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  • 聚合函数
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    2021-03-26 12:36:01

    1. 聚合函数的介绍

    聚合函数又叫组函数,通常是对表中的数据进行统计和计算,一般结合分组(group by)来使用,用于统计和计算分组数据。

    常用的聚合函数:

    1. count(col): 表示求指定列的总行数
    2. max(col): 表示求指定列的最大值
    3. min(col): 表示求指定列的最小值
    4. sum(col): 表示求指定列的和
    5. avg(col): 表示求指定列的平均值

     

    2. 求总行数

    -- 返回非NULL数据的总行数.
    select count(height) from students; 
    -- 返回总行数,包含null值记录;
    select count(*) from students;
    

     

    3. 求最大值

    -- 查询女生的编号最大值
    select max(id) from students where gender = 2;
    

     

    4. 求最小值

    -- 查询未删除的学生最小编号
    select min(id) from students where is_delete = 0;
    

    5. 求和

    -- 查询男生的总身高
    select sum(height) from students where gender = 1;
    -- 平均身高
    select sum(height) / count(*) from students where gender = 1;
    

     

    6. 求平均值

    -- 求男生的平均身高, 聚合函数不统计null值,平均身高有误
    select avg(height) from students where gender = 1;
    -- 求男生的平均身高, 包含身高是null的
    select avg(ifnull(height,0)) from students where gender = 1;
    

    说明

    • ifnull函数: 表示判断指定字段的值是否为null,如果为空使用自己提供的值。

     

    7. 聚合函数的特点

    • 聚合函数默认忽略字段为null的记录 要想列值为null的记录也参与计算,必须使用ifnull函数对null值做替换。

     

    8. 小结

    • count(col): 表示求指定列的总行数
    • max(col): 表示求指定列的最大值
    • min(col): 表示求指定列的最小值
    • sum(col): 表示求指定列的和
    • avg(col): 表示求指定列的平均值
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  • MySQL聚合函数

    千次阅读 2022-05-09 14:39:20
    一、聚合函数介绍 1、聚合函数作用于一组数据,并对一组数据返回一个值。 2、聚合函数类型 AVG() SUM() MAX() MIN() COUNT() 3、聚合函数不能嵌套调用。比如不能出现类似“AVG(SUM(字段名称))”形式的调用。 二、...

    一、聚合函数介绍

    1、聚合函数作用于一组数据,并对一组数据返回一个值。
    2、聚合函数类型

    AVG()
    SUM()
    MAX()
    MIN()
    COUNT()

    3、聚合函数不能嵌套调用。比如不能出现类似“AVG(SUM(字段名称))”形式的调用。

    二、AVG和SUM函数

    # AVG函数用于求一组数据的平均值,SUM函数用于求一组数据的和
    # 适用于数值类型
    SELECT AVG(salary),SUM(salary),AVG(salary )*107
    FROM employees;
    

    在这里插入图片描述
    三、MAX和MIN函数

    # MAX函数用来求一组数据的最大值,MIN函数用来求一组数据的最小值
    # 适用于数值类型、字符串类型、日期时间类型的字段(或变量)(即适用于任意数据类型)
    SELECT MAX(salary),MIN(salary)
    FROM employees;
    
    SELECT MAX(last_name),MIN(last_name),MAX(hire_date),MIN(hire_date)
    FROM employees;
    

    在这里插入图片描述
    四、 COUNT函数

    # COUNT函数用于返回表中数据和
    # 适用于任意数据类型
    
    #计算指定字段在查询结构中出现的个数(不包含NULL值的)
    SELECT COUNT(employee_id),COUNT(salary),COUNT(2* salary),COUNT(1),COUNT(2),COUNT(*)# COUNT(1),COUNT(2)相当于COUNT(*)
    FROM employees;
    
    SELECT *  FROM employees; # 一共107条记录
    
    #计算指定字段出现的个数时,是不计算NULL值的
    SELECT COUNT(commission_pct)
    FROM employees;
    
    SELECT commission_pct
    FROM employees
    WHERE commission_pct IS NOT NULL; # 一共35条记录
    
    # 公式:AVG = SUM / COUNT
    SELECT AVG(salary),SUM(salary)/COUNT(salary),
    AVG(commission_pct),SUM(commission_pct)/COUNT(commission_pct),SUM(commission_pct)/107 # 前两个相同,与最后一个不同是因为count值只有35,而最后一个是107
    FROM employees;
    
    # 查询公司的平均奖金率
    SELECT SUM(commission_pct)/COUNT(IFNULL(commission_pct,0)),
    AVG(IFNULL(commission_pct,0))
    FROM employees;
    

    在这里插入图片描述
    总结:
    如何需要统计表中的记录数,使用COUNT(*)、COUNT(1)、COUNT(具体字段) 哪个效率更高呢?

