Quelles sont les fonctions d'agrégation MySQL ?

Les fonctions d'agrégation MySQL incluent : 1. AVG(), applicable aux champs ou variables de type numérique, à l'exclusion de NULL 2. SUM(), applicable aux champs ou variables de type numérique, à l'exclusion de NULL 3 ; . MAX(), adapté aux champs ou variables de type numérique, type chaîne, type date et heure, à l'exclusion de NULL 4. MIN(), adapté aux champs ou variables de type numérique, type chaîne, type date et heure, à l'exclusion de NULL ; ; 5. COUNT(), compte le nombre de champs spécifiés apparaissant dans la structure de la requête, à l'exclusion de NULL, etc.

Le système d'exploitation pour ce tutoriel : système Windows 10, mysql version 8.0, ordinateur Dell G3.

1. Introduction aux fonctions d'agrégation

Qu'est-ce qu'une fonction d'agrégation
Les fonctions d'agrégation agissent sur un ensemble de données, et sur un ensemble de données Renvoie une valeur.

5 types de fonctions d'agrégation courants

1 : applicable uniquement aux champs ou variables de type numérique. Ne contient pas de valeurs NULL

2 : applicable uniquement aux champs ou variables de type numérique. Ne contient pas de valeurs NULL

3, MAX() : Applicable aux champs (ou variables) de types numériques, de types chaîne, de types date et heure, ne contient pas de valeurs NULL

#🎜🎜 #4, MIN() : Applicable aux champs (ou variables) de type numérique, de type chaîne, de type date et heure qui ne contiennent pas de valeurs NULL

5, COUNT() : Comptez le nombre d'occurrences du champ spécifié dans la structure de requête Numéro (hors valeurs NULL)

2.1 GROUP BY

2.1 De base. utilisation

Vous pouvez utiliser la clause GROUP BY pour diviser les données du tableau en plusieurs groupes

SELECT column, group_function(column)
FROM table
[WHEREcondition]
[GROUP BYgroup_by_expression]
[ORDER BYcolumn];

Clairement : OÙ doit être placé après FROM

Dans la liste SELECT Toutes les colonnes qui ne sont pas incluses dans la fonction de groupe doivent être incluses dans la clause GROUP BY Inclus dans la liste SELECT

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

# 🎜🎜 ## 🎜🎜 # 2.2 GRASSION en utilisant plusieurs colonnes # 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 #

SELECT   AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

# 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 # 2.3 Utiliser avec Rollup in GROUP BY

Après avoir utilisé le mot-clé WITH ROLLUP, ajoutez-le après tous les enregistrements de groupe interrogés. Un enregistrement qui calcule la somme de tous les enregistrements interrogés, c'est-à-dire le nombre d'enregistrements statistiques.

#需求：查询各个department_id,job_id的平均工资
SELECT   department_id dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id, job_id ;

Remarque : lors de l'utilisation de ROLLUP, la clause ORDER BY ne peut pas être utilisée en même temps pour trier les résultats, c'est-à-dire que ROLLUP et ORDER BY s'excluent mutuellement.

3. AYANT

3.1 Utilisation de base

Regroupement de filtres : clause HAVING

1 Les lignes ont été regroupées.

2. Utilisez les fonctions d'agrégation.

3. Les groupes qui remplissent les conditions de la clause HAVING seront affichés.

4. HAVING ne peut pas être utilisé seul et doit être utilisé avec GROUP BY.

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

Utilisation illégale des fonctions d'agrégation : les fonctions d'agrégation ne peuvent pas être utilisées dans la clause WHERE comme suit :# 🎜🎜#

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

3.2 Comparaison entre WHERE et HAVING

Différence 1 : WHERE peut directement utiliser les champs de la table comme conditions de filtre , mais les fonctions de calcul dans le regroupement ne peuvent pas être utilisées comme conditions de filtrage ; HAVING doit être utilisé conjointement avec GROUP BY, et les fonctions de calcul de regroupement et les champs de regroupement peuvent être utilisés comme conditions de filtrage.

Cela détermine que lorsque les données doivent être regroupées à des fins statistiques, HAVING peut effectuer des tâches qui ne peuvent pas être effectuées OÙ. En effet, dans la structure syntaxique de la requête, WHERE précède GROUP BY, les résultats groupés ne peuvent donc pas être filtrés. HAVING Après GROUP BY, vous pouvez utiliser le champ de regroupement et la fonction de calcul dans le regroupement pour filtrer l'ensemble de résultats groupés. Cette fonction ne peut pas être complétée par OÙ. De plus, les enregistrements exclus par WHERE ne sont plus inclus dans le groupe.

Différence 2 : si vous devez obtenir les données requises de la table associée via une connexion, WHERE filtre d'abord puis se connecte, tandis que HAVING se connecte d'abord puis filtre. Cela détermine que WHERE est plus efficace que HAVING dans les requêtes associées. Étant donné que WHERE peut être filtré en premier et connecté à un ensemble de données filtrées plus petit et à la table associée, cela consomme moins de ressources et offre une efficacité d'exécution plus élevée. HAVING doit d'abord préparer l'ensemble de résultats, c'est-à-dire utiliser l'ensemble de données non filtré pour l'association, puis filtrer ce grand ensemble de données, qui consomme plus de ressources et a une efficacité d'exécution inférieure.

Avantages	Inconvénients
OÙ	Filtrez d'abord les données puis associez-les, l'efficacité d'exécution est élevée	Vous ne pouvez pas utiliser la fonction de calcul dans le groupe pour filtrer
HA VING	peut être utilisé La fonction de calcul dans le groupe	est filtrée dans l'ensemble de résultats final et l'efficacité d'exécution est faible

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。

4. SELECT的执行过程

4.1 查询的结构

#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

4.2 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 -> LIMIT1

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。

4.3 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：

1、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；

2、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；

3、添加外部行。如果我们使用的是左连接、右连接或者全连接，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。

5.课后练习

#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) AS 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 d.department_name,d.location_id,COUNT(employee_id),AVG(salary) "avg_sal"
FROM departments d LEFT JOIN employees e
ON d.department_id = e.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

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