我们上一篇讲到了 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。接下来我们来看看什么是聚合函数及聚合函数的分类
聚合函数类型
- AVG()
- SUM()
- MAX()
- MIN()
- COUNT()
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
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%'
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
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
问题1:用 COUNT(*), COUNT(1), COUNT(列名) 谁更好呢?
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。
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 manager_id, MIN(salary)
FROM employees
WHERE manager_id IS NOT NULL
GROUP BY manager_id
包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中
SELECT
SUM( salary )
FROM
employees
GROUP BY
department_id
SELECT
d.department_name,
d.location_id,
COUNT(e.employee_id) AS 'NUM',
AVG( e.salary ) AS 'avg_salary'
FROM
departments d
LEFT JOIN employees e ON d.department_id = e.department_id
GROUP BY
d.department_name,
d.location_id
ORDER BY
avg_salary DESC
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。
SELECT manager_id, MIN(salary)
FROM employees
WHERE manager_id IS NOT NULL
GROUP BY manager_id
HAVING MIN(salary) >= 6000
非法使用聚合函数
不能在 WHERE 子句
中使用聚合函数。
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 | 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 | 在链接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。
你需要记住 SELECT 查询时的两个顺序:
关键字的顺序是不能颠倒的:
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...
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。
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:
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
。
后在 vt6 的基础上,取出指定行的记录,也就是 LIMIT 阶段
,得到 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
。