第8章_聚合函数
文章目录
- 1 聚合函数介绍
-
- 1.1 AVG和SUM函数
- 1.2 MIN和Max函数
- 1.3 COUNT函数
- 演示代码
- 2 GROUP BY
-
- 2.1 基本使用
- 2.2 使用多个列分组
- 2.3 演示代码
- 3 HAVING
-
- 3.1 基本使用
- 3.2 WHERE和HAVING的对比
- 3.3 演示代码
- 4 SELECT的执行过程
-
- 4.1 查询的结构
- 4.2 SELECT执行顺序
- 4.3 SQL的执行原理
- 演示代码
- 课后练习
上一章讲到了 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。
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
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 WHERE job_id LIKE '%REP%';
/*
+-------------+-------------+-------------+-------------+
| AVG(salary) | MAX(salary) | MIN(salary) | SUM(salary) |
+-------------+-------------+-------------+-------------+
| 8272.727273 | 11500.00 | 6000.00 | 273000.00 |
+-------------+-------------+-------------+-------------+
*/
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;
/*
+----------------+----------------+
| MIN(hire_date) | MAX(hire_date) |
+----------------+----------------+
| 1987-06-17 | 2000-04-21 |
+----------------+----------------+
*/
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(*) |
+----------+
| 45 |
+----------+
*/
- COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。
SELECT COUNT(commission_pct)
FROM employees
WHERE department_id = 50;
/*
+-----------------------+
| COUNT(commission_pct) |
+-----------------------+
| 0 |
+-----------------------+
*/
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。
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。
演示代码
#1. 常见的几个聚合函数
#1.1 AVG / SUM ：只适用于数值类型的字段（或变量）
SELECT AVG(salary),SUM(salary),AVG(salary) * 107
FROM employees;
/*输出
+-------------+-------------+-------------------+
| AVG(salary) | SUM(salary) | AVG(salary) * 107 |
+-------------+-------------+-------------------+
| 6461.682243 | 691400.00 | 691400.000000 |
+-------------+-------------+-------------------+
*/
#如下的操作没有意义
SELECT SUM(last_name),AVG(last_name),SUM(hire_date)
FROM employees;
#1.2 MAX / MIN :适用于数值类型、字符串类型、日期时间类型的字段（或变量）
SELECT MAX(salary),MIN(salary)
FROM employees;
/*输出
+-------------+-------------+
| MAX(salary) | MIN(salary) |
+-------------+-------------+
| 24000.00 | 2100.00 |
+-------------+-------------+
*/
SELECT MAX(last_name),MIN(last_name),MAX(hire_date),MIN(hire_date)
FROM employees;
/*输出
+----------------+----------------+----------------+----------------+
| MAX(last_name) | MIN(last_name) | MAX(hire_date) | MIN(hire_date) |
+----------------+----------------+----------------+----------------+
| Zlotkey | Abel | 2000-04-21 | 1987-06-17 |
+----------------+----------------+----------------+----------------+
*/
#1.3 COUNT：
# ① 作用：计算指定字段在查询结构中出现的个数（不包含NULL值的）
SELECT COUNT(employee_id),COUNT(salary),COUNT(2 * salary),COUNT(1),COUNT(2),COUNT(*)
FROM employees ;
/*输出：
+--------------------+---------------+-------------------+----------+----------+----------+
| COUNT(employee_id) | COUNT(salary) | COUNT(2 * salary) | COUNT(1) | COUNT(2) | COUNT(*) |
+--------------------+---------------+-------------------+----------+----------+----------+
| 107 | 107 | 107 | 107 | 107 | 107 |
+--------------------+---------------+-------------------+----------+----------+----------+
*/
SELECT *
FROM employees;
#如果计算表中有多少条记录，如何实现？
#方式1：COUNT(*)
#方式2：COUNT(1)
#方式3：COUNT(具体字段) : 不一定对！
#② 注意：计算指定字段出现的个数时，是不计算NULL值的。
SELECT COUNT(commission_pct)#COUNT(具体字段)
