MySQL聚合查询如何实现数据透视表功能？

生成数据透视表

set @sql = 'SELECT [name], ' select @sql = @sql + 'sum(case book when '+quotename(book,'''')+' then saledNumber else 0 end) as ' + quotename(book)+',' from s group by book select @sql = left(@sql,len(@sql)-1) select @sql = @sql + ', sum(saledNumber) as [sum] from s group by [name]' select @sql exec(@sql)

上一篇聚合函数末尾处使用了GROUP BY，但没有做具体的介绍，这一篇就主要介绍一下GROUP BY的使用方法。顺便介绍一下对分组查询的过滤关键词HAVING的用法。

在MySQL中，GROUP BY关键词可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组，类似于Excel中的数据透视表。可以单独使用，但一般情况下都是结合聚合函数来使用的。

语法格式如下：

下面演示都是基于这一张简单的省份对应大区的表格。

【单独使用GROUP BY】

单独使用GROUP BY关键字时，查询结果会只显示每个分组的第一条记录。

根据省份表里面的大区进行聚合，查询全国共分成了几个大区，SQL语句如下↓

【GROUP BY结合聚合函数】

5个聚合函数上一篇已经详细介绍了用法，GROUP BY和聚合函数结合使用也是最频繁的，下面就继续使用省份表来求每个大区有多少个省份，对应的聚合函数就是COUNT函数，SQL语句如下↓

【GROUP BY结合GROUP_CONCAT】

这还是一个很有用的功能，GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都合并成一行显示出来。

下面继续使用省份表，把每个大区对应的省份放在一行展示，用分号分开，SQL语句如下↓

【GROUP BY结合WITH ROLLUP】

WITH POLLUP关键词用来在所有记录的最后加上一条记录，这条记录是上面所有记录的总和，SQL语句如下↓

【GROUP BY结合HAVING】

在MySQL中，可以使用HAVING关键字对分组后的数据进行过滤。

使用 HAVING 关键字的语法格式如下：

HAVING关键词和WHERE关键词都可以用来过滤数据，且HAVING支持WHERE关键词中所有的 *** 作符和语法。但是WHERE和HAVING关键字也存在以下几点差异：

下面筛选一下省份数量在7个及以上的大区，SQL语句如下↓

【GROUP BY结合ORDER BY】

聚合后的数据，一半情况下也是需要进行排序的，通过ORDER BY对聚合查询结果进行排序，对省份数量按从大到小进行排序，SQL语句如下↓

End

◆ PowerBI开场白

◆ Python高德地图可视化

◆ Python不规则条形图

1.数据透视视图是处理Excel常用的手段，而应用数据透视视图的第一步就是导入数据，如本例中，表中有889167行数据，那么将这些数据导入Excel表中将是一个很漫长的过程，可以借助SQL语句选择性的导入数据，以此来提交数据加载的速度。

2.打开空白Excel，依次点击【数据】选项卡【自Access按钮】。

3.在d出的【选择数据源】对话框中打开ACCESS文件，本文中则打开文件名为“无线路由”的实例文件；

4.在d出的【导入数据】对话框中根据需求选择数据的显示方式，是“表”、“数据透视表”、“数据透视图”等等，本文中选择“数据透视图”，并单击对话框下方的【属性】按钮；

5.在d出的【链接属性】对话框中选择【定义】选项卡，更改命令类型为“SQL”,命令文本为SQL代码，至此发现Excel已经为筛选出了所有安卓设备。

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