SELECT DISTINCT vs GROUP BY 在 MySQL 中?
SELECT DISTINCT 可用于给出不同的值。使用它来删除重复记录,它也可以与聚合函数一起使用。例如:MAX、AVG 等。这可以应用于单个列。
现在,我正在创建一个表以将 SELECT DISTINCT 用于列。在 CREATE 命令的帮助下创建表 -
mysql> CREATE TABLE DistinctDemo-> (
-> id int,
-> name varchar(100)
-> );
插入记录 -
mysql> INSERT into DistinctDemo values(1,'John');mysql> INSERT into DistinctDemo values(2,'John');
mysql> INSERT into DistinctDemo values(3,'Bob');
mysql> INSERT into DistinctDemo values(4,'John');
mysql> INSERT into DistinctDemo values(5,'David');
mysql> INSERT into DistinctDemo values(6,'Bob');
在 SELECT 命令的帮助下显示所有记录。查询如下 -
mysql> SELECT * from DistinctDemo;
执行上述查询后,我们将获得以下输出 -
+------+-------+| id | name |
+------+-------+
| 1 | John |
| 2 | John |
| 3 | Bob |
| 4 | John |
| 5 | David |
| 6 | Bob |
+------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)
上面,我们有六个记录,其中 John 和 Bob 是重复的。我们可以应用 DISTINCT 来删除重复的记录。语法如下 -
SELECT distinctcolumn_name from yourTableName order by column_name;
现在,我正在应用上述查询来删除重复项 -
mysql> SELECT distinct name from DistinctDemo;
以下是输出
+-------+| name |
+-------+
| John |
| Bob |
| David |
+-------+
3 rows in set (0.00 sec)
Select group by 可用于从不同列中获取数据并将其分组为一列或多列。这也可以应用于聚合function.For示例:SUM、AVG 等。
首先,我在 CREATE 命令的帮助下创建一个表 -
mysql> CREATE table GroupDemo1-> (
-> id int,
-> name varchar(100),
-> address varchar(100)
-> );
创建表后,我将记录插入表中,如下所示 -
mysql> INSERT into GroupDemo1 values(1,'John','US');mysql> INSERT into GroupDemo1 values(2,'Bob','UK');
mysql> INSERT into GroupDemo1 values(3,'David','US');
mysql> INSERT into GroupDemo1 values(4,'David','US');
现在,我们可以在 SELECT 命令的帮助下显示所有记录 -
mysql> SELECT * from GroupDemo1;
以下是输出 -
+------+-------+---------+| id | name | address |
+------+-------+---------+
| 1 | John | US |
| 2 | Bob | UK |
| 3 | David | US |
| 4 | David | US |
+------+-------+---------+
4 rows in set (0.00 sec)
我将应用 GROUP BY 来知道出现次数相同的地址。这是语法 -
SELECT column_name1,......N aggregate function( ) from yourTableName group bycolumn_name;
让我们将上述语法应用于 GROUP BY -
mysql> SELECT address, count(*) from GroupDemo1 group by address;
以下是输出 -
+---------+----------+| address | count(*) |
+---------+----------+
| US | 3 |
| UK | 1 |
+---------+----------+
2 rows in set (0.00 sec)
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