FROM employees;
/*
+-----------------------+
| COUNT(commission_pct) |
+-----------------------+
| 35 |
+-----------------------+
*/
SELECT commission_pct#具体字段
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL;
/* 35条记录
+----------------+
| commission_pct |
+----------------+
| 0.40 |
| 0.30 |
| 0.30 |
*/
#③ 公式：AVG = SUM / COUNT（有没有空值都成立）
SELECT AVG(salary),SUM(salary)/COUNT(salary),
AVG(commission_pct),SUM(commission_pct)/COUNT(commission_pct),
SUM(commission_pct) / 107
FROM employees;
/*
+-------------+---------------------------+---------------------+-------------------------------------------+---------------------------+
| AVG(salary) | SUM(salary)/COUNT(salary) | AVG(commission_pct) | SUM(commission_pct)/COUNT(commission_pct) | SUM(commission_pct) / 107 |
+-------------+---------------------------+---------------------+-------------------------------------------+---------------------------+
| 6461.682243 | 6461.682243 | 0.222857 | 0.222857 | 0.072897 |
+-------------+---------------------------+---------------------+-------------------------------------------+---------------------------+
*/
#需求：查询公司中平均奖金率
#错误的！
SELECT AVG(commission_pct)
FROM employees;
#SUM也不考虑空值NULL
#正确的：
SELECT SUM(commission_pct) / COUNT(IFNULL(commission_pct,0)),#等同于COUNT(IFNULL(commission_pct,1/2/3/4/))
AVG(IFNULL(commission_pct,0))
FROM employees;
/*输出：
+-------------------------------------------------------+-------------------------------+
| SUM(commission_pct) / COUNT(IFNULL(commission_pct,0)) | AVG(IFNULL(commission_pct,0)) |
+-------------------------------------------------------+-------------------------------+
| 0.072897 | 0.072897 |
+-------------------------------------------------------+-------------------------------+
*/
# 如何需要统计表中的记录数，使用COUNT(*)、COUNT(1)\COUNT(常数)、COUNT(具体字段) 哪个效率更高呢？
# 如果使用的是MyISAM 存储引擎，则三者效率相同，时间复杂度都是O(1)
# 如果使用的是InnoDB 存储引擎，则三者效率：COUNT(*) = COUNT(1)> COUNT(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
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 ;
/*
+---------------+--------------+
| department_id | AVG(salary) |
+---------------+--------------+
| NULL | 7000.000000 |
| 10 | 4400.000000 |
| 20 | 9500.000000 |
| 30 | 4150.000000 |
| 40 | 6500.000000 |
| 50 | 3475.555556 |
| 60 | 5760.000000 |
| 70 | 10000.000000 |
| 80 | 8955.882353 |
| 90 | 19333.333333 |
| 100 | 8600.000000 |
| 110 | 10150.000000 |
+---------------+--------------+
*/
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 ;
/*
+--------------+
| AVG(salary) |
+--------------+
| 7000.000000 |
| 4400.000000 |
| 9500.000000 |
| 4150.000000 |
| 6500.000000 |
| 3475.555556 |
| 5760.000000 |
| 10000.000000 |
| 8955.882353 |
| 19333.333333 |
| 8600.000000 |
| 10150.000000 |
+--------------+
*/
2.2 使用多个列分组
SELECT department_id dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id, job_id ;
/*
+---------+------------+-------------+
| dept_id | job_id | SUM(salary) |
+---------+------------+-------------+
| NULL | SA_REP | 7000.00 |
| 10 | AD_ASST | 4400.00 |
| 20 | MK_MAN | 13000.00 |
| 20 | MK_REP | 6000.00 |
| 30 | PU_CLERK | 13900.00 |
| 30 | PU_MAN | 11000.00 |
| 40 | HR_REP | 6500.00 |
| 50 | SH_CLERK | 64300.00 |
| 50 | ST_CLERK | 55700.00 |
| 50 | ST_MAN | 36400.00 |
