MySQL：grouping函数实现合计和小计

1.背景在数据处理中，有时需要计算各个类别的总价值以及整个数据集的总价值，称为小计和总计。
对于MySQL来说，使用groupby和聚合函数通常只能计算总计，而小计则需要通过unionall语句连接查询结果。
2.分组函数和运算符要同时获取小计和总计，可以使用分组运算符。
分组运算符有三种形式：聚合、立方体和组。
使用方法是在groupby语句后面添加WITHROLLUP、WITHCUBE或GROUPINGSETS。
(1)rolluprollup可以同时计算总计和小计，即计算不同组合的集合。
聚合会将NULL视为一个数组，数组函数返回每个数组是否是聚合的结果以进行区分。
当使用多个字段时，例如group(a,b)，group值将包括0,1,2，表示不同的组合。
分组还可以应用于属性子句以过滤非摘要结果。
(2)立方体根据各参数的值形成参与聚类和不参与聚类的维度，并将所有维度组合起来形成聚类集合。
对于GROUPBYa,b,cCUBE，(a,b,c),(a,b),(a,c),(a),(b,c),(b),(c)将按顺序分组，最后整个表一共分组8次。
分组和立方的结合使用与求和的结合使用类似。
(3)GROUPINGSETS立方体得分是根据所有可能的组合计算的，而GROUPINGSETS可以从立方体组合中选择特定的组合得分，允许重复分组。

MySQL分类统计轻松了解数据分析与统计mysql中分类统计

MySQL分类统计：轻松理解数据分析和统计随着数据量的增长，数据分析和统计已经成为许多领域重要的核心技能。
MySQL作为流行的数据库管理系统，在数据处理和统计方面有着广泛的应用。
本文介绍如何使用MySQL进行分类统计，以达到数据分析统计的目的。
1.基础知识在MySQL中进行分类统计，需要熟悉以下概念：1.Select语句：用于从数据表中读取数据。
2.GROUPBY语句：应用分组统计和具有相似属性的分组数据。
3.COUNT()函数：计算记录条数，通常用于统计不同类别的数据条数。
4.SUM()函数：求和函数，通常用于计算特定属性的总和。
2.示例演示1.创建表格并输入数据我们需要创建一个包含相关信息的数据表。
CREATETABLEuser_info(idINTNOTNULLAUTO_INCRMENT，姓名VARCHAR(30)NOTNULL，年龄INTNOTNULL，性别VARCHAR(10)NOTNULL，职业VARCHAR(20)NOTNULL，PRIMARYKEY(id))插入数据：INSERTINTOuser_info(姓名、年龄、性别、职业)value('张三',23,'男','老师');INSERTINTOuser_data(姓名,年龄,性别,职业)VALUES('李思',25,'女','工程师'));INSERTINTuser_data(姓名,年龄,性别,职业)VALUES('王武',21,'女','学生')):INSERTINTOuser_info(姓名,年龄,性别,职业)VALUES('赵刘',29,'男','医生'));2.使用Group进行分类统计现在我们将数据进行划分并统计。
以性别为例，统计每种性别的人数，使用COUNT函数来实现。
SELECTgender,COUNT(*)ascountFROMuser_infoGROUPBY性别；结果：性别人数女2男23。
通过SUM进行数据统计，可以统计出各职业的人数和平均年龄。
再次使用COUNT函数统计人数，并使用SUM函数统计平均年龄：SELECTprofession,COUNT(*)ascount,AVG(age)asavg_ageFROMuser_infoGROUPBYprofession;结果：professionalcountavg_age医生129学生121工程师125教师1234。
按WHERE子句过滤。
检查。
SELECTgender,COUNT(*)ascountFROMuser_infoWHEREage>25GROUPBY性别；结果：性别人数女1男1以上是MySQL分类统计的一个基本用途。
通过对数据进行分组并将其与WHERE子句和各种数学运算相结合，轻松执行数据分析和统计目的。
我们可以实现它。

mysql分组统计总数没有的默认为0

SELECTa.room_id,IFNULL(t1.count1,0)FROMLEFTJOIN(SELECTroom_name,COUNT(*)AScount1FROMbGROUPBYroom_name)t1ONa.`room_id`=t1.room_name看看这是否是您想要的结果。

mysql分组统计多少个数据

--time_str'2016-11-2004:31:11'--date_str20161120selectconcat(left(date_format(time_str,'%y-%m-%d%h:%i'),15),'0')astime_flag,count(*)ascountfrom`security`.`cmd_info`where`date_str`=20161120groupbytime_flagorderbytime_flag;--127行selectround(unix_timestamp(time_str)/(10*60))astimekey,count(*)from`security`.`cmd_info`where`date_str`=20161120groupbytimekeyorderbytimekey;--126rows--上面两条SQL语句思路类似——使用“groupby”来区分，但方法不同。
前者只能针对10分钟（或1小时）水平，而后者可以动态调整间隔大小。
两者效率有区别吗？另外，还可以根据`securet选择selectconcat(date(time_str),'',hour(time_str),':',round(month(time_str)/10,0)*10),count(*)from`securit实际情况y`.`cmd_info`其中`date_str`=20161120groupbydate(time_str),小时(time_str),round(分钟(time_str)/10,0)*10;--145rowsselectconcat(日期(time_str),'',小时(time_str),':',floor(分钟(time_str)/10)*10),count(*)来自`security`.`cmd_info`哪里`date_str`=20161120groupbydate(time_str),hour(time_str),floor(min(time_str)/10)*10;--127行（相当于日期格式）