聚合（或聚集、分组）函数：
对一组数据进行汇总的函数，输入一组数据 的集合，输出单个值
1. 常见的聚合函数
- 作用： 作用于一组数据，并对一组数据返回一个值
-
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
1.1 AVG和SUM函数
- 对象：数值型数据
- 作用：AVG平均值，SUM总和
sql
mysql> SELECT
-> AVG(salary) '平均工资',
-> SUM(salary) '总工资'
-> FROM
-> employees;
+-------------+-----------+
| 平均工资 | 总工资 |
+-------------+-----------+
| 6461.682243 | 691400.00 |
+-------------+-----------+
1 row in set (0.01 sec)注意：如果应用于字符串等类型，不会报错，但是结果没有意义
1.2 MIN和MAX函数
- 对象：任意数据类型（数值、字符串、时间日期......）
- 作用：MIN最小值，MAX最大值
数值即最大、最小的数值
sql
mysql> SELECT
-> MAX(salary) '最高工资'
-> ,MIN(salary) '最低工资'
-> FROM
-> employees;
+----------+----------+
| 最高工资 | 最低工资 |
+----------+----------+
| 24000.00 | 2100.00 |
+----------+----------+
1 row in set (0.00 sec)字符串按字典序
sql
mysql> SELECT
-> MAX(last_name)
-> FROM
-> employees;
+----------------+
| MAX(last_name) |
+----------------+
| Zlotkey |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)1.3 COUNT函数
- 对象：任意数据类型
- 作用：返回表中记录总数
COUNT(*)返回表中记录总数，适用于任意数据类型
sql
mysql> SELECT COUNT(*) FROM employees;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 107 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数
sql
mysql> SELECT
-> COUNT(commission_pct)
-> FROM
-> employees;
+-----------------------+
| COUNT(commission_pct) |
+-----------------------+
| 35 |
+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)Q&A：
Q：AVG(xxx) 等于 SUM(xxx) / COUNT(xxx) 吗？
A：等于，AVG()和SUM()也会过滤NULL
Q：count(*)，count(1)，count(列名)用谁好？
A1：对于MyISAM引擎的表是没有区别的，引擎内部有一计数器在维护着行数
A2：但若是Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数，复杂度是 O(n)O(n)O(n) ，因为innodb真的要去数一遍，但好于具体的count(列名)
Q：能不能使用count(列名)替换count(*)?
A：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
count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行
练习：
查询公司中的平均奖金率
sql
mysql> SELECT
-> SUM(commission_pct)/COUNT(IFNULL(commission_pct,0)) '平均奖金率',
-> AVG(IFNULL(commission_pct,0)) '平均奖金率'
-> FROM
-> employees;
+------------+------------+
| 平均奖金率 | 平均奖金率 |
+------------+------------+
| 0.072897 | 0.072897 |
+------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)注意：AVG()会把NULL去掉，但平均奖金率应该把0也算进去
2. GROUP BY
group 组
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
mysql> SELECT
-> department_id,
-> AVG( salary )
-> FROM
-> employees
-> GROUP BY
-> department_id;
+---------------+---------------+
| department_id | AVG( salary ) |
+---------------+---------------+
| NULL | 7000.000000 |
| 10 | 4400.000000 |
| 20 | 9500.000000 |
| 30 | 4150.000000 |
| 40 | 6500.000000 |
| 50 | 3475.555556 |
| 60 | 5760.000000 |
| 70 | 10000.000000 |
| 80 | 8955.882353 |
| 90 | 19333.333333 |
| 100 | 8600.000000 |
| 110 | 10150.000000 |
+---------------+---------------+
12 rows in set (0.00 sec)2.2 使用多个列分组
sql
mysql> SELECT
-> department_id,
-> job_id,
-> SUM( salary )
-> FROM
-> employees
-> GROUP BY
-> department_id,
-> job_id;
+---------------+------------+---------------+
| department_id | job_id | SUM( salary ) |
+---------------+------------+---------------+
| 90 | AD_PRES | 24000.00 |
| 90 | AD_VP | 34000.00 |
| 60 | IT_PROG | 28800.00 |
| 100 | FI_MGR | 12000.00 |
| 100 | FI_ACCOUNT | 39600.00 |
| 30 | PU_MAN | 11000.00 |
| 30 | PU_CLERK | 13900.00 |
| 50 | ST_MAN | 36400.00 |
| 50 | ST_CLERK | 55700.00 |
| 80 | SA_MAN | 61000.00 |
| 80 | SA_REP | 243500.00 |
| NULL | SA_REP | 7000.00 |
| 50 | SH_CLERK | 64300.00 |
| 10 | AD_ASST | 4400.00 |
| 20 | MK_MAN | 13000.00 |
| 20 | MK_REP | 6000.00 |
| 40 | HR_REP | 6500.00 |
| 70 | PR_REP | 10000.00 |
| 110 | AC_MGR | 12000.00 |
| 110 | AC_ACCOUNT | 8300.00 |
+---------------+------------+---------------+
20 rows in set (0.00 sec)注意：
- SELECT 中出现的非组函数的字段必须声明在GROUP BY 中
- GROUP BY 子句中声明的字段可以不出现在SELECT 中
- GROUP BY 声明在 FROM 、WHERE 后面，ORDER BY、LIMIT 前面
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
sql
mysql> SELECT
-> department_id,
-> AVG( salary )
