MySQL 집계 쿼리 방법을 사용하는 방법

1. 서문

앞선 내용에서는 기본적인 추가, 삭제, 수정, 쿼리에 대한 내용을 거의 소개했고, 이번 호부터는 내용이 더욱 복잡해집니다.

2. 쿼리 결과 삽입

쿼리가 여전히 많이 사용됩니다. 즉, 쿼리 결과를 다른 테이블에 삽입합니다.

사례: id, name, sex, java, python 등의 필드가 포함된 학생 테이블을 생성합니다. 이제 Java 점수가 90점을 초과하는 학생을 java_result 테이블에 복사해야 합니다.

위 작업을 수행하기 전에 학생 테이블을 만들고 관련 데이터를 준비해야 합니다.

create table student (
    id int primary key,
    name varchar(20),
    sex varchar(1),
    java float(5, 2)
);
insert into student value 
    (1, '张三', '男', 92.1),
    (2, '小红', '女', 88.2),
    (3, '赵六', '男', 83.4),
    (4, '王五', '男', 93.3),
    (5, '小美', '女', 96.0);

학생 테이블을 만든 후 두 필드 name과 java의 쿼리 결과를 java_result 테이블에 복사해야 합니다. 쿼리 결과가 필요한 임시 테이블의 열 수와 유형은 java_result와 일치해야 하므로 다음으로 java_result 테이블을 생성합니다.

create table java_result (
    name varchar(20),
    java float(5, 2)
);

java_result 테이블을 생성한 후 학생을 쿼리해야 합니다. java라는 필드가 두 개 있습니다. 그리고 java > 90. 위의 조건을 만족하는 쿼리 결과를 java_result 테이블에 삽입하세요! ：

insert into java_result select name, java from student where java > 90;
-- Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
-- Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

select * from java_result;
+--------+-------+
| name   | java  |
+--------+-------+
| 张三   | 92.10 |
| 王五   | 93.30 |
| 小美   | 96.00 |
+--------+-------+
-- 3 rows in set (0.00 sec)

이렇게 하면 학생 테이블의 이름과 Java 필드가 90보다 큰 모든 데이터가 성공적으로 삽입되었음을 알 수 있습니다!

3. 집계 쿼리

이 조건을 만족하는 열을 확인하기 위해 열 사이에서 작동하기 전에 우리가 접한 표현식이 포함된 쿼리입니다.

지금 소개할 집계 쿼리는 행과 행 사이의 연산을 수행하는 쿼리입니다!

3.1 집계 함수

집계 쿼리를 수행하려면 집계 함수를 사용해야 합니다. 아래 소개된 함수들은 모두 SQL에 내장된 함수들의 집합입니다. 먼저 간단히 살펴보겠습니다

함수 설명
COUNT([DISTINCT] expr)	쿼리된 내용을 반환합니다. data 수량
SUM([DISTINCT] expr)	은 쿼리된 데이터의 합계를 반환하며 이는 숫자 의미가 없습니다.
AVG([DISTINCT] expr)	쿼리된 데이터의 평균을 반환합니다. , 이는 숫자가 의미가 없습니다
MAX([DISTINCT] expr)	쿼리된 데이터의 최대값을 반환하며, 숫자가 의미가 없습니다
MIN([DISTINCT] expr)	을 반환합니다. 쿼리된 데이터의 최소값, 숫자가 의미가 없다는 건 아닙니다

下面我们就来演示一下上述的聚合函数的简单使用，在使用之前，我们需要有一张表，并且有相应的数据：

select * from student;
+----+--------+------+-------+
| id | name   | sex  | java  |
+----+--------+------+-------+
|  1 | 张三   | 男   | 92.10 |
|  2 | 小红   | 女   | 88.20 |
|  3 | 赵六   | 男   | 83.40 |
|  4 | 王五   | 男   | 93.30 |
|  5 | 小美   | 女   | 96.00 |
|  6 | 李四   | 男   |  NULL |
+----+--------+------+-------+
-- 6 rows in set (0.00 sec)

下面我们就针对上述这张表，来使用下上述的聚合函数。 

3.1.1 count 

● 求出 student 表中有多少同学

select count(*) from student;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        6 |
+----------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

这个操作就相当于先进行 select * ，然后针对返回的结果，在进行 count 运算，求结果集合的行数. 注意：此处如果有一列的数据全是 null，也会算进去！(因为是针对 *)

此处这里的 count() 括号中，不一定写 *，可以写成任意的列明/表达式，所以我们可以针对 name 来统计人数：

select count(name) from student;
+-------------+
| count(name) |
+-------------+
|           6 |
+-------------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

 ● 统计有多少人有 java 考试成绩

select count(java) from student;
+-------------+
| count(java) |
+-------------+
|           5 |
+-------------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

这里我们看到了，由于 count 是针对 java 字段进行统计，而 李四 那一条数据中，java 为 null，前面我们学习过，null 与任何值计算都是 null，所以统计的时候，就把 null 给去掉了。

● 统计 java 成绩大于90分的人数

select count(java) from student where java > 90;
+-------------+
| count(java) |
+-------------+
|           3 |
+-------------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

这里我们要弄清楚，count() 这个括号中，是针对你要针对的那一列，针对不同列，不同的条件，就会有不同的结果，对于 count 的演示就到这里。

注意：count 和 () 之间不能有空格，必须紧挨着，在 Java 中函数名和() 之间是可以有空格的，但很少人会这样写。

3.1.2 sum

这个聚合函数，就是把指定列的所有行进行相加得到的结果，要求这个列得是数字，不能是字符串/日期。

● 求出学生表中 java 考试分数总和

select sum(java) from student;
+-----------+
| sum(java) |
+-----------+
|    453.00 |
+-----------+
-- 1 row in set (0.01 sec)

