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本篇内容介绍了“MySQL 中的聚合函数怎么用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
MySQL 聚合函数和分页查询
我们在之前了解到了 SQL 单行函数。实际上 SQL 函数还有一类，叫做聚合（或聚集、分组）函数，它是对一组数据进行汇总的函数，输入的是一组数据的集合，输出的是单个值。
1. 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()
聚合函数语法
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
可以对数值型数据使用 AVG 和 SUM 函数。
SELECT AVG(salary), MAX(salary),MIN(salary), SUM(salary)
FROM employees
WHERE job_id LIKE %REP%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。
SELECT MIN(hire_date), MAX(hire_date)
FROM employees;1.3 COUNT 函数
COUNT(*) 返回表中记录总数，适用于任意数据类型。
SELECT COUNT(*)
FROM employees
WHERE department_id = 50;COUNT(expr) 返回 expr 不为空的记录总数。
SELECT COUNT(commission_pct)
FROM employees
WHERE department_id = 50; // 忽略了 Null 值 计算表中有多少条记录
方式 1：count(*)
方式 2：count(1)
方式 3：count(某具体字段)，但是因为忽略了 null 值，所以不一定对
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，但是 COUNT(*) 的效率略高
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。
注意：
以上分组函数都忽略 null 值
可以和 distinct 搭配实现去重的运算
count 函数的单独介绍，一般使用 count(*) 用作统计行数
和分组函数一同查询的字段要求是 group by 后的字段
2. GROUP BY
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，语法如下：
SELECT column, group_function(column)
FROM table
[WHERE condition]
[GROUP BY group_by_expression]
[ORDER BY column];明确：WHERE 一定放在 FROM 后面
1、在 SELECT 列表中所有未包含在组函数中的列都应该包含在 GROUP BY 子句中
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id ;2、包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在 SELECT 列表中
SELECT AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id ;2.2 使用多个列分组
SELECT department_id AS dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id, job_id ;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。
SELECT department_id,AVG(salary)
FROM employees
WHERE department_id 80
GROUP BY department_id WITH ROLLUP;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，当然这是只在 5.7 才存在的
3. HAVING(过滤数据)
3.1 基本使用
过滤分组：HAVING 子句
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。
SELECT department_id, MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) 10000 ;非法使用聚合函数：不能在 WHERE 子句中使用聚合函数来代替过滤条件。如下：
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
WHERE AVG(salary) 8000
GROUP BY department_id;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
# 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);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
3.2 WHERE 和 HAVING 的对比
1. 从适用范围上来讲，HAVING 的适用范围更广。
2. 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 2：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。
小结如下：
优点缺点 WHERE(分组前筛选) 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(分组后筛选) 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
开发中的选择：
WHERE 和 HAVING 也不是互相排斥的，我们可以在一个查询里面同时使用 WHERE 和 HAVING。包含分组统计函数的条件用 HAVING，普通条件用 WHERE。这样，我们就既利用了 WHERE 条件的高效快速，又发挥了 HAVING 可以使用包含分组统计函数的查询条件的优点。当数据量特别大的时候，运行效率会有很大的差别。一般来讲，能用分组前筛选的，尽量使用分组前筛选，提高效率
4. 回顾：分页查询 ★
应用场景：当要显示的数据，一页显示不全，需要分页提交 sql 请求
语法：
select 查询列表
from 表
【join type join 表 2
on 连接条件
where 筛选条件
group by 分组字段
having 分组后的筛选
order by 排序的字段】 limit 【offset,】size;
offset 要显示条目的起始索引（起始索引从 0 开始） size 要显示的条目个数 特点：
limit 语句放在查询语句的最后
公式
select 查询列表
from 表
limit (page-1)*size,size;假设 size=10，即每页显示 10 条记录，page 从 1 开始，即第一页
page=1，则显示条目的起始索引为 0，页面显示 0 -10 条
page=2，则显示条目的起始索引为 10，页面显示 11-20 条
page=3，则显示条目的起始索引为 20，页面显示 21-30 条
案例 1：查询前五条员工信息
SELECT * FROM employees LIMIT 0,5;
SELECT * FROM employees LIMIT 5;案例 2：查询第 11 条——第 25 条
SELECT * FROM employees LIMIT 10,15;案例 3：有奖金的员工信息，并且工资较高的前 10 名显示出来
SELECT *
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL
ORDER BY salary DESC
LIMIT 10 ;5. SELECT 的执行过程
5.1 SELECT 语句的完整结构
# 方式 1：sql92 语法：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：sql99 语法
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 ...,...