-> FROM
-> employees
-> WHERE
-> department_id > 80
-> GROUP BY
-> department_id WITH ROLLUP;
+---------------+---------------+
| department_id | AVG( salary ) |
+---------------+---------------+
| 90 | 19333.333333 |
| 100 | 8600.000000 |
| 110 | 10150.000000 |
| NULL | 11809.090909 |# 多的一行
+---------------+---------------+
# 算的平均，所以这里是总的平均值
4 rows in set (0.00 sec)!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
注意： WHERE不能使用聚合函数，所以过滤条件中出现聚合函数，就得用HAVING
过滤分组： HAVING子句
- 行已经被分组
- 使用聚合函数
- 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 ，且HAVING 必须声明在 GROUP BY 后面
sql
mysql> SELECT
-> department_id,
-> MAX( salary )
-> FROM
-> employees
-> GROUP BY
-> department_id
-> HAVING
-> MAX( salary )> 10000;
+---------------+---------------+
| department_id | MAX( salary ) |
+---------------+---------------+
| 20 | 13000.00 |
| 30 | 11000.00 |
| 80 | 14000.00 |
| 90 | 24000.00 |
| 100 | 12000.00 |
| 110 | 12000.00 |
+---------------+---------------+
6 rows in set (0.00 sec)练习：查询部门id为10,20,30,40这4个部门中最高工资比10000高的部门信息息
方法一：用WHERE
sql
mysql> SELECT
-> department_id,
-> MAX( salary )
-> FROM
-> employees
-> WHERE
-> department_id IN(10,20,30,40)
-> GROUP BY
-> department_id
-> HAVING
-> MAX( salary )> 10000;
+---------------+---------------+
| department_id | MAX( salary ) |
+---------------+---------------+
| 20 | 13000.00 |
| 30 | 11000.00 |
+---------------+---------------+
2 rows in set (0.00 sec)方法二：用HAVING
sql
mysql> SELECT
-> department_id,
-> MAX( salary )
-> FROM
-> employees
-> GROUP BY
-> department_id
-> HAVING
-> MAX( salary )> 10000
-> AND department_id IN ( 10, 20, 30, 40 );
+---------------+---------------+
| department_id | MAX( salary ) |
+---------------+---------------+
| 20 | 13000.00 |
| 30 | 11000.00 |
+---------------+---------------+
2 rows in set (0.00 sec)推荐使用方式一，方式一执行效率高于方式二
!结论
当过滤条件中有聚合函数时 ，则此过滤条件必须声明HAVING中
当过滤条件中没有聚合函数时 ，则此过滤条件在WHERE或HAVING 中都可以，但是建议声明在WHERE中
!WHERE和HAVING的对比
- HAVING的适用范围更广
- 若没有聚合函数，WHERE的执行效率比HAVING高(从下面的执行原理中可见一斑)
4. SQL 底层执行原理
4.1 SELECT 语句的完整结构
- SQL92语法
sql
SELECT ...,...,...(存在聚合函数）
FROM ...,...,...
WHERE 多表的连接条件 AND 不包含聚合函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含聚合函数的过滤条件
ORDER BY ...,...(ASC/DESC)
LIMIT ...,...- SQL99语法
SQL
SELECT ...,...,...(存在聚合函数）
FROM ...(LEFT/RIGHT)JOIN...ON 多表的连接条件
WHERE 不包含聚合函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含聚合函数的过滤条件
ORDER BY ...,...(ASC/DESC)
LIMIT ...,...4.2 SELECT执行顺序
FROM -> ON -> (LEFT/RIGHT)JOIN -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT
- 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
- 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
SQL 是声明式语言 ，我们写的是"要什么"，数据库引擎负责"怎么实现"。其底层执行遵循固定的逻辑顺序（≠ 书写顺序），该顺序决定了查询如何逐步生成结果
| 阶段 | 关键字/操作 | 作用 | 输出虚拟表 |
|---|---|---|---|
| 1. FROM + JOIN | FROM + JOIN（含 CROSS JOIN, INNER JOIN, LEFT JOIN 等） |
构建初始数据集： • 多表时先做笛卡尔积（CROSS JOIN）→ 得 vt1-1 • 再通过 ON 条件筛选 → vt1-2 • 若有外连接（LEFT/RIGHT/FULL），添加外部行 → vt1-3 |
vt1（最终原始数据集） |
| 2. WHERE | WHERE |
对 vt1 进行行级过滤（条件筛选） |
vt2 |
| 3. GROUP BY | GROUP BY |
在 vt2 上按指定列分组 |
vt3（分组后中间表） |
| 4. HAVING | HAVING |
对 vt3 的分组结果进行过滤（聚合函数可用） |
vt4 |
| 5. SELECT | SELECT |
提取指定字段（可含表达式、别名） | vt5-1 |
| 6. DISTINCT | DISTINCT |
去除重复行（在 vt5-1 上操作） |
vt5-2 |
| 7. ORDER BY | ORDER BY |
按指定字段排序（稳定排序） | vt6 |
| 8. LIMIT / OFFSET | LIMIT [n] [OFFSET m] |
截取前 n 行（或跳过 m 行后取 n 行） | vt7（最终结果集） |
虚拟表命名说明：
vt1-x：FROM+JOIN 阶段的子步骤vt1～vt7：各主阶段输出的逻辑中间结果
补充：
- 并非所有阶段都存在
- 若无
GROUP BY，则跳过GROUP BY和HAVING - 若无
DISTINCT，则跳过该步 - 若无
ORDER BY或LIMIT，对应阶段省略
- 若无
- 关键字顺序 ≠ 执行顺序
- 书写顺序：
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT - 执行顺序：FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → DISTINCT → ORDER BY → LIMIT
- 书写顺序：
- 为什么理解执行顺序很重要？
- 解释为何
WHERE中不能用SELECT别名（此时尚未执行 SELECT） - 理解
HAVING可用聚合函数而WHERE不行（分组未完成） - 优化查询：避免在
WHERE中使用函数导致索引失效（因 WHERE 早于 SELECT）
- 解释为何