    (1)如果使用的是MyISAM 存储引擎,则三者效率相同,都是O(1) ;
    (2)如果使用的是InnoDB 存储引擎,则三者效率:COUNT(*) =COUNT(1)> COUNT(字段)

    五、GROUP BY

    # 使用GROUP BY的关键字眼是"各个"
    
    # 查询各个部门的平均工资,最高工资
    SELECT department_id,AVG(salary),SUM(salary)
    FROM employees
    GROUP BY department_id;
    
    # 查询各个job_id的平均工资
    SELECT job_id,AVG(salary)
    FROM employees
    GROUP BY job_id;
    
    # 查询各个department_id,job_id的平均工资
    # 法一
    SELECT department_id,job_id,AVG(salary)
    FROM employees
    GROUP BY department_id,job_id;
    
    # 法二
    SELECT department_id,job_id,AVG(salary)
    FROM employees
    GROUP BY job_id,department_id;# 与法一互换位置
    
    #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
    #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
    SELECT department_id,AVG(salary)
    FROM employees
    GROUP BY department_id WITH ROLLUP;
    
    # 查询各个部门的平均工资,按照平均工资升序排列
    SELECT department_id,AVG(salary) avg_sal
    FROM employees
    GROUP BY department_id
    ORDER BY avg_sal ASC;
    

    在这里插入图片描述
    六、HAVING

    # HAVING主要用来过滤数据的
    # 若过滤条件中使用了聚合函数,则必须使用HAVING来替换WHERE。否则,报错。
    # 若过滤条件中没有聚合函数时,则此过滤条件声明在WHERE中或HAVING中都可以。但是,建议大家声明在WHERE中。
    # HAVING 必须声明在 GROUP BY 的后面
    
    # 查询各个部门中最高工资比10000高的部门信息
    SELECT department_id,MAX(salary)
    FROM employees
    GROUP BY department_id
    HAVING MAX(salary)>10000;
    
    # 错误写法( Invalid use of group function)
    SELECT department_id,MAX(salary)
    FROM employees
    WHERE MAX(salary) > 10000 # WHERE中不能使用聚合函数
    GROUP BY department_id;
    
    # 查询部门id为10,20,30,40这4个部门中最高工资比10000高的部门信息
    SELECT department_id,MAX(salary)
    FROM employees
    WHERE department_id IN(10,20,30,40)
    GROUP BY department_id
    HAVING MAX(salary)>10000;
    

    在这里插入图片描述
    总结:
    (1)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

    在这里插入图片描述
    (2)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。

    七、SELECT的执行过程

    1、查询的结构

    #方式1: 
    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: 
    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
    

    2、SELECT执行顺序
    (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 -> LIMIT

    (3)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。

    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、右链接或者全连接,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。

    八、小练习

    #1.查询公司员工工资的最大值,最小值,平均值,总和
    SELECT MAX(salary) max_sal ,MIN(salary) mim_sal,AVG(salary) avg_sal,SUM(salary) sum_sal
    FROM employees;
    
    #2.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;
    
    #3.选择具有各个job_id的员工人数
    SELECT job_id,COUNT(*)
    FROM employees
    GROUP BY job_id;
    
    #4.查询员工最高工资和最低工资的差距(DIFFERENCE)  #DATEDIFF
    SELECT MAX(salary) - MIN(salary) "DIFFERENCE"
    FROM employees;
    
    
    #5.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;
    
    
    #6.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)
    FROM departments d LEFT JOIN employees e
    ON d.`department_id` = e.`department_id`
    GROUP BY department_name,location_id;
    
    
    # 7.查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资 
    SELECT d.department_name,e.job_id,MIN(salary)
    FROM departments d LEFT JOIN employees e
    ON d.`department_id` = e.`department_id`
    GROUP BY department_name,job_id;
    

    所用数据库请看文章末尾:SQL语言和基本的select语句

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