Lassen Sie uns über Aggregatfunktionen in MySQL sprechen und Paging-Abfragen üben!

Dieser Artikel führt Sie durch die Aggregationsfunktionen in den integrierten Funktionen von MySQL und zeigt Ihnen, wie Sie Paging-Abfragen durchführen.

MySQL-Aggregatfunktionen und Paging-Abfragen

Referenzlink: #MySQL-Datenbank (MySQL-Installation/Basis/Erweitert/Optimierung)

https://www.bilibili.com/video/BV1iq4y1u7vj

Wir haben bereits etwas über einzeilige SQL-Funktionen gelernt. Tatsächlich gibt es eine andere Art von SQL-Funktion namens Aggregation (oder Aggregation, Gruppierung), bei der es sich um eine Funktion handelt, die einen Datensatz zusammenfasst. Die Eingabe ist ein Datensatz und die Ausgabe ist ein einzelner Wert. [Verwandte Empfehlungen: MySQL-Video-Tutorial]

1. Einführung in Aggregatfunktionen

Was sind Aggregatfunktionen? Aggregatfunktionen wirken auf einen Datensatz und geben einen Wert an einen Datensatz zurück.

Aggregationsfunktionstyp

AVG()

• SUM()
• MAX()
• MIN()
• COUNT()
• Syntax der Aggregationsfunktion

Aggregationsfunktionen können nicht als verschachtelte Aufrufe bezeichnet werden

Aufrufe in der Form „AVG(SUM(field name))“ können beispielsweise nicht auftreten.

1.1 AVG- und SUM-Funktionen

Sie können die AVG- und SUM-Funktionen für

numerische Daten

verwenden.

SELECT AVG(salary), MAX(salary),MIN(salary), SUM(salary)
FROM   employees
WHERE  job_id LIKE '%REP%';

1.2 MIN- und MAX-Funktionen

Sie können die MIN- und MAX-Funktionen für Daten jedes Datentyps

verwenden.

SELECT MIN(hire_date), MAX(hire_date)
FROM employees;

1.3 COUNT-Funktion

COUNT(*) gibt die Gesamtzahl der Datensätze in der Tabelle zurück, geeignet für

jeden Datentyp

.

SELECT COUNT(*)
FROM   employees
WHERE  department_id = 50;

• COUNT(*)返回表中记录总数，适用于任意数据类型。

SELECT COUNT(commission_pct)
FROM   employees
WHERE  department_id = 50; //忽略了Null值

• COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。

SELECT column, group_function(column)
FROM table
[WHERE	condition]
[GROUP BY  group_by_expression]
[ORDER BY  column];

计算表中有多少条记录

• 方式1：count(*)
• 方式2：count(1)
• 方式3：count(某具体字段)，但是因为忽略了null值，所以不一定对

问题：用count(*)，count(1)，count(列名)谁好呢?

其实，对于MyISAM引擎的表是没有区别的。这种引擎内部有一计数器在维护着行数，但是COUNT(*)的效率略高

Innodb引擎的表用count(*)，count(1)直接读行数，复杂度是O(n)，因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。

问题：能不能使用count(列名)替换count(*)?

不要使用 count(列名)来替代 count(*)，count(*)是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。

说明：count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)COUNT(expr) Gibt die Gesamtzahl der Datensätze zurück, bei denen

expr nicht leer ist

.

SELECT   department_id, AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

Berechnen Sie, wie viele Datensätze es in der Tabelle gibt

• Methode 1: count(*)Methode 2: count(1)

Methode 3: count (ein bestimmtes Feld), aber da der Nullwert ignoriert wird, ist er nicht unbedingt korrekt
• Frage: Wer sollte count(*), count(1), count(Spaltenname) Nun?

• Tatsächlich gibt es keinen Unterschied für die Tabellen der

  MyISAM-Engine

  . Es gibt einen Zähler in dieser Engine, um die Anzahl der Zeilen beizubehalten, aber COUNT(*) ist etwas effizienter.

Innodb-Engine-Tabellen verwenden count(*), count (1) Beim direkten Lesen der Anzahl der Zeilen beträgt die Komplexität O (n), da Innodb sie wirklich einmal zählen muss. Aber besser als eine bestimmte Anzahl (Spaltenname).

Frage: Können Sie count (Spaltenname) verwenden, um count(*) zu ersetzen?

Verwenden Sie count (Spaltenname) nicht, um count(*), zu ersetzen count( *) ist die von SQL92 definierte Standardsyntax zum Zählen von Zeilen, die nichts mit der Datenbank oder NULL oder Nicht-NULL zu tun hat.

