mysql聚合函數有哪些

MySQL聚合函數有：1、AVG()，適用於數值類型的欄位或變量，不含NULL；2、SUM()，適用於數值類型的欄位或變量，不含NULL；3 、MAX()，適用於數值類型、字串類型、日期時間類型的欄位或變量，不含NULL；4、MIN()，適用於數值類型、字串類型、日期時間類型的欄位或變量，不含有NULL；5、COUNT()，計算指定欄位在查詢結構中出現的個數，不含NULL等等。

本教學作業系統：Windows10系統、mysql 8.0版本、Dell G3電腦。

1. 聚合函數介紹

什麼是聚合函數
聚合函數作用於一組數據，並對一組資料傳回一個值。

5大常見聚合函數類型

1、AVG() ：只適用於數值類型的欄位或變數。不包含NULL值

2、SUM() ：只適用於數值類型的欄位或變數。不包含NULL值

3、MAX() ：適用於數值類型、字串類型、日期時間類型的欄位（或變數）不包含NULL值

4、MIN() ：適用於數值類型、字串型別、日期時間類型的欄位（或變數）不包含NULL值

#5、COUNT() ：計算指定欄位在查詢結構中出現的數量（不包含NULL值)

2. GROUP BY

2.1 基本上使用

##可以使用GROUP BY子句將表格中的資料分成若干群組

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

明確：WHERE一定放在FROM後面

在SELECT清單中所有未包含在群組函數中的資料列都應該包含在GROUP BY子句中

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

包含在GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 清單中

SELECT   AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

2.2 使用多個列分組

#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中使用WITH ROLLUP

使用WITH ROLLUP關鍵字之後，在所有查詢出的分組記錄之後增加一筆記錄，該記錄計算查詢出的所有記錄的總和，即統計記錄數量。

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

注意：當使用ROLLUP時，不能同時使用ORDER BY子句進行結果排序，即ROLLUP和ORDER BY是互相排斥的。

3. HAVING

3.1 基本上使用

過濾分組：HAVING子句

#1、行已經被分組。

2、使用了聚合函數。

3、滿足HAVING 子句中條件的分組將會被顯示。

4、HAVING 不能單獨使用，必須跟 GROUP BY 一起使用。

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

非法使用聚合函數： 無法在WHERE 子句中使用聚合函數 如下：

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

#3.2 WHERE和HAVING的比較

區別1：WHERE 可以直接使用表格中的欄位作為篩選條件，但不能使用分組中的計算函數作為篩選條件；HAVING 必須與GROUP BY 搭配使用，可以把分組計算的函數和分組欄位當作篩選條件。

這決定了，在需要對資料進行分組統計的時候，HAVING 可以完成 WHERE 不能完成的任務。這是因為，在查詢語法結構中，WHERE 在 GROUP BY 之前，所以無法對分組結果進行篩選。 HAVING 在 GROUP BY 之後，可以使用分組欄位和分組中的計算函數，對分組的結果集進行篩選，這個功能是 WHERE 無法完成的。另外，WHERE排除的記錄不再包括在分組中。

區別2：如果需要透過連接從關聯表中取得所需的數據，WHERE 是先篩選後連接，而 HAVING 是先連接後篩選。 這一點，就決定了在關聯查詢中，WHERE 比 HAVING 更有效率。因為 WHERE 可以先篩選，用一個篩選後的較小資料集和關聯表進行連接，這樣佔用的資源比較少，執行效率也比較高。 HAVING 則需要先把結果集準備好，也就是用未被篩選的資料集進行關聯，然後對這個大的資料集進行篩選，這樣佔用的資源就比較多，執行效率也較低。

WHERE先篩選資料再關聯，執行效率高#不能使用分組中的計算函數進行篩選HAVING可以使用分組中的計算函數在最後的結果集中進行篩選，執行效率較低

優點	缺點

#########

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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