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。
聚合函数作用于一组数据,并对一组数据返回一个值
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%';
# 如下操作没有意义:(只有数值类型的才有意义)
SELECT SUM(last_name)
FROM employees;
可以对任意数据类型的数据使用 MIN 和 MAX 函数(数值,字符串,时间,变量)
SELECT MIN(hire_date), MAX(hire_date),MAX(salary),MIN(salary)
FROM employees;
COUNT(*)返回表中记录总数,适用于任意数据类型。
若要返回表中有多少条记录,如何实现:
- count(*)
- count(1)
- count(具体字段):不一定对!(计算指定字段出现的个数时,是不计算NULL的!)
SELECT COUNT(employee_id),COUNT(salary),COUNT(2*salary),COUNT(1),COUNT(2),COUNT(*)
FROM employees;
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;
SELECT
AVG(salary),SUM(salary)/COUNT(salary),
AVG(commission_pct),SUM(commission_pct)/COUNT(commission_pct),
SUM(commission_pct)/107
FROM employees;
其中,第一二行的值是相等的,与第三行不相等
#查询奖金率的平均值:
select
AVG(IFNULL(commission_pct,0))
from employees;
问题:用count(*),count(1),count(不存在NULL的列名)谁好呢?
其实,对于MyISAM引擎的表是没有区别的(O(1))。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。
#需求:查询各个部门的平均工资,最高工资
SELECT department_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;
#需求:查询各个job_id的平均工资,最高工资
SELECT job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;
#需求:查询各个部门,job_id的平均工资,最高工资
SELECT department_id,job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id,job_id;
#或者,顺序换一下,最后的效果一样的
SELECT job_id,department_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id,department_id;
#这个写法是错误的;
SELECT department_id,job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;
结论一:
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
结论二:
group by 声明在from\where后面,在order by\limit前面
结论三:
MYSQL中GROUP BY中使用WITH ROLLUP,就不能再使用order by了
SELECT department_id,AVG(salary) avg_sal
FROM employees
GROUP BY department_id WITH ROLLUP;
ORDER BY avg_sal ASC;
#加上这行以后会报错
可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组
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
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 ;
包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中
GROUP BY department_id
SELECT department_id dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id, job_id ;
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。
过滤分组:HAVING子句
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。如下:
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
WHERE AVG(salary) > 8000
GROUP BY department_id;
结论:
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:
名字 | 区别1 | 区别2 |
---|---|---|
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 |
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.
#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
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...
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。
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:
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。
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。