mysql 집계 함수란 무엇입니까?

MySQL 집계 함수에는 다음이 포함됩니다. 1. NULL을 제외한 숫자 유형의 필드 또는 변수에 적용 가능한 AVG() 2. NULL을 제외한 숫자 유형의 필드 또는 변수에 적용 가능한 SUM(); 숫자 유형, 문자열 유형, 날짜 및 시간 유형의 필드 또는 변수(NULL 제외) 4. MIN(), 숫자 유형, 문자열 유형, 날짜 및 시간 유형의 필드 또는 변수에 적용 가능(NULL 제외) 5, COUNT(); , NULL 등을 제외하고 쿼리 구조에서 지정된 필드의 발생 횟수를 계산합니다.

이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, mysql 버전 8.0, Dell G3 컴퓨터.

1. 집계 함수 소개

집계 함수란 무엇인가요?
집계 함수는 데이터 집합에 대해 작동하고 데이터 집합에 값을 반환합니다.

5가지 일반적인 집계 함수 유형

1. AVG(): 숫자 유형 필드 또는 변수에만 적용 가능합니다. NULL 값을 포함하지 않습니다. ​

2. SUM(): 숫자 유형 필드 또는 변수에만 적용 가능합니다. NULL 값을 포함하지 않습니다

3. MAX(): 숫자 유형, 문자열 유형, 날짜 및 시간 유형에 적용 가능합니다. 필드(또는 변수)에는 NULL 값을 포함하지 않습니다.

4. MIN(): 숫자 유형, 문자열에 적용 가능합니다. 유형, 날짜 및 시간 유형 필드(또는 변수)에는 NULL 값이 포함되지 않습니다. ​​

5. COUNT(): 쿼리 구조에 나타나는 지정된 필드 수를 계산합니다(NULL 값 제외)

2.

2.1 기본 사용법

GROUP BY 절을 사용하여 테이블의 데이터를 여러 그룹으로 나눌 수 있습니다.

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

분명히: WHERE는 FROM 다음에 위치해야 합니다
SELECT 목록에서 SELECT 목록에 포함되지 않은 모든 열은 그룹 함수가 포함되어야 합니다. Group By 절의 Group By 절에 포함된 열은 SELECT 목록에 포함될 필요가 없습니다. BY

WITH ROLLUP 키워드를 사용한 후 결국 레코드를 추가하세요. 조회된 그룹 레코드는 조회된 모든 레코드의 합계, 즉 통계 레코드 개수를 계산합니다.

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

참고: ROLLUP을 사용할 때 ORDER BY 절을 동시에 사용하여 결과를 정렬할 수 없습니다. 즉, ROLLUP과 ORDER BY는 상호 배타적입니다.

3. HAVING

3.1

필터 그룹화의 기본 사용: HAVING 절

1.

2. 집계 기능을 사용하세요.

3. HAVING 절의 조건을 충족하는 그룹이 표시됩니다.

4. HAVING은 단독으로 사용할 수 없으며 반드시 GROUP BY와 함께 사용해야 합니다.

SELECT   AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

집계 함수의 잘못된 사용: 집계 함수는 다음과 같이 WHERE 절에 사용할 수 없습니다.

#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 ;

3.2 WHERE와 HAVING 비교

차이점 1: WHERE는 필드를 직접 사용할 수 있습니다. 테이블을 필터링 조건으로 사용하되 그룹 내 계산 함수는 필터링 조건으로 사용할 수 없으며 HAVING은 GROUP BY와 함께 사용해야 하며 그룹화 계산 함수 및 그룹화 필드를 필터링 조건으로 사용할 수 있습니다.

통계를 위해 데이터를 그룹화해야 할 때 HAVING이 WHERE가 수행할 수 없는 작업을 완료할 수 있는지 결정합니다. 이는 쿼리 구문 구조에서 WHERE가 GROUP BY 앞에 오기 때문에 그룹화된 결과를 필터링할 수 없기 때문입니다. HAVING GROUP BY 후에 그룹화 필드와 계산 기능을 사용하여 그룹화된 결과 집합을 필터링할 수 있습니다. 이 기능은 WHERE로 완료할 수 없습니다. 또한 WHERE에 의해 제외된 레코드는 더 이상 그룹에 포함되지 않습니다.

차이점 2: 연결을 통해 관련 테이블에서 필요한 데이터를 얻어야 하는 경우 WHERE는 먼저 필터링한 후 연결하고, HAVING은 먼저 연결한 후 필터링합니다. 이는 관련 쿼리에서 WHERE가 HAVING보다 더 효율적이라는 것을 결정합니다. WHERE를 먼저 필터링하고 더 작은 필터링된 데이터 세트 및 관련 테이블과 연결할 수 있으므로 리소스를 덜 소비하고 실행 효율성이 더 높습니다. HAVING은 먼저 결과 세트를 준비해야 합니다. 즉, 연결을 위해 필터링되지 않은 데이터 세트를 사용한 다음 더 많은 리소스를 차지하고 실행 효율성이 낮은 이 대규모 데이터 세트를 필터링해야 합니다.

장점	단점
WHERE	먼저 데이터를 필터링한 후 연결하면 실행 효율성이 높습니다	그룹 내 계산 기능을 사용하여 필터링할 수 없습니다
HA VING	사용 가능 그룹	의 계산 기능이 최종 결과 집합에서 필터링되어 실행 효율성이 낮음

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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