《SQL必知必会》(9，10，11)：汇总数据、分组数据、使用子查询

上回：《SQL必知必会》(7，8)：创建计算字段、使用数据处理函数

第九课：汇总数据

9.1 聚合函数

就是我们需要汇总的，但不一定要检索出来，比我我们需要数据库表的行数，或者是某些行的和，最大值，最小值，平均值等等。。。
聚合函数（aggregate function）：对某些行 运行的函数，计算并返回一个值。

下面简单举例子，逐个说明。
基于此表，Products

AVG() 函数

即 average 。
平均值的计算公式，想必不陌生：

返回Products表中所有产品的平均价格：

select  AVG(prod_price) as avg_price 
from products

AVG()函数只能用于单个列的平均值，一行数据是由多个列组成的。如果要获得多个列的平均值，必须使用多个AVG()函数。

COUNT()函数

行数。

SELECT COUNT(prod_id) as count
FROM Products;

MAX()函数

最大值。

SELECT MAX(prod_price) as maxprice
FROM Products; 

MIN()函数

最小值。

SELECT MIN(prod_price) AS min_price 
FROM Products; 

SUM()函数

求和。锤子刘涛TNT

select  SUM(item_price) as sum_price 
from orderitems

9.2 聚集不同值

ALL 和distinct ；
distinct就是除去重复值，结果集中都是不相同的值。

默认是all；

SELECT AVG(DISTINCT prod_price) AS avg_price 
FROM Products 
WHERE vend_id = 'DLL01'; 

这个就是，平均值，只考虑不同的价格的情况。实际中大概是每个种类的价格。

注意，distinct不能用于count(*)
如果指定列名，则distinct只能用于count()。类似的，distinct必须使用列名，不能用于计算或表达式。

9.3 组合聚集函数

聚集函数可以组合使用，一个或多个都可以。
如：

SELECT COUNT(*) AS num_items,        
MIN(prod_price) AS price_min,        
MAX(prod_price) AS price_max,        
AVG(prod_price) AS price_avg 
FROM Products;

9.4 小结

聚集函数用来汇总数据。SQL支持5个聚集函数，可以用多种方法使用它们，返回所需的结果。这些函数很高效，它们返回结果一般比你在自己的客户端应用程序中计算要快得多。

第十课：分组数据

group by子句 和 having子句 !很重要

10.1 数据分组

我们用上一节课学到的，
如：可以查询某个供应商DLL01提供的产品数目，但是我们无法查询所有供应商各自提供的产品数目。
所以我们要解决他，就要分组，使用分组可以将数据分为多个逻辑组。对每个组进行聚集计算。

10.2 创建分组

分组是使用select语句的group by子句建立的。

这个就是在products表中查询每个vend_id的数量。
group by vend_id 就是以vend_id 来分组。
在使用group by之前有一些规定：

• group by子句可以包含任意数量的列，因此分组可以嵌套，就像一维数组中嵌套一维数组，然后就变成了二维数组，俄罗斯套娃了解一下！！
• 子句中每一列都必须是检索列或有效的的表达式

表达式是一个或多个值，运算符和SQL函数的组合，它们计算结果为确定的值。 这些SQL 表达式就像公式，它们是用查询语言编写的。还可以使用它们在数据库中查询特定的数据集。

• 大多数SQL不支持group by 列是文本等可变长度的数据类型。
• 如果分组列中有null ，那么将多行的null 分为一组。
• group by子句必须出现在where后边，order by之前。

10.3 过滤分组

除了能用group by分组数据，还可以用having过滤分组。规定包括哪些分组，排除哪些分组。
where和having；

• where是过滤指定的是行而不是分组，where没有分组的概念。
• having非常类似where。目前我们了解过的所有类型的where都可以用having来代替。
• 唯一的差别是，where过滤行，having过滤分组。

例子：

SELECT cust_id, COUNT(*) AS orders 
FROM Orders 
GROUP BY cust_id 
HAVING orders >= 2; 

第四行代码就是过滤 orders >= 2 的情况。

having 和 where差别
这里有另一种理解方法，WHERE在数据分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤。这是一个重要的区别，WHERE排除的行不包括在分组中。这可能会改变计算值，从而影响 HAVING子句中基于这些值过滤掉的分组。

在同一条SQL中可不可以同时使用where和having呢？
答：也是可以的
嗯哼？
例：
列出具有两个以上产品且其价格大于等于4的供应商：

SELECT vend_id, COUNT(*) AS num_prods 
FROM Products 
WHERE prod_price >= 4 
GROUP BY vend_id 
HAVING COUNT(*) >= 2;

10.4 分组和排序

group by 和 order by 经常一块干活，但是他们非常不一样！！

一般在使用group by的时候 也要给出 order by，这可以保证数据正确排序的唯一方法。不能仅依赖group by排序数据。

下面举个例子来对比 ：

SELECT order_num, COUNT(*) AS items 
FROM OrderItems 
GROUP BY order_num 
HAVING COUNT(*) >= 3; 

SELECT order_num, COUNT(*) AS items 
FROM OrderItems 
GROUP BY order_num 
HAVING COUNT(*) >= 3
order by items,order_num

10.5 select子句顺序

10.6小结

这一届我们了解到，group by将数据分组，having 过滤分组数据，where和having使用的区别。

第十一课：使用子查询

11.1 子查询

查询(query)：任何SQL语句本质都是查询，但是这个术语一般是指select语句。

注意：MySQL中，是在4.1版本引入的，之前的版本不支持子查询。

11.2 利用子查询进行过滤

我们用的所有表都是关系表，可以点击my头像，找数据库分组中的附录 那篇文章了解一下。

订单存储在两个表中。

• 每个订单包含订单编号，客户ID，订单日期，在Orders表中存储为一行。
• 各订单的物品存储在相关的OrderItems表中。
• Orders表不存储顾客信息，只存储顾客ID。顾客的实际信息存储在Customers表中。

我们需要列出订购物品 RGAN01的所有顾客，应该怎么检索？

1. 在OrderItems表中检索包含物品 RGAN01 的订单编号。
2. 在Orders表中 列出 订单编号的所有顾客ＩＤ
3. 检索所有顾客信息

我们的这三步骤是紧密相连的，是有关系的。我们可以单独执行。
第一条SQL：我们是要找出order_num 列。

现在我们知道了哪个订单包含要检索的物品。下一步我们就要查询 相关的客户ID。
第二步：

。
现在我们把这两个步骤结合起来。

执行步骤跟 单独写SQL一样。

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到这 我们走完了两步还剩最后一个。检索顾客ID的顾客信息。
第三步：

可以把其中的where子句转换为子查询：

与前边一样，只是多了一步。

warning !!!
作为子查询的select语句只能查询单列，不能返回多个列。

子查询性能不太好。后边(下一节)我们会有更好的解决方法。

11.3 作为计算字段使用子查询

假如需要显示Customers表中每个顾客的订单总数。订单与相应的顾客ID存在Orders表中。
解：

1. 在Customers表中检索顾客列表。
2. 对于检索出的每个顾客，统计在Orders表中的订单数目。

SELECT COUNT(*) AS orders  
FROM Orders  
WHERE cust_id = '1000000001'; 

要对每个顾客执行count(*) 应该将它作为一个查询。

orders.cust_id = customers.cust_id
是完全限定列名，table.column;
很重要！！！

11.4 小结

学习了 子查询，如何用。子查询常用在where子句的in操作符中，以及用来填充的计算列。