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news 2025/7/14 20:13:50

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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()

注意：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;

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 MAX(last_name),MIN(last_name),MAX(hire_date),MIN(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;

COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。

SELECT COUNT(commission_pct)
FROM employees;

注意点1：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count(列名)。

注意点2：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。

2. GROUP BY

2.1 基本使用

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中SELECT中。

SELECT job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;

SELECT AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;

如下GROUP BY使用的语法错误：

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

2.2 使用多个列分组

例子：查询各个deprtment_id,job_id的平均工资

SELECT department_id,job_id,AVG(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。

3. HAVING

3.1 基本使用

过滤分组：HAVING子句

1. 行已经被分组。

2. 使用了聚合函数。

3. 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。

4. HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用。

#查询各个部门中工资比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;#正确的写法：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) > 10000;

错误的原因：非法使用聚合函数：不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。

结论：

1）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

2）HAVING必须声明在GROUP BY的后面

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：

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。