本篇文章给大家分享的是有关数据库中group by和having语法使用是什么样的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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有个朋友问我一个返话费的问题，大概意思是这样的：只需把表deal中所有手机用户某天充值两次以上且总金额超过50的用户充值记录查询出来，至于怎么进行返话费那不是重点。

先看看group by的语法：

SELECT column1, SUM(column2) FROM "list-of-tables" GROUP BY "column-list"; 

GROUP BY子句将集中所有的行在一起，它包含了指定列的数据以及允许合计函数来计算一个或者多个列。

假设我们将从员工表employee表中搜索每个部门中工资最高的薪水，可以使用以下的SQL语句：

SELECT max(salary), dept FROM employee GROUP BY dept; 

这条语句将在每一个单独的部门中选择工资最高的工资，结果将他们的salary和dept返回。

    group by 顾名思义就是按照xxx进行分组，它必须有“聚合函数”来配合才能使用，使用时至少需要一个分组标识字段。

    聚合函数有：sum()、count()、avg()等，使用group by目的就是要将数据分组进行汇总操作。

    例如对员工表的操作：

select dept_id,count(emp_id),sum(salary) form employee  group by dept_id; 

    这样的运行结果就是以“dept_id”为分类标志统计各单位的职工人数和工资总额。

再看看having的语法：

SELECT column1, SUM(column2) FROM “list-of-tables” GROUP BY “column-list” HAVING “condition”; 

这个HAVING子句的作用就是为每一个组指定条件，像where指定条件一样，也就是说，可以根据你指定的条件来选择行。如果你要使用HAVING子句的话，它必须处在GROUP BY子句之后。

    例如还是对员工表的操作：

SELECT dept_id, avg(sal) FROM employee GROUP BY dept_id HAVING avg(salary) >= 4000; 

    这样的运行结果就是以“dept_id”为分类标志统计各单位的职工人数和工资平均数且工资平均数大于4000。

下面开始我们的返话费查询功能的实现：

话费表deal字段有这些：

sell_no:订单编号

name:用户名

phone:用户手机号

amount:充值金额

date:充值日期

上边就这些有效字段，假如数据（数据纯属虚构，如有*，纯是巧合）如下：

sell_no             name         phone               amount      date 

00000000001         李晓红       15822533496         50          2011-10-23 08:09:23 

00000000002         李晓红       15822533496         60          2011-10-24 08:15:34 

00000000003         李晓红       15822533496         30          2011-10-24 12:20:56 

00000000004         杨 轩        18200000000         100         2011-10-24 07:59:43 

00000000005         杨 轩        18200000000         200         2011-10-24 10:11:11 

00000000006         柳梦璃       18211111111         50          2011-10-24 09:09:46 

00000000007         韩菱纱       18222222222         50          2011-10-24 08:09:45 

00000000008         云天河       18333333333         50          2011-10-24 08:09:25 

把以上数据当天(2011-10-24)交过两次话费，而且总金额大于50的数据取出来，要取的结果如下：

00000000002         李晓红       15822533496         60          2011-10-24 08:15:34 

00000000003         李晓红       15822533496         30          2011-10-24 12:20:56 

00000000004         杨 轩        18200000000         100         2011-10-24 07:59:43 

00000000005         杨 轩        18200000000         200         2011-10-24 10:11:11 

因为今天(2011-10-24)李晓红和杨轩交过两次以上话费，而且总金额大于50，所以有他们的数据，而柳梦璃，韩菱纱，云天河只交过一次，所以没他们的数据。

我的处理思路大概是这样的，先把当天日期的记录用group by进行手机号分组即一个手机号为一组，接着用having子句进行过滤，把交过两次话费且话费总金额大于50的手机号查出来，最后用手机号和日期条件组合查询就能完成数据的查询，具体如下。

    注意日期处理细节，要查询的某一天(yyyy-MM-dd)的所有记录是这样处理的：

SELECT date_format(date,'%Y-%m-%d') from deal; 

    查询出符合条件（交过两次以上话费，而且总金额大于50）的手机号：

select phone from deal where date_format(date,'%Y-%m-%d')="2011-10-24" group by phone having count(phone)>1 and sum(amount)>50; 

    结合手机号和日期查询出最终记录：

select * from deal where date_format(date,'%Y-%m-%d')="2011-10-24" and phone in  

  (select phone from deal where date_format(date,'%Y-%m-%d')="2011-10-24"  

   group by phone having count(phone)>1 and sum(amount)>50) order by phone; 

    里边嵌套了一个select语句，感觉效率低点了，谁有更高效的方法不？

附数据建库sql代码：

create database if not exists `phone_deal`; 

USE `phone_deal`; 

DROP TABLE IF EXISTS `deal`; 

CREATE TABLE `deal` ( 

  `sell_no` varchar(100) NOT NULL, 

  `name` varchar(100) default NULL, 

  `phone` varchar(100) default NULL, 

  `amount` decimal(10,0) default NULL, 

  `date` datetime default NULL, 

  PRIMARY KEY  (`sell_no`) 

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 

insert  into `deal`(`sell_no`,`name`,`phone`,`amount`,`date`) values ('00001','李晓红','15822533496','60','2011-10-23 08:09:23'),('00002','李晓红','15822533496','50','2011-10-24 08:15:34'),('00003','李晓红','15822533496','40','2011-10-24 12:20:56'),('00004','杨轩','18210607179','100','2011-10-24 07:59:43'),('00005','杨轩','18210607179','50','2011-10-24 10:11:11'),('00006','柳梦璃','15822533492','1000','2011-10-24 09:09:46'),('00007','韩菱纱','15822533493','10000','2011-10-24 08:09:45'),('00008','云天河','15822533494','500','2011-10-24 08:09:25');   

以上就是数据库中group by和having语法使用是什么样的，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

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