一张表中通常会包含很多字段，造成数据冗余，在做数据分析时，我们仅需要提取数据分析所需要的字段，这里就需要用到数据选取的知识点，同时还可以依据特定条件筛选。

本文介绍数据提取、数据筛选、条件聚合运算等内容，数据筛选后又类比EXCEL做条件计数和条件求和等操作，类似于countif、sumif函数功能，下面一起来学习。

示例工具：MySQL8.0、Navicat Premium 12

本文讲解内容：SQL简单与高级查询

适用范围：SQL中条件聚合运算

数据提取

按列提取数据，使用SELECT函数，提取对应的字段名即可。

#按列提取SELECT cnameFROM course;

按行提取需要特定加一个按行筛选的条件。

#按行提取SELECT * FROM courseWHERE cname='数学';

按位置提取数据，这里使用LIMIT限制数据的大小，"LIMIT 3,4"的含义表示从第3行开始筛选4行数据。

#按位置提取SELECT * FROM studentLIMIT 3,4;

按条件提取数据，普通提取数据后，需要按照一定的条件筛选数据，这里使用WHERE函数，在后面设定条件即可完成筛选。

#按条件提取并计算SELECT * FROM scoreWHERE cid=02 AND score>80;

常用的逻辑条件有与(AND)、或(OR)、非(NOT)，这里使用AND函数，筛选条件为课程号为03，且分数大于80分。

#数据筛选ANDSELECT * FROM scoreWHERE cid=03 AND score>80;

此处使用OR函数，筛选学号为01，或者分数大于98分的数据。

#数据筛选ORSELECT * FROM scoreWHERE sid=01 OR score>98;

添加一个不等于条件，筛选性别中不为"女"的数据，其中，不等于号用"!="来表示。

#数据筛选(不等于)SELECT * FROM studentWHERE ssex != '女';

使用IN函数，可以将条件值限定为具体的值，从而达到筛选确定值的目的。

#数据筛选INSELECT * FROM scoreWHERE score IN (90,99);

使用LIKE模糊筛选，%是通配符，替代一个或多个字符，这里的条件可以筛选姓李的同学。

#数据筛选like(模糊筛选)SELECT * FROM studentWHERE sname LIKE '李%';

条件筛选后计数，类似于EXCEL中的countif函数，这里筛选课程号为03，且成绩大于60分的课程，然后计数。

#筛选后计数SELECT COUNT(cid) AS cid_countFROM scoreWHERE cid=03 AND score>60;

筛选后求和，类似于EXCEL中的sumtif函数。

#筛选后求和SELECT SUM(score) AS sum_scoreFROM scoreWHERE sid=01 AND cid=01 AND score>60;

同理可以设置条件，求条件平均。

#筛选后求均值 averageifSELECT AVG(score) AS avg_scoreFROM scoreWHERE cid != 01;

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