Hinweis: count(*) zählt Zeilen mit NULL-Werten, count(column name) zählt jedoch keine Zeilen mit NULL-Werten in dieser Spalte.

Hinweis:

Die oben genannten Gruppierungsfunktionen Nullwerte ignorieren

können mit „distinct“ verwendet werden, um Deduplizierungsvorgänge zu implementieren.

Die Zählfunktion wird separat eingeführt. Im Allgemeinen wird count(*) verwendet. Das zum Zählen der Zeilenanzahl verwendete Feld und die Gruppierungsfunktion müssen das Feld nach der Gruppierung nach sein. 2. GRUPPE NACH. 2.1 Grundlegende Verwendung

Mit der GROUP BY-Klausel können Sie die Daten in der Tabelle in mehrere Gruppen unterteilen. Die Syntax lautet wie folgt:

SELECT   AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

Eindeutig: WHERE muss nach FROM

1 stehen die SELECT-Liste, die nicht in der Gruppenfunktion enthalten ist. Die Spalten sollten in der GROUP BY-Klausel enthalten sein.

2 Die in der GROUP BY-Klausel enthaltenen Spalten müssen nicht in der SELECT-Liste enthalten sein 2.2 Verwenden Sie die Gruppierung mehrerer Spalten

使用WITH ROLLUP关键字之后，在所有查询出的分组记录之后增加一条记录，该记录计算查询出的所有记录的总和，即统计记录数量。

SELECT department_id,AVG(salary)
FROM employees
WHERE department_id > 80
GROUP BY department_id WITH ROLLUP;

注意： 当使用ROLLUP时，不能同时使用ORDER BY子句进行结果排序，即ROLLUP和ORDER BY是互相排斥的，当然这是只在5.7才存在的

3. HAVING(过滤数据)

3.1 基本使用

过滤分组：HAVING子句

• 行已经被分组。

• 使用了聚合函数。

• 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。

• HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用。

SELECT   department_id, MAX(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id
HAVING   MAX(salary)>10000 ;

非法使用聚合函数 ： 不能在 WHERE 子句中使用聚合函数来代替过滤条件。如下：

SELECT   department_id, AVG(salary)
FROM     employees
WHERE    AVG(salary) > 8000
GROUP BY department_id;

练习：查询部门id为10,20,30,40这4个部门中最高工资比10000高的部门信息

#方式1：推荐，执行效率高于方式2.
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
WHERE department_id IN (10,20,30,40)
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) > 10000;

#方式2：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) > 10000 AND department_id IN (10,20,30,40);

结论：

• 当过滤条件中有聚合函数时，则此过滤条件必须声明在HAVING中。

• 当过滤条件中没有聚合函数时，则此过滤条件声明在WHERE中或HAVING中都可以。但是，建议大家声明在WHERE中

3.2 WHERE和HAVING的对比

1. 从适用范围上来讲，HAVING的适用范围更广。 
2. 如果过滤条件中没有聚合函数：这种情况下，WHERE的执行效率要高于HAVING

区别1：WHERE 可以直接使用表中的字段作为筛选条件，但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件；HAVING 必须要与 GROUP BY 配合使用，可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件。

这决定了，在需要对数据进行分组统计的时候，HAVING 可以完成 WHERE 不能完成的任务。这是因为，在查询语法结构中，WHERE 在 GROUP BY 之前，所以无法对分组结果进行筛选。HAVING 在 GROUP BY 之后，可以使用分组字段和分组中的计算函数，对分组的结果集进行筛选，这个功能是 WHERE 无法完成的。另外，WHERE排除的记录不再包括在分组中。

区别2：如果需要通过连接从关联表中获取需要的数据，WHERE 是先筛选后连接，而 HAVING 是先连接后筛选。 这一点，就决定了在关联查询中，WHERE 比 HAVING 更高效。因为 WHERE 可以先筛选，用一个筛选后的较小数据集和关联表进行连接，这样占用的资源比较少，执行效率也比较高。HAVING 则需要先把结果集准备好，也就是用未被筛选的数据集进行关联，然后对这个大的数据集进行筛选，这样占用的资源就比较多，执行效率也较低。

小结如下：

	优点	缺点
WHERE(分组前筛选)	先筛选数据再关联，执行效率高	不能使用分组中的计算函数进行筛选
HAVING(分组后筛选)	可以使用分组中的计算函数	在最后的结果集中进行筛选，执行效率较低