虽然我们表中有 java 字段这列中有 null 值，前面了解到 null 与任何值运算都是 null，但是这里的 sum 函数会避免这种情况发生。

当然在后面也可也带上 where 条件，这里就不做过多演示了。

3.1.3 avg 

● 求班级中 java 的平均分

select avg(java) from student;
+-----------+
| avg(java) |
+-----------+
| 90.600000 |
+-----------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

当前只是针对某一列进行平均运算，如果有两门课程，求每个学生总分的平均分呢？

select avg(java + python) from student;

这里每次查询结果都只有一列，能否把两个聚合函数一起使用呢？

select sum(java), avg(java) as '平均分' from student;
+-----------+-----------+
| sum(java) | 平均分    |
+-----------+-----------+
|    453.00 | 90.600000 |
+-----------+-----------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

这里我们能发现一个细节，使用聚合函数查询，字段也是可以取别名的。

3.1.4 max 和 min

● 求出 java 考试分数的最高分和最低分

select max(java) as '最高分', min(java) as '最低分' from student;
+-----------+-----------+
| 最高分    | 最低分    |
+-----------+-----------+
|     96.00 |     83.40 |
+-----------+-----------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

上述就是聚合函数最基础的用法了， 但是在实际中也可能会有更复杂的情况，比如需要按照某某进行分组查询，这就需要搭配 GROUP BY 字句了。

4、GROUP BY 子句

select 中使用 group by 自居可以对指定列进行分组查询，但是需要满足指定分组的字段必须是 "分组依据字段"，其他字段若想出现在 select 中，则必须包含在聚合函数中。

这里我们构造出一张薪水表 salary：

create table salary (
    id int primary key,
    name varchar(20),
    role varchar(20),
    income int 
);
insert into salary value 
    (1, '麻花疼', '老板', 5000000),
    (2, '篮球哥', '程序猿', 3000),
    (3, '歪嘴猴', '经理', 20000),
    (4, '多嘴鸟', '经理', 25000),
    (5, '雷小君', '老板', 3000000),
    (6, '阿紫姐', '程序猿', 5000);

像上述的情况，如果要查平均工资，那公平吗？？？

select avg(income) from salary;
+--------------+
| avg(income)  |
+--------------+
| 1342166.6667 |
+--------------+
-- 1 row in set (0.00 sec)

那篮球哥的月薪连平均下来的零头都不到，所以这样去求平均工资是毫无意义的，真正有意义的是啥呢？求老板这个职位的平均工资，以及经理这个职位的平均工资，及程序猿这个职位的平均工资，通俗来说，就是按照 role 这个字段进行分组。每一组求平均工资：

select role, avg(income) from salary group by role;
+-----------+--------------+
| role      | avg(income)  |
+-----------+--------------+
| 程序猿    |    4000.0000 |
| 经理      |   22500.0000 |
| 老板      | 4000000.0000 |
+-----------+--------------+
-- 3 rows in set (0.00 sec)

此句可以重写为：这是将role列中值相同的行分为一组，然后按组计算平均值，也是针对每个组分别计算。

在 MySQL 中，这里得到的查询结果临时表，如果没有 order by 指定列排序，这里的顺序是不可预期的，当然也可以手动指定排序，比如最终结果按照平均工资降序排序：

select role, avg(income) from salary group by role order by avg(income) desc;
+-----------+--------------+
| role      | avg(income)  |
+-----------+--------------+
| 老板      | 4000000.0000 |
| 经理      |   22500.0000 |
| 程序猿    |    4000.0000 |
+-----------+--------------+
-- 3 rows in set (0.00 sec)

如果不带聚合函数的普通查询，能否可行呢？这里如果你没有修改任何配置文件，是不可行的，记住千万不能把前面的 order by 与 group by 弄混！

5、HAVING 关键字

分组查询也是可以指定条件的，具体三种情况：

• 先筛选，再分组(where)

• 先分组，再筛选(having)

• 分组前分组后都指定条件筛选(where 和 having 结合使用)

如何理解上述三条的含义呢？ 这里我们举几个例子就很好理解了：

● 篮球哥月薪 3000 实在是太低了，简直给程序猿岗位拖后腿，干脆求平均工资时去掉篮球哥的月薪数据。

select role, avg(income) from salary where name != '篮球哥' group by role;
+-----------+--------------+
| role      | avg(income)  |
+-----------+--------------+
| 程序猿    |    5000.0000 |
| 经理      |   22500.0000 |
| 老板      | 4000000.0000 |
+-----------+--------------+
-- 3 rows in set (0.00 sec)

这样求出来的平均值就不包含篮球哥的月薪数据了，这就是先筛选，再分组。

● 还是查询每个岗位的平均工资，但是除去平均月薪在 10w 以上的岗位，不能让篮球哥眼红！

select role, avg(income) from salary group by role having avg(income) < 100000;
+-----------+-------------+
| role      | avg(income) |
+-----------+-------------+
| 程序猿    |   4000.0000 |
| 经理      |  22500.0000 |
+-----------+-------------+
-- 2 rows in set (0.00 sec)

这样一来就只保留了平均月薪小于 10w 的岗位了，很明显这个平均值是在分组之后才算出来的，这也就是先分组，再筛选。

这里 having 也能加上逻辑运算符，具体感兴趣的小伙伴可以自行下来尝试一下，好比如你想要拿好 offer，就得技术过关，还能加班！至于第三种分组前后都需要筛选，就是把上述俩例子结合起来，这里就不多赘述了！

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