| 60 | IT_PROG | 28800.00 |
| 70 | PR_REP | 10000.00 |
| 80 | SA_MAN | 61000.00 |
| 80 | SA_REP | 243500.00 |
| 90 | AD_PRES | 24000.00 |
| 90 | AD_VP | 34000.00 |
| 100 | FI_ACCOUNT | 39600.00 |
| 100 | FI_MGR | 12000.00 |
| 110 | AC_ACCOUNT | 8300.00 |
| 110 | AC_MGR | 12000.00 |
+---------+------------+-------------+
*/
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;
/*
+---------------+--------------+
| department_id | AVG(salary) |
+---------------+--------------+
| 90 | 19333.333333 |
| 100 | 8600.000000 |
| 110 | 10150.000000 |
| NULL | 11809.090909 |
+---------------+--------------+
*/
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。
2.3 演示代码
#其他：方差、标准差、中位数
#2. GROUP BY 的使用
#需求：查询各个部门的平均工资，最高工资
SELECT department_id,AVG(salary),SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
/*输出：
+---------------+--------------+-------------+
| department_id | AVG(salary) | SUM(salary) |
+---------------+--------------+-------------+
| NULL | 7000.000000 | 7000.00 |
| 10 | 4400.000000 | 4400.00 |
| 20 | 9500.000000 | 19000.00 |
| 30 | 4150.000000 | 24900.00 |
| 40 | 6500.000000 | 6500.00 |
| 50 | 3475.555556 | 156400.00 |
| 60 | 5760.000000 | 28800.00 |
| 70 | 10000.000000 | 10000.00 |
| 80 | 8955.882353 | 304500.00 |
| 90 | 19333.333333 | 58000.00 |
| 100 | 8600.000000 | 51600.00 |
| 110 | 10150.000000 | 20300.00 |
+---------------+--------------+-------------+
*/
#需求：查询各个job_id的平均工资
SELECT job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;
/*输出
+------------+--------------+
| job_id | AVG(salary) |
+------------+--------------+
| AC_ACCOUNT | 8300.000000 |
| AC_MGR | 12000.000000 |
| AD_ASST | 4400.000000 |
| AD_PRES | 24000.000000 |
| AD_VP | 17000.000000 |
| FI_ACCOUNT | 7920.000000 |
| FI_MGR | 12000.000000 |
| HR_REP | 6500.000000 |
| IT_PROG | 5760.000000 |
| MK_MAN | 13000.000000 |
| MK_REP | 6000.000000 |
| PR_REP | 10000.000000 |
| PU_CLERK | 2780.000000 |
| PU_MAN | 11000.000000 |
| SA_MAN | 12200.000000 |
| SA_REP | 8350.000000 |
| SH_CLERK | 3215.000000 |
| ST_CLERK | 2785.000000 |
| ST_MAN | 7280.000000 |
+------------+--------------+
*/
#需求：查询各个department_id,job_id的平均工资
#方式1：
SELECT department_id,job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id,job_id;
/*部分输出
+---------------+------------+--------------+
| department_id | job_id | AVG(salary) |
+---------------+------------+--------------+
| NULL | SA_REP | 7000.000000 |
| 10 | AD_ASST | 4400.000000 |
| 20 | MK_MAN | 13000.000000 |
| 20 | MK_REP | 6000.000000 |
| 30 | PU_CLERK | 2780.000000 |
| 30 | PU_MAN | 11000.000000 |
| 40 | HR_REP | 6500.000000 |
| 50 | SH_CLERK | 3215.000000 |
*/
#方式2： 方式1和方式2其实是一样的(都按job_id,department_id分组)
SELECT job_id,department_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id,department_id;
/*部分输出
+------------+---------------+--------------+
| job_id | department_id | AVG(salary) |
+------------+---------------+--------------+
| AC_ACCOUNT | 110 | 8300.000000 |
| AC_MGR | 110 | 12000.000000 |
| AD_ASST | 10 | 4400.000000 |
| AD_PRES | 90 | 24000.000000 |
| AD_VP | 90 | 17000.000000 |
| FI_ACCOUNT | 100 | 7920.000000 |
| FI_MGR | 100 | 12000.000000 |
*/
#错误的！-->SELECT的job_id字段没有在GROUP BY中出现故错误
#AVG(salary)中的salary出现在组函数中，没有错
