MySQL基础（9）- 聚合函数

目录

一、常见聚合函数

1.AVG / SUM

2.MAX / MIN

3.COUNT

二、GROUP BY 的使用

1.查询各个部门的平均工资，最高工资

2.查询各个job_id的平均工资

3.查询各个department_id,job_id的平均工资

4.查询各个部门的平均工资，按照平均工资升序排列

三、HAVING的使用 

1.查询各个部门中最高工资比10000高的部门信息

2.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

四、结论

1.小结

2.WHERE 与 HAVING 的对比

3.SQL底层执行原理

4.SQL语句的执行过程：

一、常见聚合函数

1.AVG / SUM

只适用于数值类型的字段（或变量）

SELECT AVG(salary),SUM(salary),AVG(salary) * 107
FROM employees;
#如下的操作没有意义
SELECT SUM(last_name),AVG(last_name),SUM(hire_date)
FROM employees;

2.MAX / MIN

适用于数值类型、字符串类型、日期时间类型的字段（或变量）

SELECT MAX(salary),MIN(salary)
FROM employees;

SELECT MAX(last_name),MIN(last_name),MAX(hire_date),MIN(hire_date)
FROM employees;

3.COUNT

如果计算表中有多少条记录，如何实现？

方式1：COUNT(*)

方式2：COUNT(1)

方式3：COUNT(具体字段) : 不一定对！

作用1：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(*)
FROM employees ;

SELECT *
FROM employees;

注意：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;

 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
FROM employees;

需求：查询公司中平均奖金率

#错误的！
SELECT AVG(commission_pct)
FROM employees;

#正确的：
SELECT SUM(commission_pct) / COUNT(IFNULL(commission_pct,0)),
AVG(IFNULL(commission_pct,0))
FROM employees;

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？

如果使用的是MyISAM 存储引擎，则三者效率相同，都是O(1)

如果使用的是InnoDB 存储引擎，则三者效率：COUNT(*) = COUNT(1)> COUNT(字段)

其他：方差、标准差、中位数

二、GROUP BY 的使用

1.查询各个部门的平均工资，最高工资

#需求：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

2.查询各个job_id的平均工资

#需求：查询各个job_id的平均工资
SELECT job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;

3.查询各个department_id,job_id的平均工资

#方式1：
SELECT department_id,job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY  department_id,job_id;
#方式2：
SELECT job_id,department_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id,department_id;

#错误的！
SELECT department_id,job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;

结论1：SELECT中出现的非组函数的字段必须声明在GROUP BY 中。反之，GROUP BY中声明的字段可以不出现在SELECT中。

结论2：GROUP BY 声明在FROM后面、WHERE后面，ORDER BY 前面、LIMIT前面

结论3：MySQL中GROUP BY中使用WITH ROLLUP

SELECT department_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id WITH ROLLUP;

4.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;

#说明：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。
#错误的：
SELECT department_id,AVG(salary) avg_sal
FROM employees
GROUP BY department_id WITH ROLLUP
ORDER BY avg_sal ASC;

三、HAVING的使用 

作用：用来过滤数据的

1.查询各个部门中最高工资比10000高的部门信息

#错误的写法：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
WHERE MAX(salary) > 10000
GROUP BY department_id;

如果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。

HAVING 必须声明在 GROUP BY 的后面。

开发中，我们使用HAVING的前提是SQL中使用了GROUP BY。

#正确的写法：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) > 10000;

2.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

#方式1：推荐，执行效率高于方式2.
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
WHERE department_id IN (10,20,30,40)
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) > 10000;

#方式2：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) > 10000 AND department_id IN (10,20,30,40);

四、结论

1.小结

结论：当过滤条件中有聚合函数时，则此过滤条件必须声明在HAVING中。

当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。

2.WHERE 与 HAVING 的对比

从适用范围上来讲，HAVING的适用范围更广。 

如果过滤条件中没有聚合函数：这种情况下，WHERE的执行效率要高于HAVING

3.SQL底层执行原理

SELECT 语句的完整结构

sql92语法：
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：
SELECT ....,....,....(存在聚合函数)
FROM ... (LEFT / RIGHT)JOIN ....ON 多表的连接条件 
(LEFT / RIGHT)JOIN ... ON ....
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.SQL语句的执行过程：

FROM ...,...-> ON -> (LEFT/RIGNT  JOIN) -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> DISTINCT -> 

ORDER BY -> LIMIT