#（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 5.2 SELECT 执行顺序
你需要记住 SELECT 查询时的两个顺序：
1. 关键字的顺序是不能颠倒的：
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...2.SELECT 语句的执行顺序（在 MySQL 和 Oracle 中，SELECT 执行顺序基本相同）：
FROM - 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。
从这里的执行顺序我们也看出来了，因为 where 是先筛选的，因此 group by 语句事先分组，参与分组的数据要少，因此执行效率要高
5.3 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：
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；
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；
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。** 更细致的内容参考后续的高级篇架构
6. 课后练习
综合练习 1
1.where 子句可否使用组函数进行过滤? No
2. 查询公司员工工资的最大值，最小值，平均值，总和
SELECT MAX(salary), MIN(salary), AVG(salary), SUM(salary)
FROM employees;3. 查询各 job_id 的员工工资的最大值，最小值，平均值，总和
SELECT job_id, MAX(salary), MIN(salary), AVG(salary), SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;4. 选择具有各个 job_id 的员工人数
SELECT job_id, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY job_id;5. 查询员工最高工资和最低工资的差距（DIFFERENCE）
SELECT MAX(salary), MIN(salary), MAX(salary) - MIN(salary) DIFFERENCE
FROM employees;6. 查询各个管理者手下员工的最低工资，其中最低工资不能低于 6000，没有管理者的员工不计算在内
SELECT manager_id, MIN(salary)
FROM employees
WHERE manager_id IS NOT NULL
GROUP BY manager_id
HAVING MIN(salary) 6000;7. 查询所有部门的名字，location_id，员工数量和平均工资，并按平均工资降序
SELECT department_name, location_id, COUNT(employee_id), AVG(salary) avg_sal
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
GROUP BY department_name, location_id
ORDER BY avg_sal DESC;
8. 查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资
SELECT department_name,job_id,MIN(salary)
FROM departments d LEFT JOIN employees e
ON e.`department_id` = d.`department_id`
GROUP BY department_name,job_id
综合练习 2
1. 简单的分组
案例 1：查询每个工种的员工平均工资
SELECT AVG(salary),job_id
FROM employees
GROUP BY job_id;案例 2：查询每个位置的部门个数
SELECT COUNT(*),location_id
FROM departments
GROUP BY location_id;2. 可以实现分组前的筛选
案例 1：查询邮箱中包含 a 字符的 每个部门的最高工资
SELECT MAX(salary),department_id
FROM employees
WHERE email LIKE %a%
GROUP BY department_id;案例 2：查询有奖金的每个领导手下员工的平均工资
SELECT AVG(salary),manager_id
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL
GROUP BY manager_id;3. 分组后筛选
案例 1：查询哪个部门的员工个数 5
#①查询每个部门的员工个数
SELECT COUNT(*),department_id
FROM employees
GROUP BY department_id;
#② 筛选刚才①结果
SELECT COUNT(*),department_id
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING COUNT(*)案例 2：每个工种有奖金的员工的最高工资 12000 的工种编号和最高工资
SELECT job_id,MAX(salary)
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL
GROUP BY job_id
HAVING MAX(salary) 12000;案例 3：领导编号 102 的每个领导手下的最低工资大于 5000 的领导编号和最低工资
SELECT manager_id,MIN(salary)
FROM employees
GROUP BY manager_id
Where manager_id 102
HAVING MIN(salary) 5000;4. 添加排序
案例：每个工种有奖金的员工的最高工资 6000 的工种编号和最高工资, 按最高工资升序
SELECT job_id,MAX(salary) m
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL
GROUP BY job_id
HAVING m 6000
ORDER BY m ;5. 按多个字段分组
案例：查询每个工种每个部门的最低工资, 并按最低工资降序
SELECT MIN(salary),job_id,department_id
FROM employees
GROUP BY department_id,job_id
ORDER BY MIN(salary) DESC;“MySQL 中的聚合函数怎么用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
