这是最后一章啦!我们来看看sql里常用的函数吧~
SQL函数
SQL 拥有很多可用于计数和计算的内建函数。
函数的语法
内建 SQL 函数的语法是:
SELECT function(列) FROM 表
函数的类型
在 SQL 中,基本的函数类型和种类有若干种。函数的基本类型是:
- Aggregate 函数
- Scalar 函数
合计函数(Aggregate functions)
Aggregate 函数的操作面向一系列的值,并返回一个单一的值。
注释:如果在 SELECT 语句的项目列表中的众多其它表达式中使用 SELECT 语句,则这个 SELECT 必须使用 GROUP BY 语句!
Scalar 函数
Scalar 函数的操作面向某个单一的值,并返回基于输入值的一个单一的值。
SQL AVG() 语法
AVG 函数返回数值列的平均值。NULL 值不包括在计算中。
SELECT AVG(column_name) FROM table_name
举例1:
SELECT AVG(OrderPrice) AS OrderAverage FROM Orders
举例2:
SELECT Customer FROM Orders WHERE OrderPrice>(SELECT AVG(OrderPrice) FROM Orders)
SQL COUNT() 语法
COUNT() 函数返回匹配指定条件的行数。
COUNT(column_name) 函数返回指定列的值的数目(NULL 不计入)
SELECT COUNT(column_name) FROM table_name
SQL COUNT() 语法:
COUNT() 函数返回表中的记录数
SELECT COUNT(*) FROM table_name
SQL COUNT(DISTINCT column_name) 语法:
COUNT(DISTINCT column_name) 函数返回指定列的不同值的数目
SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name
注释:COUNT(DISTINCT) 适用于 ORACLE 和 Microsoft SQL Server,但是无法用于 Microsoft Access。
SELECT COUNT(Customer) AS CustomerNilsen FROM Orders WHERE Customer='Carter'
SELECT COUNT(*) AS NumberOfOrders FROM Orders
SELECT COUNT(DISTINCT Customer) AS NumberOfCustomers FROM Orders
FIRST() 函数
FIRST() 函数返回指定的字段中第一个记录的值。
提示:可使用 ORDER BY 语句对记录进行排序。
SQL FIRST() 语法:
SELECT FIRST(column_name) FROM table_name
SELECT FIRST(OrderPrice) AS FirstOrderPrice FROM Orders
LAST() 函数
LAST() 函数返回指定的字段中最后一个记录的值。
提示:可使用 ORDER BY 语句对记录进行排序。
SQL LAST() 语法:
SELECT LAST(column_name) FROM table_name
SELECT LAST(OrderPrice) AS LastOrderPrice FROM Orders
MAX() 函数
MAX 函数返回一列中的最大值。NULL 值不包括在计算中。
SQL MAX() 语法:
SELECT MAX(column_name) FROM table_name
注释:MIN 和 MAX 也可用于文本列,以获得按字母顺序排列的最高或最低值。
SELECT MAX(OrderPrice) AS LargestOrderPrice FROM Orders
MIN() 函数
MIN 函数返回一列中的最小值。NULL 值不包括在计算中。
SQL MIN() 语法:
SELECT MIN(column_name) FROM table_name
注释:MIN 和 MAX 也可用于文本列,以获得按字母顺序排列的最高或最低值。
SELECT MIN(OrderPrice) AS SmallestOrderPrice FROM Orders
SUM() 函数
SUM 函数返回数值列的总数(总额)。
SQL SUM() 语法:
SELECT SUM(column_name) FROM table_name
SELECT SUM(OrderPrice) AS OrderTotal FROM Orders
GROUP BY 语句
合计函数 (比如 SUM) 常常需要添加 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:
SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE column_name operator value GROUP BY column_name
Aggregate 合计函数
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders GROUP BY Customer
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:
SELECT Customer,OrderDate,SUM(OrderPrice) FROM Orders GROUP BY Customer,OrderDate
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:
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
查找订单总金额少于 2000 的客户。
我们使用如下 SQL 语句:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders GROUP BY Customer HAVING SUM(OrderPrice)<2000
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:
SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
WHERE Customer='Bush' OR Customer='Adams'
GROUP BY Customer
HAVING SUM(OrderPrice)>1500
UCASE() 函数
UCASE 函数把字段的值转换为大写。
SQL UCASE() 语法:
SELECT UCASE(column_name) FROM table_name
SELECT UCASE(LastName) as LastName,FirstName FROM Persons
LCASE() 函数
LCASE 函数把字段的值转换为小写。
SQL LCASE() 语法:
SELECT LCASE(column_name) FROM table_name
SELECT LCASE(LastName) as LastName,FirstName FROM Persons
MID() 函数
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
SELECT MID(City,1,3) as SmallCity FROM Persons
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
SELECT LEN(City) as LengthOfCity FROM Persons
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:
SELECT ROUND(column_name,decimals) FROM table_name
SELECT ProductName, ROUND(UnitPrice,0) as UnitPrice FROM Products
NOW() 函数
NOW 函数返回当前的日期和时间。
提示:如果您在使用 Sql Server 数据库,请使用 getdate() 函数来获得当前的日期时间。
SQL NOW() 语法:
SELECT NOW() FROM table_name
SELECT ProductName, UnitPrice, Now() as PerDate FROM Products
FORMAT() 函数
FORMAT 函数用于对字段的显示进行格式化。
SQL FORMAT() 语法:
SELECT FORMAT(column_name,format) FROM table_name
SELECT ProductName, UnitPrice, FORMAT(Now(),'YYYY-MM-DD') as PerDate FROM Products