聚合函数
- 1.什么是聚合函数
- [2.GROUP BY](#2.GROUP BY)
-
- 2.1基本使用
- 2.2使用多个列分组
- [2.3GROUP BY中使用WITH ROLLUP](#2.3GROUP BY中使用WITH ROLLUP)
- 3.HAVING
- 4.SELECT的执行过程
1.什么是聚合函数
- 聚合函数作用于一组数据,并对一组数据返回一个值。
- 聚合函数类型
- AVG()
- SUM()
- MAX()
- MIN()
- COUNT()
- 聚合函数语法
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
。
1.1AVG和SUM函数
可以对数值型数据
使用AVG和SUM函数
sql
SELECT AVG(salary), MAX(salary),MIN(salary), SUM(salary)
FROM employees
WHERE job_id LIKE '%REP%';
1.2MIN和MAX函数
可以对任意数据类型
的数据使用MIN和MAX函数
sql
SELECT MIN(hire_date), MAX(hire_date)
FROM employees;
1.3COUNT函数
- COUNT(*)返回表中记录总数,适用于任意数据类型
sql
SELECT COUNT(*)
FROM employees
WHERE department_id = 50;
- COUNT(expr)返回expr不为空的记录总数
sql
SELECT COUNT(commission_pct)
FROM employees
WHERE department_id = 50;
问题:用count(*),count(1),count(列名)谁好呢?
其实,对于MyISAM引擎的表是没有区别的。这种引擎内部有一计数器在维护着行数。
Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数,复杂度是O(n),因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。问题:能不能使用count(列名)替换count(*)?
不要使用 count(列名)来替代 count() , count( ) 是 SQL92 定义的标准统计行数的语法,跟数据库无关,跟 NULL 和非 NULL 无关。
说明:count(*)会统计值为 NULL 的行,而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行
。
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
sql
SELECT column, group_function(column)
FROM table
[WHERE condition]
[GROUP BY group_by_expression]
[ORDER BY column];
WHERE一定放在FROM的后面
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
sql
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
sql
SELECT AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id ;
2.2使用多个列分组
sql
SELECT department_id dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id, job_id ;
2.3GROUP BY中使用WITH ROLLUP
使用WITH GROUP
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综合,即统计记录数量。
sql
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是相互排斥的。
3.HAVING
3.1基本使用
过滤分组:HAVING子句
- 行已经被分组
- 使用了聚合函数
- 满足HAVING子句中条件的分组将被显示
- HAVING不能单独使用,必须要跟GROUP BY一起使用。
sql
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
sql
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
WHERE AVG(salary) > 8000
GROUP BY department_id;
3.2WHERE和HAVING的区别
区别1:WHERE可以直接使用表中的字段作为筛选,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是先筛选后连接的,而HAVING是线连接后筛选的。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。
小结如下
优点 | 缺点 | |
---|---|---|
WHERE | 先筛选数据在关联,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 | 在最后的结果中进行筛选,执行效率低 |
4.SELECT的执行过程
4.1查询的结构
sql
#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
4.2SELECT执行顺序
你需要记住 SELECT 查询时的两个顺序:
1.关键字的舒徐是不能颠倒的
sql
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...
2.SELECT语句执行顺序
(MySQL和Oracle中,SELECT执行顺序基本相同):
sql
FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT
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:
sql
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。
4.3SQL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:
- 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;
- 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;
- 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 。
练习
- where子句可否使用组函数进行过滤?
- 查询公司员工工资的最大值,最小值,平均值,总和
- 查询各job_id的员工工资的最大值,最小值,平均值,总和
- 选择具有各个job_id的员工人数
- 查询员工最高工资和最低工资的差距(DIFFERENCE)
- 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
- 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
- 查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资
sql
1.where子句可否使用组函数进行过滤?
NO
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) 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 department_name, location_id, COUNT(employee_id), AVG(salary) avg_sal
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`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