使用LitePal的聚合函数(五)

使用LitePal的聚合函数

LitePal中一共提供了count()、sum()、average()、max()和min()这五种聚合函数,基本上已经将SQL语句当中最常用的几种聚合函数都覆盖了,那么下面我们就来对这五种聚合函数的用法一一进行学习。

count()

count()方法主要是用于统计行数的,刚才演示了如何通过SQL语句来统计news表中一共有多少行,那么下面我们来看一下如何通过LitePal来实现同样的功能,代码如下所示:

[java] view plain copy
  1. intresult=DataSupport.count(News.class);
你没有看错!就是这样一行代码就可以了。调用DataSupport类当中的count()方法,count()方法接收一个Class参数,用于指定去统计哪张表当中的数据,然后返回值是一个整型数据,也就是统计出的结果了。

除此之外,LitePal中所有的聚合函数都是支持连缀的,也就是说我们可以在统计的时候加入条件语句。比如说想要统计一共有多少条新闻是零评论的,就可以这样写:

    intresult=DataSupport.where("commentcount=?","0").count(News.这个用法和我们在上一篇文章当中学到的连缀查询是比较像的,在DataSupport类中首先指定一个where语句用于条件约束,然后连缀一个count()方法,这样统计出的就是满足条件语句的结果了。连缀不仅适用于count()方法,也同样适用于下面我们将要介绍的所有方法,但由于用法都是相同的,后面就不再重复介绍了。

    sum()

    看完了count()方法应该是觉得非常简单吧,剩下的几个聚合函数也是同样简单的,我们继续来学习一下。

    sum()方法主要是用于对结果进行求合的,比如说我们想要统计news表中评论的总数量,就可以这样写:

    intresult=DataSupport.sum(News.class,"commentcount",int.sum()方法的参数要稍微多一点,我们来一一看下。第一个参数很简单,还是传入的Class,用于指定去统计哪张表当中的数据。第二个参数是列名,表示我们希望对哪一个列中的数据进行求合。第三个参数用于指定结果的类型,这里我们指定成int型,因此返回结果也是int型。

    需要注意的是,sum()方法只能对具有运算能力的列进行求合,比如说整型列或者浮点型列,如果你传入一个字符串类型的列去求合,肯定是得不到任何结果的,这时只会返回一个0作为结果。

    average()

    average()方法主要是用于统计平均数的,比如说我们想要统计news表中平均每条新闻有多少评论,就可以这样写:

    doubleresult=DataSupport.average(News."commentcount");
其中average()方法接收两个参数,第一个参数不用说,仍然是Class。第二个参数用于指定列名的,表示我们想要统计哪一列的平均数。需要注意的是,这里返回值的类型是double型,因为平均数基本上都是会带有小数的,用double类型可以最大程序保留小数位的精度。

同样地,average()方法也只能对具有运算能力的列进行求平均值,如果你传入了一个字符串类型的列,也是无法得到任何结果的,这时同样只会返回一个0作为结果。

max()

max()方法主要用于求出某个列中最大的数值,比如我们想要知道news表中所有新闻里面最高的评论数是多少,就可以这样写:

    intresult=DataSupport.max(News.可以看到,max()方法接收三个参数,第一个参数同样还是Class,用于指定去统计哪张表当中的数据。第二个参数是列名,表示我们希望统计哪个列中的最大值。第三个参数用于指定结果的类型,根据实际情况来选择传入哪种类型就行了。

    那么不用多说,max()方法也只能对具有运算能力的列进行求最大值的,希望你在使用的时候能够谨记这一点。

    min()

    min()方法主要用于求出某个列中最小的数值,比如我们想要知道news表中所有新闻里面最少的评论数是多少,就可以这样写:

    intresult=DataSupport.min(News.min()方法和max()方法的用法基本上是一模一样的,参数也是完全相同,只是方法名变了一下。它们一个是求出某一列中的最大值,一个是求出某一列中的最小值,仅此而已。

    现在我们已经将LitePal中所有聚合函数的用法全部都学习完了,怎么样,是不是感觉非常的简单?学完之后相信大家也意识到我在开篇的时候并不是在吹牛皮了,确确实实只需要一行代码就可以完成各种聚合查询操作了,上面任何一个统计操作我们都没有写到第二行代码。

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