介绍

数据分组是根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准划分成不同的组别，分组后的的数据称为分组数据。

数据分组应遵循两个基本原则：

穷尽性原则

这一原则就是要求调查的每一单位都能无一例外地划归到某一组去，不会产生“遗漏”现象。

互斥性原则

这一原则就是要求将调查单位分组后，各个组的范围应该互不相容、互为排斥。即每个调查单位在特定的分组标志下只能归属某一组，而不能同时或可能同时归属到几个组。

1、分组概述

1.1、什么是分组

分组就是将一组行记录按列或表达式的值分组成摘要行记录。通过GROUP BY子句返回每个分组的一个行记录。换句话说，它减少了在结果集中的行数。

1.2、分组语法

1.2.1、语法

格式：
select */字段列表 from 数据库表名 [group by 分组字段名 [having 条件表达式]];

1.2.2、分组方式

将学生信息表中男、女同学进行分组

原始数据

分组为：男一组，女一组

返回每组第一条数据

2、分组应用

2.1、实际分组方式

mysql> select sex from students group by sex;
+------+
| sex |
+------+
| 男 |
| 女 |
+------+
2 行于数据集 (0.01 秒)

注意：

当我们使用某个字段分组,在查询的时候也需要将这个字段查询出来,否则看不到数据属于哪组的。

单独分组没什么用处，分组的目的就是为了统计，一般分组会跟聚合函数一起使用。

案例：

查询学生信息表中男、女同学的人数

mysql> select sex,count(*) from students group by sex;
+------+----------+
| sex | count(*) |
+------+----------+
| 男 | 6 |
| 女 | 3 |
+------+----------+
2 行于数据集 (0.01 秒)

2.2、where与having

2.2.1、where

查询学生信息表中数学成绩在80分以上的，男、女同学的人数

#where后面不能用聚合函数
mysql> select sex,count(*) from students where math>80 group by sex;
+------+----------+
| sex | count(*) |
+------+----------+
| 男 | 4 |
| 女 | 1 |
+------+----------+
2 行于数据集 (0.01 秒)

注意：

where是将不符合条件的先去掉，在分组。

2.2.2、having

查询学生信息表中男、女同学的人数，人数超过3人显示

#having n>3 可以写成 having count(*)>3
mysql> select sex,count(*) as n from students group by sex having n>3;
+------+---+
| sex | n |
+------+---+
| 男 | 6 |
+------+---+
1 行于数据集 (0.03 秒)

注意：

having是先分组，在将分组后不符合条件的去掉。

2.2.3、where与having区别

where 子句

在分组之前过滤数据，即先过滤再分组。

where 后面不可以使用聚合函数。

having 子句

在分组之后过滤数据，即先分组再过滤。

having 后面可以使用聚合函数。