂。

但是，您根据数据的特点和需求进行选择。
如果级别不多，数据量不大，ROLLUP绝对是神器。
如果层次特别深或者数据量特别大，可能需要考虑其他方法。

sql分组求和

嗯...这个一般是用来在GROUP BY之后过滤分组结果的，对吧。
例如，对2 02 2 年某个城市的数据进行分组统计，然后过滤掉不需要的数据。

可以对查询结果进行求和的计算放在 OrderBy 之后。
可以通过计算总和来总结结果。
例如，计算某个城市每个月的销售总额，然后计算总和，最后显示每个月的累计总额。

此计算与分组小计相关。
这是使用基于分组使用结果的计算方式来实现的。
接下来是需要分组和小计的字段。
例如，按区域分组，然后按区域计算，即可看到每个区域的累计值。

为了合并查询结果集，SQL Server有UNION ALL和UNION。
UNION 组合来自两个或多个表的查询结果，且不存在任何重复。
UNION 还合并查询结果集，但它删除了重复项。
例如，可以使用UNION ALL直接连接2 02 2 年两个城市的销售数据。
使用 UNION 之前将删除重复项。

如果通过UNION或UNION连接在一起的两个子查询的字段不匹配且数字不同，则会发生错误。
例如，消息 2 05 ，显示运算符合并的所有查询必须位于其目标列表中。
当时我很困惑，但后来我意识到这个领域数字应该一致。
也许我有偏见，认为这是显而易见的，但其他人可能不知道。