开发中的选择：

WHERE 和 HAVING 也不是互相排斥的，我们可以在一个查询里面同时使用 WHERE 和 HAVING。包含分组统计函数的条件用 HAVING，普通条件用 WHERE。这样，我们就既利用了 WHERE 条件的高效快速，又发挥了 HAVING 可以使用包含分组统计函数的查询条件的优点。当数据量特别大的时候，运行效率会有很大的差别。一般来讲，能用分组前筛选的，尽量使用分组前筛选，提高效率

4. 回顾：分页查询 ★

应用场景：当要显示的数据，一页显示不全，需要分页提交sql请求

语法：

  select 查询列表
  from 表
  【join type join 表2
  on 连接条件
  where 筛选条件
  group by 分组字段
  having 分组后的筛选
  order by 排序的字段】
  limit 【offset,】size;
  offset 要显示条目的起始索引（起始索引从0开始）
  size 要显示的条目个数

特点：

• limit语句放在查询语句的最后

• 公式

  select 查询列表
  from 表
  limit (page-1)*size,size;

假设size=10，即每页显示10条记录，page从1开始，即第一页

• page=1，则显示条目的起始索引为0，页面显示0-10条
• page=2，则显示条目的起始索引为10，页面显示11-20条
• page=3，则显示条目的起始索引为20，页面显示21-30条

案例1：查询前五条员工信息

SELECT * FROM employees LIMIT 0,5;
SELECT * FROM employees LIMIT 5;

案例2：查询第11条——第25条

SELECT * FROM employees LIMIT 10,15;

案例3： 有奖金的员工信息，并且工资较高的前10名显示出来

SELECT *
FROM employees 
WHERE commission_pct IS NOT NULL 
ORDER BY salary DESC
LIMIT 10 ;

5. SELECT的执行过程

5.1 SELECT语句的完整结构

#方式1：sql92语法：
SELECT ...,....,...
FROM ...,...,....
WHERE 多表的连接条件
AND 不包含组函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含组函数的过滤条件
ORDER BY ... ASC/DESC
LIMIT ...,...

#方式2：sql99语法
SELECT ...,....,...
FROM ... JOIN ... 
ON 多表的连接条件
JOIN ...
ON ...
WHERE 不包含组函数的过滤条件
AND/OR 不包含组函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含组函数的过滤条件
ORDER BY ... ASC/DESC
LIMIT ...,...

#其中：
#（1）from：从哪些表中筛选
#（2）on：关联多表查询时，去除笛卡尔积
#（3）where：从表中筛选的条件
#（4）group by：分组依据
#（5）having：在统计结果中再次筛选
#（6）order by：排序
#（7）limit：分页

5.2 SELECT执行顺序

你需要记住 SELECT 查询时的两个顺序：

1. 关键字的顺序是不能颠倒的：

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...

2.SELECT 语句的执行顺序（在 MySQL 和 Oracle 中，SELECT 执行顺序基本相同）：

FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT

比如你写了一个 SQL 语句，那么它的关键字顺序和执行顺序是下面这样的：

SELECT DISTINCT player_id, player_name, count(*) as num # 顺序 5
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id # 顺序 1
WHERE height > 1.80 # 顺序 2
GROUP BY player.team_id # 顺序 3
HAVING num > 2 # 顺序 4
ORDER BY num DESC # 顺序 6
LIMIT 2 # 顺序 7

在 SELECT 语句执行这些步骤的时候，每个步骤都会产生一个虚拟表，然后将这个虚拟表传入下一个步骤中作为输入。需要注意的是，这些步骤隐含在 SQL 的执行过程中，对于我们来说是不可见的。

从这里的执行顺序我们也看出来了，因为where是先筛选的，因此group by语句事先分组，参与分组的数据要少，因此执行效率要高

5.3 SQL 的执行原理

SELECT 是先执行 FROM 这一步的。在这个阶段，如果是多张表联查，还会经历下面的几个步骤：

• 首先先通过 CROSS JOIN 求笛卡尔积，相当于得到虚拟表 vt（virtual table）1-1；

• 通过 ON 进行筛选，在虚拟表 vt1-1 的基础上进行筛选，得到虚拟表 vt1-2；

• 添加外部行。如果我们使用的是左连接、右链接或者全连接，就会涉及到外部行，也就是在虚拟表 vt1-2 的基础上增加外部行，得到虚拟表 vt1-3。

当然如果我们操作的是两张以上的表，还会重复上面的步骤，直到所有表都被处理完为止。这个过程得到是我们的原始数据。

当我们拿到了查询数据表的原始数据，也就是最终的虚拟表 vt1，就可以在此基础上再进行 WHERE 阶段。在这个阶段中，会根据 vt1 表的结果进行筛选过滤，得到虚拟表 vt2。

