mysqlの集計関数とは何ですか?

MySQL 集計関数には次のものが含まれます: 1. AVG()、NULL を除く数値型のフィールドまたは変数に適用可能; 2. SUM()、NULL を除く数値型のフィールドまたは変数に適用可能; 3. 、 MAX()、NULL を除く数値型、文字列型、日時型のフィールドまたは変数に適用可能、4. MIN()、数値型、文字列型、日時型のフィールドまたは変数に適用可能、NULL を含まない; 5. COUNT()、NULL などを除いて、クエリ構造内に出現する指定されたフィールドの数をカウントします。

このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、mysql バージョン 8.0、Dell G3 コンピューター。

1. 集計関数の概要

集計関数とは
集計関数はデータのセットに作用し、データのセットに値を返します。

5 一般的な集計関数のタイプ

1. AVG(): 数値タイプのフィールドまたは変数にのみ適用されます。 NULL 値は含まれません。

2、SUM(): 数値タイプのフィールドまたは変数にのみ適用されます。 NULL 値を含まない

3, MAX(): NULL 値を含まない数値型、文字列型、日時型のフィールド (または変数) に適用可能

4, MIN (): NULL 値を含まない数値型、文字列型、日時型のフィールド (または変数) に適用

#5, COUNT(): 指定されたフィールドの出現回数をカウントします。クエリ構造 (NULL 値を除く) )

#2. GROUP BY

2.1 基本的な使用法

GROUP BY 句を使用できます。テーブル内のデータをいくつかのグループに分割します。

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

明確にしてください: WHERE は FROM の後に配置する必要があります。

SELECT リストでは、リストに含まれないすべての列が必要です。グループ関数は GROUP BY 句に含める必要があります

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

#GROUP BY 句に含まれる列は SELECT リストに含める必要はありません##

SELECT   AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

2.2 複数の列 Group の使用

##

#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 ;

#2.3 GROUP BY# での WITH ROLLUP の使用

##WITH ROLLUP キーワードを使用すると、クエリされたすべてのグループ レコードの後に​​レコードが追加され、このレコードはクエリされたすべてのレコードの合計、つまり統計レコードの数を計算します。

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

注: ROLLUP を使用する場合、ORDER BY 句を同時に使用して結果を並べ替えることはできません。つまり、ROLLUP と ORDER BY は相互に排他的です。

3. HAVING

3.1 基本的な使用法

フィルターのグループ化: HAVING 句

1. 行がグループ化されました。

2. 集計関数を使用します。

3. HAVING 句の条件を満たすグループが表示されます。

4. HAVING は単独で使用できず、GROUP BY と一緒に使用する必要があります。

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

集計関数の不正な使用: 次のように、WHERE 句で集計関数を使用することはできません:

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

3.2 WHERE と HAVING

の比較 違い 1: WHERE はテーブル内のフィールドをフィルタ条件として直接使用できますが、グループ化の計算関数をフィルタ条件として使用できません。HAVING はused with GROUP BYと併用することで、グループ計算関数やグループフィールドをフィルタ条件として使用できます。

これにより、統計のためにデータをグループ化する必要がある場合、WHERE では実行できないタスクを HAVING で完了できることが決まります。これは、クエリ構文構造で WHERE が GROUP BY よりも前にあるため、グループ化された結果をフィルター処理できないためです。 HAVING GROUP BY の後、グループ化フィールドとグループ化内の計算関数を使用して、グループ化された結果セットをフィルタリングできます。この関数は WHERE では完了できません。さらに、WHERE によって除外されたレコードはグループに含まれなくなります。

違い 2: 接続を通じて関連テーブルから必要なデータを取得する必要がある場合、WHERE は最初にフィルターしてから接続しますが、HAVING は最初に接続してからフィルターします。これにより、関連クエリでは WHERE が HAVING よりも効率的であることが決まります。 WHERE は最初にフィルタリングして、より小さいフィルタリングされたデータ セットおよび関連テーブルに接続できるため、使用するリソースが少なくなり、実行効率が高くなります。 HAVING では、最初に結果セットを準備する必要があります。つまり、フィルターされていないデータ セットを関連付けに使用してから、この大きなデータ セットをフィルター処理する必要があります。これにより、より多くのリソースが消費され、実行効率が低くなります。

#利点 欠点 # 場所 最初にデータをフィルタリングしてから関連付けると、実行効率が高くなります#グループ内の計算関数を使用してフィルタリングすることはできませんの計算関数を使用して最終結果セットをフィルタリングできますが、実行効率は低くなります

	#HAVING	グループ化
	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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