SQL 高级(10) 函数
SQL 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
我们拥有下面这个 "Orders" 表:
SQL GROUP BY 语法
SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE column_name operator value GROUP BY column_nameSQL 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。
我们想要使用 GROUP BY 语句对客户进行组合。
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 |
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 |
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:
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
SQL HAVING 子句
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
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。
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:
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 |
SQL UCASE() 函数
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:
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。
我们拥有下面这个 "Persons" 表:
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 |
SELECT UCASE(LastName) as LastName,FirstName FROM Persons结果集类似这样:
LastName | FirstName |
---|---|
ADAMS | John |
BUSH | George |
CARTER | Thomas |
SQL LCASE() 函数
SQL LCASE() 语法SELECT LCASE(column_name) FROM table_nameSQL 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 |
SELECT LCASE(LastName) as LastName,FirstName FROM Persons结果集类似这样:
LastName | FirstName |
---|---|
adams | John |
bush | George |
carter | Thomas |
SQL MID() 函数
MID() 函数
MID 函数用于从文本字段中提取字符。
SQL MID() 语法
SQL MID() 实例
我们拥有下面这个 "Persons" 表:
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。 |
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。
LEN 函数返回文本字段中值的长度。
SQL LEN() 语法
SELECT MID(City,1,3) as SmallCity FROM Persons结果集类似这样:
SmallCity |
---|
Lon |
New |
Bei |
SQL LEN() 函数
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:
现在,我们希望取得 "City" 列中值的长度。
Id | LastName | FirstName | Address | City |
---|---|---|---|---|
1 | Adams | John | Oxford Street | London |
2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
SELECT LEN(City) as LengthOfAddress FROM Persons结果集类似这样:
LengthOfCity |
---|
6 |
8 |
7 |
SQL ROUND() 函数
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
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:
现在,我们希望把名称和价格舍入为最接近的整数。
NOW 函数返回当前的日期和时间。
SQL NOW() 语法
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 |
SELECT ProductName, ROUND(UnitPrice,0) as UnitPrice FROM Products结果集类似这样:
ProductName | UnitPrice |
---|---|
gold | 32 |
silver | 12 |
copper | 7 |
SQL NOW() 函数
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:
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。
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 |
SQL FORMAT() 函数
FORMAT() 函数
FORMAT 函数用于对字段的显示进行格式化。
SQL FORMAT() 语法
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。 |
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")。
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 |