求如何用mysql实现计算上下两条记录的差的方法。
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如下参考：
1.创建一个表并插入数据，如下图所示。
2.按字段名顺序从表名中选择*，如下图。
3.根据班级分组程度(groupby)，将数据分为三类:肉类、蔬菜和水果。
4.按类分组后，对结果进行处理，分别计算三个类的总金额。在本例中，sum是mysql提供的一个内置函数(聚合函数)，它是统计组合的。
5.分组之后，可以使用聚合函数执行一系列查询操作，询问每个类中有多少个查询操作。
6.组后面跟着过滤器，如下所示。
如果是数字 （a+ -b）
如果是日期TIMESTAMPDIFF(DAY,'2012-10-01','2013-01-13')
查询两张表数据不一致的记录，可以用求差集（非交集）的办法来解决。
SQL语言求"差集"的办法相对于求"交集"的办法要少很多，一般可用not exists（非存在子句）或 左（右）连接后所产生空字段值来筛选两表的差集。
下面举个例子供参考
选出a表中与b表中id不一致的记录
select a.* from a where not exists (select 1 from b where b.id=c.id);
说明：上述语句只比对id一个字段，我们可以根据需要比对多个字段。not exists在比对字段有可利用的索引时，其运行效率是非常高，但是如果没有索引的情况下运行在大数据表时，其运行效率极差，这时应避免使用它，这时我们可改用左（右）连接来求差集。
下面是用左连接来求差集的例子：
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select a.* from a left join b on a.id=b.id where b.id is null;
用左（右）连接来求差集，由于需要实施两表连接会导致笛卡尔效应其输出集的记录行可能会增多，若果不是一对一或一对多，我们应该将多对多的情况处理成多对一后才进行连接，否则输出的记录集可能不正确。
求差集的两种方法，有索引可利用时，not exists的效率要高于left join，反之left join效率更好。
这个直接用group by就可以，对比较的两列进行分组，在后面加一个count（1）＞1，查询字段就是分组字段，输出结果就是同一分组内唯一