基础06：聚合函数

标签：... GROUP 聚合函数 06 筛选 WHERE HAVING SELECT

一、聚合函数介绍

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();

1.1 AVG和SUM函数

可以对数值型数据使用AVG和SUM函数
AVG = SUM / COUNT(SUM、COUNT自动过滤掉为NULL的值)

-- AVG / SUM :只适用于数值类型的字段（或变量）
-- 查询成绩表中的成绩这一列的平均数和总数
SELECT AVG(score),SUM(score) FROM j_score;

1.2 MIN和MAX函数

可以对任意数据类型的数据使用MIN和MAX函数

-- 查询成绩表中的最高成绩和最低成绩
SELECT MIN(score),MAX(score) FROM j_score;

1.3 COUNT函数

COUNT(*))返回表中记录总数，适用于任意数据类型。
COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。
计算指定字段在查询结构中出现的个数（不包含NULL值）

-- 
SELECT
	COUNT( sname ),
	COUNT( SNO ),
	COUNT( 12 * sname ),
	COUNT( 1 ),
	COUNT( 2 ),
	COUNT( 4 ),
	COUNT(*) 
FROM
	j_student;

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。

二、GROUP BY

GROUP BY的常规用法是配合聚合函数，利用分组信息进行统计，常见的是配合max等聚合函数筛选数据后分析，以及配合having进行筛选后过滤。
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。
GROUP BY声明在FROM后面，WHERE后面，ORDER BY前面，LIMIT前面

-- 可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组
-- 按出生年月和名字进行分组，按日期升序查询出每个人所有科目的平均成绩和总成绩
SELECT
	j1.sname,
	j1.sbir,
	AVG( j2.score ),
	SUM( j2.score ) 
FROM
	j_student j1
	INNER JOIN j_score j2 ON j1.sno = j2.sno 
WHERE
	j2.score >= 60 
GROUP BY
	j1.sname ,j1.sbir
ORDER BY
	j1.sbir ASC;

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。
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。

三、HAVING

3.1 基本使用

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。

-- 按出生年月和名字进行分组，查询出个人所有科目的总成绩大于300的数据
SELECT
	j1.sname,
	j1.sbir,
	AVG( j2.score ),
	SUM( j2.score ) 
FROM
	j_student j1
	INNER JOIN j_score j2 ON j1.sno = j2.sno 
WHERE
	j2.score >= 60 
GROUP BY
	j1.sname,
	j1.sbir 
HAVING
	SUM( j2.score )>= 300;

结论：

① 当过滤条件中是否存在聚合函数时
- 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 HAVING必须声明在GROUP BY的后面。

③ 正常开发中，HAVING 使用的前提是SQL中使用了GROUP BY。

3.2 WHERE和HAVING的对比

区别1：
- WHERE 可以直接使用表中的字段作为筛选条件，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。
区别二：
- 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，而 HAVING 是先连接后筛选。
- 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。

结论：

	优点	缺点
WHERE	先筛选数据再关联，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	在最后的结果集中进行筛选，执行效率较低

四、SELECT的执行过程

4.1 查询的结构

#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

4.2 SELECT执行顺序

4.2.1 关键字的顺序是不能颠倒的

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...

4.2.2 SELECT语句的执行顺序（在 MySQL 和 Oracle 中，SELECT 执行顺序基本相同）

FROM -> ON -> (LEFT/RIGHT JOIN) -> 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：

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。

4.3 SQL的执行原理

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：
1. 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；
2. 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；
3. 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。

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From： https://www.cnblogs.com/wl-666/p/16766598.html

一、聚合函数介绍

1.1 AVG和SUM函数

1.2 MIN和MAX函数

1.3 COUNT函数

二、GROUP BY

三、HAVING

3.1 基本使用

3.2 WHERE和HAVING的对比

四、SELECT的执行过程

4.1 查询的结构

4.2 SELECT执行顺序

4.2.1 关键字的顺序是不能颠倒的

4.2.2 SELECT语句的执行顺序（在 MySQL 和 Oracle 中，SELECT 执行顺序基本相同）

4.3 SQL的执行原理

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