今天分享一下MySQL中的sum函数使用。该函数已经成为大家操作MySQL数据库中时常用到的一个函数,这个函数统计满足条件行中指定列的和,想必肯定大家都知道了,本身就没什么讲头了,这篇文章主要是通过几个小案例深入了解一下该函数,以及在做MySQL查询时如何使用sum函数做优化。
SUM([DISTINCT] expr) [over_clause]
上面几句是MySQL官方文档的一个功能描述。这里翻译一下大致的意思是什么。
在使用该函数时,我们应该思考一下,该函数是如何统计表达式中的和呢?可能有的程序员会想,这个函数直接去统计满足条件中所有行的总和。这么理解其实也没错,只是表达的不是很准确或者他不够真实了解运行原理。
实际上该函数是根据匹配行的值,一个一个累加起来的。这里举个例子,在一个订单表中满足条件的有10行数据,我们需要统计订单中的总价,sum的初始值是0,在匹配到第一行时,订单价格是10,此时sum就变成10,匹配到第二行,订单价格是20,这时候sum就是30。第三行订单价格是50,这时候sum就是80。按照这种方式依次累加。
行数 | 订单价格 | sum值 |
---|---|---|
第一行 | 10.00 | 10.00 |
第二行 | 20.00 | 30.00 |
第三行 | 30.00 | 60.00 |
第四行 | 40.00 | 100.00 |
第五行 | 50.00 | 150.00 |
第...行 | ... | ... |
第十行 | 100.00 | 550.00 |
假设有下面一张表(Delivery),表结构如下:
+-----------------------------+---------+
| Column Name | Type |
+-----------------------------+---------+
| delivery_id | int |
| customer_id | int |
| order_date | date |
| customer_pref_delivery_date | date |
| order_money | decimal |
+-----------------------------+---------+
delivery_id 是表的主键。该表保存着顾客的食物配送信息,顾客在某个日期下了订单,并指定了一个期望的配送日期(和下单日期相同或者在那之后)。如果顾客期望的配送日期和下单日期相同,则该订单称为 「即时订单」,否则称为「计划订单」。里面有如下数据:
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+-------------+
| delivery_id | customer_id | order_date | customer_pref_delivery_date | order_money |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+-------------+
| 1 | 1 | 2019-08-01 | 2019-08-02 | 1.23 |
| 2 | 5 | 2019-08-02 | 2019-08-02 | 1.01 |
| 3 | 1 | 2019-08-11 | 2019-08-11 | 1.09 |
| 4 | 3 | 2019-08-24 | 2019-08-26 | 1.00 |
| 5 | 4 | 2019-08-21 | 2019-08-22 | 10.00 |
| 6 | 2 | 2019-08-11 | 2019-08-13 | 12.09 |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+-------------+
统计出该表中所有的订单总金额。这里就很简单了,也是我们常用的使用方式,直接sum()参数填写某一个列就行了。按照上面的语法规则应该是一个表达式,实际上一列也是一个表达式。
select sum(order_money) from Delivery;
写一条 SQL 查询语句获取即时订单所占的百分比, 保留两位小数。这个可能就有一点点难度了,因为你很少用这个语法,如果你用过,就会发现也很简单。首先你要理解,既然是查询某一个类型的占比,肯定就需要统计总和。我们可以分别去统计到订单总和
sum2。然后在相除就可以了。但是这里明确要求一条SQL语句。那该如何解决呢?这里就需要你深入了解一下sum的运行原理,我们可以设想我们一行一行的去读取数据,然后让sum一行一行的累计起来,是不是就可以得到
sum1肯定很好统计,直接是表中行数的综合。
题解方式一:
select round (
sum(case when order_date = customer_pref_delivery_date then 1 else 0 end) /
count(*) * 100,
2
) as immediate_percentage
from Delivery
题解方式二:
select round (
sum(order_date = customer_pref_delivery_date) /
count(*) * 100,
2
) as immediate_percentage
from Delivery
这里当sum表达式满足条件,返回1,每次读到满足的一行数据,sum都加1,最后数据读完sum也就加完了。因此满足条件的总条数就出来了。
改题目来源于LeetCode。
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/immediate-food-delivery-i 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
还有一个比较不错的例子,推荐好好解读一下。加深该函数的使用场景。
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