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[案例1： 统计班级共有多少同学](#案例1： 统计班级共有多少同学)
[案例6：返回 > 70 分以上的数学最低分](#案例6：返回 > 70 分以上的数学最低分)
[2.分组聚合统计（group by）](#2.分组聚合统计（group by）)
1.聚合函数
使用聚合函数是为了帮助我们在查询结果之后对结果进行统计，这种统计的方式一般都是一个值为结果。
在使用这些函数之前，我们需要创建一张测试表
sql
CREATE TABLE exam_result (
id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '同学姓名',
chinese float DEFAULT 0.0 COMMENT '语文成绩',
math float DEFAULT 0.0 COMMENT '数学成绩',
english float DEFAULT 0.0 COMMENT '英语成绩'
);在插入一些数据
sql
INSERT INTO exam_result (name, chinese, math, english) VALUES
('唐三藏', 67, 98, 56),
('孙悟空', 87, 78, 77),
('猪悟能', 88, 98, 90),
('曹孟德', 82, 84, 67),
('刘玄德', 55, 85, 45),
('孙权', 70, 73, 78),
('宋公明', 75, 65, 30);案例1： 统计班级共有多少同学
sql
select count(*) from exam_result;
可以看到它可以直接告诉我们一个值。
也可以对列名进行重命名。
sql
select count(*) 总数 from exam_result;
案例2：统计本次考试的数学成绩分数个数
先筛选出数学成绩观察
使用函数统计
sql
select count(math) 总数 from exam_result;
可以看到和统计全班人数用法相同。
我们也可以对重复的数学成绩进行去重之后再统计
sql
select count(distinct math) from exam_result;
案例3：统计数学成绩总分
使用上面表中的sum函数
sql
select sum(math) from exam_result;
也可以在select之后构建表达式，统计出数学的平均分
sql
select sum(math)/count(*) from exam_result;
案例4：统计平均总分
除了在select之后使用表达式之外，我们还可以使用avg来直接求平均值
sql
select avg(english+math+chinese) from exam_result;
案例5：返回英语最高分
先查看所有英语成绩
使用max筛选
sql
select max(english) from exam_result;
结果如上
案例6：返回 > 70 分以上的数学最低分
sql
select min(math) from exam_result where math > 70;
结果也符合要求。
以上案例我们需要知道的是要被聚合函数统计，被统计的对象一定要是可聚合的，比如上表中的name列和math等成绩列是放不到一起去的 。
2.分组聚合统计（group by）
准备工作：
首先我们需要的目的是分组之后方便进行聚合统计，所以分组的最终目标还是为了聚合统计。
在学习之前我们需要做一些准备工作。
创建一个雇员信息表（来自oracle 9i的经典测试表）
EMP员工表
DEPT部门表
SALGRADE工资等级表。
这里我直接将sql文件的内容放出来
sql
DROP database IF EXISTS `scott`;
CREATE database IF NOT EXISTS `scott` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
USE `scott`;
DROP TABLE IF EXISTS `dept`;
CREATE TABLE `dept` (
`deptno` int(2) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '部门编号',
`dname` varchar(14) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称',
`loc` varchar(13) DEFAULT NULL COMMENT '部门所在地点'
);
DROP TABLE IF EXISTS `emp`;
CREATE TABLE `emp` (
`empno` int(6) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '雇员编号',
`ename` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '雇员姓名',
`job` varchar(9) DEFAULT NULL COMMENT '雇员职位',
`mgr` int(4) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '雇员领导编号',
`hiredate` datetime DEFAULT NULL COMMENT '雇佣时间',
`sal` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '工资月薪',
`comm` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '奖金',
`deptno` int(2) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '部门编号'
);
DROP TABLE IF EXISTS `salgrade`;
CREATE TABLE `salgrade` (
`grade` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '等级',
`losal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等级最低工资',
`hisal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等级最高工资'
);
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (20, 'RESEARCH', 'DALLAS');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (30, 'SALES', 'CHICAGO');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (40, 'OPERATIONS', 'BOSTON');
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '1980-12-17', 800, null, 20);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-20', 1600, 300, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-22', 1250, 500, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '1981-04-02', 2975, null, 20);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-28', 1250, 1400, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '1981-05-01', 2850, null, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '1981-06-09', 2450, null, 10);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '1987-04-19', 3000, null, 20);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7839, 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', 5000, null, 10);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698,'1981-09-08', 1500, 0, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '1987-05-23', 1100, null, 20);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '1981-12-03', 950, null, 30);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '1981-12-03', 3000, null, 20);
insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '1982-01-23', 1300, null, 10);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (1, 700, 1200);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (2, 1201, 1400);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (3, 1401, 2000);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (4, 2001, 3000);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (5, 3001, 9999);这个sql文件的内容都是一些基本的操作，不难看懂。
我们show tables;
可以看到上文创建的表都在其中，接下来我们完成案例上的需求。
案例1：如何显示每个部门的平均工资和最高工资
首先全列查询所有员工的信息
首先我们观察到depton分为三种，也就是说公司分为三个部门10，20 ，30；
所以我们按照需求
sql
select deptno ,max(sal) 最高,avg(sal) 平均 from emp group by deptno;
我们需要知道的是group by是进行分组聚合统计，所以我们要按照自己觉得需求进行使用。
而且可以看到的是使用group by指定列名，实际分组是通过该列不同行的行数据进行分组的。
其实分组简单地按逻辑来看，就是将一张大表拆成了多个子表，然后对多个子表进行聚合统计
案例2：显示每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资
sql
select deptno,job,avg(sal) 平均工资,min(sal) 最低工资 from emp group by deptno,job;
案例3：显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资
我们将问题拆开
1.统计出来每一个部门的平均工资（现将结果聚合出来）
sql
select deptno,avg(sal) 平均工资 from emp group by deptno;
2.再进行判断（对聚合出来的结果再进行判断）
这里就要使用having和group by配合使用，对group by结果进行过滤
sql
select deptno,avg(sal) 平均工资 from emp group by deptno having 平均工资<2000;
having的作用是对聚合后的数据再进行统计，也是条件筛选 。
having经常和group by搭配使用，作用是对分组进行筛选，作用有些像where。
那怎么样理解having和where的区别
where和having都可以做条件筛选，但是两个条件筛选完全不同。
如果我们将上文的having换成where
就会报错
再举一个小例子
可以观察上图中命令的语序
所以where是对及具体的任意列进行条件筛选；而having是对分组聚合之后的结果进行条件筛选。
也就是说两个语句的应用场景不同。
where可以对原始的表进行条件过滤，之后在对结果使用having进行分组。
所以我们可以得出结论上图sql语句的执行语句如下
通过以上的案例，未来我们只要能处理好单表的CURD，之后所有的SQL场景，我们都可以用统一的方式进行。