SELECT department_id,job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;#只按department_id分组Oracle中报错
#由上面错误引出的结论：
#结论1：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2：GROUP BY 声明在FROM后面、WHERE后面，ORDER BY 前面、LIMIT前面
#结论3：MySQL中GROUP BY中可使用WITH ROLLUP
#WITH ROLLUP举例：
#WITH ROLLUP：分完组后，在末尾添加整体的组函数结果
#如下面例子中，在末尾添加所有员工的AVG(salary) 6461.682243
SELECT department_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id WITH ROLLUP;
/*
+---------------+--------------+
| department_id | AVG(salary) |
+---------------+--------------+
| NULL | 7000.000000 |
| 10 | 4400.000000 |
| 20 | 9500.000000 |
| 30 | 4150.000000 |
| 40 | 6500.000000 |
| 50 | 3475.555556 |
| 60 | 5760.000000 |
| 70 | 10000.000000 |
| 80 | 8955.882353 |
| 90 | 19333.333333 |
| 100 | 8600.000000 |
| 110 | 10150.000000 |
| NULL | 6461.682243 |
+---------------+--------------+
*/
#需求A：查询各个部门的平均工资，按照平均工资升序排列
SELECT department_id,AVG(salary) avg_sal
FROM employees
GROUP BY department_id
ORDER BY avg_sal ASC;
/*
+---------------+--------------+
| department_id | avg_sal |
+---------------+--------------+
| 50 | 3475.555556 |
| 30 | 4150.000000 |
| 10 | 4400.000000 |
| 60 | 5760.000000 |
| 40 | 6500.000000 |
| NULL | 7000.000000 |
| 100 | 8600.000000 |
| 80 | 8955.882353 |
| 20 | 9500.000000 |
| 70 | 10000.000000 |
| 110 | 10150.000000 |
| 90 | 19333.333333 |
+---------------+--------------+
*/
#接着需求A引出以下说明：
#说明：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。
#错误的：
SELECT department_id,AVG(salary) avg_sal
FROM employees
GROUP BY department_id WITH ROLLUP
ORDER BY avg_sal ASC;
结论：
- 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。
- GROUP BY 声明在FROM后面、WHERE后面，ORDER BY 前面、LIMIT前面
- MySQL中GROUP BY中可使用WITH ROLLUP
3 HAVING
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 ;
/*
+---------------+-------------+
| department_id | MAX(salary) |
+---------------+-------------+
| 20 | 13000.00 |
| 30 | 11000.00 |
| 80 | 14000.00 |
| 90 | 24000.00 |
| 100 | 12000.00 |
| 110 | 12000.00 |
+---------------+-------------+
*/
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;
#报错：
#ERROR 1111 (HY000): Invalid use of group function
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，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。
3.3 演示代码
#3. HAVING的使用 (作用：用来过滤数据的)WHERE也是用于过滤
#练习：查询各个部门中最高工资比10000高的部门信息
#错误的写法：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
WHERE MAX(salary) > 10000#WHERE声明在FROM后
GROUP BY department_id;
#要求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。
#要求2：HAVING 必须声明在 GROUP BY 的后面。
#正确的写法：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) > 10000;
#要求3：开发中，我们使用HAVING的前提是SQL中使用了GROUP BY。
#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;
/*
+---------------+-------------+
| department_id | MAX(salary) |
+---------------+-------------+
| 20 | 13000.00 |
| 30 | 11000.00 |
+---------------+-------------+
*/
#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。
/*
WHERE 与 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
*/
4 SELECT的执行过程
4.1 查询的结构
#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
4.2 SELECT执行顺序
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。
4.3 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。
演示代码
#4. SQL底层执行原理
#4.1 SELECT 语句的完整结构
/*
#sql92语法：
SELECT ....,....,....(存在聚合函数)
FROM ...,....,....