然后进入第三步和第四步，也就是 GROUP 和 HAVING 阶段。在这个阶段中，实际上是在虚拟表 vt2 的基础上进行分组和分组过滤，得到中间的虚拟表 vt3 和 vt4。

当我们完成了条件筛选部分之后，就可以筛选表中提取的字段，也就是进入到 SELECT 和 DISTINCT 阶段。

首先在 SELECT 阶段会提取想要的字段，然后在 DISTINCT 阶段过滤掉重复的行，分别得到中间的虚拟表 vt5-1 和 vt5-2。

当我们提取了想要的字段数据之后，就可以按照指定的字段进行排序，也就是 ORDER BY 阶段，得到虚拟表 vt6。

最后在 vt6 的基础上，取出指定行的记录，也就是 LIMIT 阶段，得到最终的结果，对应的是虚拟表 vt7。

当然我们在写 SELECT 语句的时候，不一定存在所有的关键字，相应的阶段就会省略。

同时因为 SQL 是一门类似英语的结构化查询语言，所以我们在写 SELECT 语句的时候，还要注意相应的关键字顺序，**所谓底层运行的原理，就是我们刚才讲到的执行顺序。**更细致的内容参考后续的高级篇架构

6. 课后练习

综合练习1

1.where子句可否使用组函数进行过滤? No

2.查询公司员工工资的最大值，最小值，平均值，总和

SELECT MAX(salary), MIN(salary), AVG(salary), SUM(salary)
FROM employees;

3.查询各job_id的员工工资的最大值，最小值，平均值，总和

SELECT job_id, MAX(salary), MIN(salary), AVG(salary), SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;

4.选择具有各个job_id的员工人数

SELECT job_id, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY job_id;

5.查询员工最高工资和最低工资的差距（DIFFERENCE）

SELECT MAX(salary), MIN(salary), MAX(salary) - MIN(salary) DIFFERENCE
FROM employees;

6.查询各个管理者手下员工的最低工资，其中最低工资不能低于6000，没有管理者的员工不计算在内

SELECT manager_id, MIN(salary)
FROM employees
WHERE manager_id IS NOT NULL
GROUP BY manager_id
HAVING MIN(salary) > 6000;

7.查询所有部门的名字，location_id，员工数量和平均工资，并按平均工资降序

SELECT department_name, location_id, COUNT(employee_id), AVG(salary) avg_sal
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
GROUP BY department_name, location_id
ORDER BY avg_sal DESC;

8.查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资

SELECT department_name,job_id,MIN(salary)
FROM departments d LEFT JOIN employees e
ON e.`department_id` = d.`department_id`
GROUP BY department_name,job_id

综合练习2

1.简单的分组

案例1：查询每个工种的员工平均工资

SELECT AVG(salary),job_id
FROM employees
GROUP BY job_id;

案例2：查询每个位置的部门个数

SELECT COUNT(*),location_id
FROM departments
GROUP BY location_id;

2.可以实现分组前的筛选

案例1：查询邮箱中包含a字符的 每个部门的最高工资

SELECT MAX(salary),department_id
FROM employees
WHERE email LIKE '%a%'
GROUP BY department_id;

案例2：查询有奖金的每个领导手下员工的平均工资

SELECT AVG(salary),manager_id
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL
GROUP BY manager_id;

3.分组后筛选

案例1：查询哪个部门的员工个数>5

#①查询每个部门的员工个数
SELECT COUNT(*),department_id
FROM employees
GROUP BY department_id;

#② 筛选刚才①结果
SELECT COUNT(*),department_id
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING COUNT(*)>5;

案例2：每个工种有奖金的员工的最高工资>12000的工种编号和最高工资

SELECT job_id,MAX(salary)
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL
GROUP BY job_id
HAVING MAX(salary)>12000;

案例3：领导编号>102的每个领导手下的最低工资大于5000的领导编号和最低工资

SELECT manager_id,MIN(salary)
FROM employees
GROUP BY manager_id
Where manager_id>102
HAVING MIN(salary)>5000;

4.添加排序

案例：每个工种有奖金的员工的最高工资>6000的工种编号和最高工资,按最高工资升序

SELECT job_id,MAX(salary) m
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL
GROUP BY job_id
HAVING m>6000
ORDER BY m ;

5.按多个字段分组

案例：查询每个工种每个部门的最低工资,并按最低工资降序

SELECT MIN(salary),job_id,department_id
FROM employees
GROUP BY department_id,job_id
ORDER BY MIN(salary) DESC;

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