一个删选数据的例子,使用GROUP、DISTINCT实例解析

下面我将详细讲解“一个删选数据的例子,使用GROUP、DISTINCT实例解析”的完整攻略。

写在前面

在开始讲解之前，首先需要理解两个概念——GROUP和DISTINCT：
- GROUP：按照指定的列对数据进行分组，通常用于统计数据，使用方式为GROUP BY 列名。
- DISTINCT：对指定的列去重，使用方式为SELECT DISTINCT 列名。

在这个例子中，我们将使用这两个关键词来筛选数据。

例子1：根据地区删选数据

假设我们有一张表格包含以下数据：

名称	种类	价格	地区
商品1	电子产品	1000	北京
商品2	服装	200	上海
商品3	电子产品	800	成都
商品4	食品	50	北京
商品5	电子产品	1200	上海

现在，我们想要根据地区来筛选数据，只保留北京和上海的数据。

SELECT * FROM products WHERE 地区 = '北京' OR 地区 = '上海';

这条SQL语句可以筛选出符合条件的数据，但是我们还可以使用GROUP BY语句来对数据进行分组，使结果更加清晰。

SELECT 地区, COUNT(*) AS 数量 FROM products WHERE 地区 IN ('北京', '上海') GROUP BY 地区;

这条SQL语句首先通过WHERE子句选取了符合条件的数据（即地区为北京或上海的数据），然后根据地区进行分组，统计各地区数据的数量。

例子2：去除重复数据

在同一个表格中，可能会存在一些重复的数据。如果我们想要去除这些重复数据，可以使用DISTINCT关键词。

假设我们有一张表格包含以下数据：

名称	种类	价格	地区
商品1	电子产品	1000	北京
商品2	服装	200	上海
商品3	电子产品	800	成都
商品4	食品	50	北京
商品5	电子产品	1200	上海
商品6	电子产品	1000	北京

现在，我们想要查询该表格中所有的种类，但是不希望出现重复的结果。

SELECT DISTINCT 种类 FROM products;

这条SQL语句会返回所有的种类，但是去除了重复的结果。

总结

通过上述两个例子，我们可以看到GROUP和DISTINCT在筛选数据中的应用。GROUP可以按照指定的列对数据进行分组，方便统计数据；DISTINCT则可以对指定的列进行去重，避免查询结果出现重复。当我们需要筛选数据时，可以灵活运用这两个关键词来帮助我们更快地找到需要的结果。