使用 GROUP BY 进行数据库分析:以图书销售数据库为例

让我们通过一个简单但实用的例子来理解 GROUP BY 的使用。我们将以一个图书销售数据库为例。这个数据库包含两张表:一张是图书信息表 (books),另一张是销售记录表 (sales)。我们会先创建这两张表,然后插入一些数据,并展示如何使用 GROUP BY 来分析销售数据。

文章目录

    • 背景信息
    • 建表和插入数据
    • 使用 GROUP BY
      • 计算每本书的总销售量:
      • 计算每位作者的书籍总销售额:
      • 查找每本书的最大单次销售量:
    • 结论

背景信息

在数据库管理和数据分析中,GROUP BY 语句是一个强大的工具,它可以让我们根据某些列的值对数据进行分组。这对于汇总信息、生成报告或进行市场分析等任务至关重要。在本例中,我们将展示如何利用 GROUP BY 来插入、更新和分析图书销售数据。

建表和插入数据

我们的数据库设计涉及两张主要表格:图书信息表 (books) 和销售记录表 (sales)。以下是这两张表的结构和示例数据

图书信息表 (books):

  • book_id (图书ID)
  • title (图书标题)
  • author (作者)

销售记录表 (sales):

  • sale_id (销售ID)
  • book_id (图书ID)
  • sale_date (销售日期)
  • quantity (数量)
  • price (价格)

sql如下:

-- 创建书籍表
CREATE TABLE test.books (book_id INT PRIMARY KEY,title VARCHAR(100),author VARCHAR(100)
);
-- 创建销售表
CREATE TABLE test.sales (sale_id INT PRIMARY KEY,book_id INT,sale_date DATE,quantity INT,price DECIMAL(10, 2),FOREIGN KEY (book_id) REFERENCES books(book_id)
);-- 插入数据
INSERT INTO test.books (book_id, title, author) VALUES
(1, 'Data Science 101', 'Alex Johnson'),
(2, 'SQL Essentials', 'Maria Lee'),
(3, 'Advanced Analytics', 'An Nguyen');INSERT INTO test.sales (sale_id, book_id, sale_date, quantity, price) VALUES
(1, 1, '2023-06-01', 10, 29.99),
(2, 2, '2023-06-02', 5, 59.99),
(3, 3, '2023-06-03', 2, 89.99),
(4, 1, '2023-06-04', 3, 29.99),
(5, 2, '2023-06-05', 7, 59.99);

使用 GROUP BY

GROUP BY 语句允许我们按照一个或多个列来聚集数据,这对于理解数据模式非常有用。在此示例中,我们将展示如何用它来计算每本书的总销售量、每位作者的书籍总销售额以及每本书的最大单次销售量。

计算每本书的总销售量:

SELECT b.title, SUM(s.quantity) as total_quantity
FROM sales s
JOIN books b ON s.book_id = b.book_id
GROUP BY b.title;

如下:
在这里插入图片描述

计算每位作者的书籍总销售额:

select b.author,sum(s.price * s.quantity) as total
FROM test.books  b
join test.sales s  on b.book_id = s.book_id
group by b.author;

如下:
在这里插入图片描述

查找每本书的最大单次销售量:

SELECT b.title, MAX(s.quantity) as max_quantity
FROM test.sales s
JOIN test.books b ON s.book_id = b.book_id
GROUP BY b.title;

如下:
在这里插入图片描述

结论

通过上述例子,我们可以看到 GROUP BY 在数据库查询中的实用性和灵活性。无论是简单的数据汇总还是复杂的数据分析,GROUP BY 都是一个不可或缺的工具。理解并掌握它的使用,对于任何涉及数据库管理和数据分析的工作都是极其重要的。

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