MySQL聚合函数有:1、AVG(),适用于数值类型的字段或变量,不含NULL;2、SUM(),适用于数值类型的字段或变量,不含NULL;3、MAX(),适用于数值类型、字符串类型、日期时间类型的字段或变量,不含NULL;4、MIN(),适用于数值类型、字符串类型、日期时间类型的字段或变量,不含NULL;5、COUNT(),计算指定字段在查询结构中出现的个数,不含NULL等等。
本教程操作系统:Windows10系统、mysql 8.0版本、Dell G3电脑。
1. 聚合函数介绍
什么是聚合函数
聚合函数作用于一组数据,并对一组数据返回一个值。
5大常见聚合函数类型
1、AVG() :只适用于数值类型的字段或变量。不包含NULL值
2、SUM() :只适用于数值类型的字段或变量。不包含NULL值
3、MAX() :适用于数值类型、字符串类型、日期时间类型的字段(或变量)不包含NULL值
4、MIN() :适用于数值类型、字符串类型、日期时间类型的字段(或变量)不包含NULL值
5、COUNT() :计算指定字段在查询结构中出现的个数(不包含NULL值)
2. GROUP BY
2.1 基本使用
可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组
SELECT column, group_function(column) FROM table [WHEREcondition] [GROUP BYgroup_by_expression] [ORDER BYcolumn];
明确:WHERE一定放在FROM后面
在SELECT列表中所有未包含在组函数中的列都应该包含在 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 列表中
SELECT AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id ;
2.2 使用多个列分组
#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关键字之后,在所有查询出的分组记录之后增加一条记录,该记录计算查询出的所有记录的总和,即统计记录数量。
SELECT department_id,AVG(salary) FROM employees WHERE department_id > 80 GROUP BY department_id WITH ROLLUP;
注意:当使用ROLLUP时,不能同时使用ORDER BY子句进行结果排序,即ROLLUP和ORDER BY是互相排斥的。
3. HAVING
3.1 基本使用
过滤分组:HAVING子句
1、行已经被分组。
2、使用了聚合函数。
3、满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。
4、HAVING 不能单独使用,必须要跟 GROUP BY 一起使用。
SELECT department_id, MAX(salary) FROM employees GROUP BY department_id HAVING MAX(salary)>10000 ;
非法使用聚合函数 : 不能在 WHERE 子句中使用聚合函数 如下:
SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees WHERE AVG(salary) > 8000 GROUP BY department_id;
3.2 WHERE和HAVING的对比
区别1:WHERE 可以直接使用表中的字段作为筛选条件,但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件;HAVING 必须要与 GROUP BY 配合使用,可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件。
这决定了,在需要对数据进行分组统计的时候,HAVING 可以完成 WHERE 不能完成的任务。这是因为,在查询语法结构中,WHERE 在 GROUP BY 之前,所以无法对分组结果进行筛选。HAVING 在 GROUP BY 之后,可以使用分组字段和分组中的计算函数,对分组的结果集进行筛选,这个功能是 WHERE 无法完成的。另外,WHERE排除的记录不再包括在分组中。
区别2:如果需要通过连接从关联表中获取需要的数据,WHERE 是先筛选后连接,而 HAVING 是先连接后筛选。 这一点,就决定了在关联查询中,WHERE 比 HAVING 更高效。因为 WHERE 可以先筛选,用一个筛选后的较小数据集和关联表进行连接,这样占用的资源比较少,执行效率也比较高。HAVING 则需要先把结果集准备好,也就是用未被筛选的数据集进行关联,然后对这个大的数据集进行筛选,这样占用的资源就比较多,执行效率也较低。
优点 | 缺点 | |
---|---|---|
WHERE | 先筛选数据再关联,执行效率高 | 不能使用分组中的计算函数进行筛选 |
HAVING | 可以使用分组中的计算函数 | 在最后的结果集中进行筛选,执行效率较低 |
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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