[MySQL] 聚合函数、分组查询、连接查询

画师：竹取工坊

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文章目录

- 一、聚合函数
- - （一）通用语法
  - （二）常用聚合函数
  - [（三）NULL 值的处理](#（三）NULL 值的处理)
- [二、分组查询（GROUP BY）](#二、分组查询（GROUP BY）)
- - （一）通用语法
  - [（二）WHERE 与 HAVING](#（二）WHERE 与 HAVING)
  - （三）分组查询的注意事项
- 三、连接查询（JOIN）

一、聚合函数

聚合函数用于对一组数据进行计算，并返回一个汇总结果。没有分组时，查询到的全部数据会作为一组；使用 GROUP BY 后，每个分组会分别得到一个结果。

（一）通用语法

sql 复制代码

SELECT aggregate_function([DISTINCT] expression)
FROM table_name
[WHERE condition];

语法模板中的方括号表示可选内容，编写 SQL 时不需要输入方括号。

DISTINCT 表示先去除重复值，再进行聚合计算，可以根据需要省略。

（二）常用聚合函数

函数	说明
`COUNT(*)`	统计查询结果的行数
`COUNT([DISTINCT] expression)`	统计表达式中非 `NULL` 值的数量
`SUM([DISTINCT] expression)`	计算数值的总和
`AVG([DISTINCT] expression)`	计算数值的平均值
`MAX(expression)`	查询最大值
`MIN(expression)`	查询最小值

例如，统计考试记录数量，并查询语文成绩的平均值、最高分和最低分：

sql 复制代码

SELECT
    COUNT(*) AS student_count,
    AVG(chinese) AS avg_chinese,
    MAX(chinese) AS max_chinese,
    MIN(chinese) AS min_chinese
FROM exam;

SUM() 和 AVG() 主要用于数值计算；MAX() 和 MIN() 还可以比较字符串、日期等可排序的数据。

（三）NULL 值的处理

除 COUNT(*) 外，常用聚合函数都会忽略参与计算的 NULL 值。因此，COUNT(*) 统计结果行数，而 COUNT(english) 只统计英语成绩不为 NULL 的行数。

sql 复制代码

SELECT
    COUNT(*) AS total_count,
    COUNT(english) AS english_count
FROM exam;

聚合函数也可以对表达式进行计算：

sql 复制代码

SELECT AVG(chinese + english + math) AS avg_total_score
FROM exam;

需要注意的是，只要某一行的语文、英语或数学成绩中存在 NULL，这一行的加法结果就是 NULL，因此不会参与平均值计算。

二、分组查询（GROUP BY）

GROUP BY 会按照指定字段将数据划分为多个分组，再对每个分组分别进行聚合计算。例如，可以按照员工职位分组，计算每种职位的平均工资。

（一）通用语法

sql 复制代码

SELECT group_column, aggregate_function(expression)
FROM table_name
[WHERE row_condition]
GROUP BY group_column
[HAVING group_condition]
[ORDER BY sort_expression];

在分组查询中，SELECT 后通常只能出现分组字段和聚合表达式。需要按照多个字段分组时，可以在 GROUP BY 后依次列出这些字段。

（二）WHERE 与 HAVING

WHERE 和 HAVING 都可以进行条件筛选，但二者的作用阶段不同：

子句	筛选对象	书写位置
`WHERE`	分组前的数据行	`FROM` 之后、`GROUP BY` 之前
`HAVING`	分组后的结果	`GROUP BY` 之后

下面按照职位分组，并筛选平均工资大于 10000 且小于 200000 的职位：

sql 复制代码

SELECT role, AVG(salary) AS avg_salary
FROM emp
GROUP BY role
HAVING AVG(salary) > 10000
    AND AVG(salary) < 200000;

可以将查询过程简单理解为：先用 WHERE 筛选数据行，再使用 GROUP BY 分组并计算聚合结果，最后使用 HAVING 筛选分组。

（三）分组查询的注意事项

分组查询应先确定"按照什么字段分组"，再决定"每组需要统计什么数据"。如果查询的字段既没有参与分组、也没有放入聚合函数，并且不能由分组字段唯一确定，那么在启用 ONLY_FULL_GROUP_BY 模式时会产生错误。

三、连接查询（JOIN）

实际开发中，数据通常会被拆分到多张表中，以减少重复数据和增删改异常。连接查询可以根据表之间的关联字段，将多张表的数据组合到同一行中。

（一）通用语法

sql 复制代码

SELECT alias1.column1, alias2.column2
FROM table1 AS alias1
[INNER] JOIN table2 AS alias2
    ON alias1.related_column = alias2.related_column
[WHERE condition];

INNER JOIN 表示内连接，只保留两张表中满足连接条件的数据，其中 INNER 可以省略。

（二）内连接示例

编写连接查询时，可以按照以下步骤进行：

确定参与查询的数据表。
根据主键、外键或其他关联字段确定连接条件。
使用"表别名.字段名"选择需要展示的字段。

例如，学生表 student 通过 class_id 与班级表 class 关联，可以查询学生及其班级名称：

sql 复制代码

SELECT
    s.id,
    s.name,
    c.name AS class_name
FROM student AS s
JOIN class AS c
    ON s.class_id = c.class_id;

如果省略连接条件，会得到两张表的笛卡尔积，产生大量无效的组合数据。因此，多表查询必须先确认表之间的关联关系。

（三）综合示例

给定课程表 course 和成绩表 score，查询平均分在 50～80 分之间的课程，并按照平均分升序排列：

sql 复制代码

SELECT
    c.course_id,
    c.name AS course_name,
    AVG(s.score) AS avg_score
FROM course AS c
JOIN score AS s
    ON c.course_id = s.course_id
GROUP BY c.course_id, c.name
HAVING AVG(s.score) BETWEEN 50 AND 80
ORDER BY avg_score ASC;

这条语句先连接课程表和成绩表，再按照课程分组并计算平均分，随后使用 HAVING 筛选分组，最后使用 ORDER BY 排序。BETWEEN 50 AND 80 包含 50 和 80 两个边界值。

聚合函数负责汇总数据，GROUP BY 负责划分分组，HAVING 负责筛选分组结果，而 JOIN 负责组合多张表。理解这些关键字各自的作用阶段，可以更容易地编写复杂查询。