WHERE 多表的连接条件 AND 不包含聚合函数的过滤条件
GROUP BY ...,....
HAVING 包含聚合函数的过滤条件
ORDER BY ....,...(ASC / DESC )
LIMIT ...,....
#sql99语法：
SELECT ....,....,....(存在聚合函数)
FROM ... (LEFT / RIGHT)JOIN ....ON 多表的连接条件
(LEFT / RIGHT)JOIN ... ON ....
WHERE 不包含聚合函数的过滤条件
GROUP BY ...,....
HAVING 包含聚合函数的过滤条件
ORDER BY ....,...(ASC / DESC )
LIMIT ...,....
*/
#4.2 SQL语句的执行过程：
#FROM ...,...-> ON -> (LEFT/RIGNT JOIN) -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> DISTINCT ->
# ORDER BY -> LIMIT
课后练习
# 第08章_聚合函数的课后练习
#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) max_sal ,MIN(salary) mim_sal,AVG(salary) avg_sal,SUM(salary) sum_sal
FROM employees;
/*输出
+----------+---------+-------------+-----------+
| max_sal | mim_sal | avg_sal | sum_sal |
+----------+---------+-------------+-----------+
| 24000.00 | 2100.00 | 6461.682243 | 691400.00 |
+----------+---------+-------------+-----------+
*/
#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;
/*部分输出
+------------+-------------+-------------+--------------+-------------+
| job_id | MAX(salary) | MIN(salary) | AVG(salary) | SUM(salary) |
+------------+-------------+-------------+--------------+-------------+
| AC_ACCOUNT | 8300.00 | 8300.00 | 8300.000000 | 8300.00 |
| AC_MGR | 12000.00 | 12000.00 | 12000.000000 | 12000.00 |
| AD_ASST | 4400.00 | 4400.00 | 4400.000000 | 4400.00 |
| AD_PRES | 24000.00 | 24000.00 | 24000.000000 | 24000.00 |
*/
#4.选择具有各个job_id的员工人数
SELECT job_id,COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY job_id;
/*部分输出：
+------------+----------+
| job_id | COUNT(*) |
+------------+----------+
| AC_ACCOUNT | 1 |
| AC_MGR | 1 |
| AD_ASST | 1 |
| AD_PRES | 1 |
| AD_VP | 2 |
| FI_ACCOUNT | 5 |
*/
# 5.查询员工最高工资和最低工资的差距（DIFFERENCE） #DATEDIFF
SELECT MAX(salary) - MIN(salary) "DIFFERENCE"
FROM employees;
/*
+------------+
| DIFFERENCE |
+------------+
| 21900.00 |
+------------+
*/
# 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;
/*输出
+------------+-------------+
| manager_id | MIN(salary) |
+------------+-------------+
| 102 | 9000.00 |
| 108 | 6900.00 |
| 145 | 7000.00 |
| 146 | 7000.00 |
| 147 | 6200.00 |
| 148 | 6100.00 |
| 149 | 6200.00 |
| 201 | 6000.00 |
| 205 | 8300.00 |
+------------+-------------+
*/
# 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;
/*
部分输出
+----------------------+-------------+--------------------+--------------+
| department_name | location_id | COUNT(employee_id) | avg_sal |
+----------------------+-------------+--------------------+--------------+
| Executive | 1700 | 3 | 19333.333333 |
| Accounting | 1700 | 2 | 10150.000000 |
| Public Relations | 2700 | 1 | 10000.000000 |
*/
# 8.查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资
SELECT d.department_name,e.job_id,MIN(salary)
FROM departments d LEFT JOIN employees e
ON d.`department_id` = e.`department_id`
GROUP BY department_name,job_id;
/*部分输出
+----------------------+------------+-------------+
| department_name | job_id | MIN(salary) |
+----------------------+------------+-------------+
| Accounting | AC_ACCOUNT | 8300.00 |
| Accounting | AC_MGR | 12000.00 |
| Administration | AD_ASST | 4400.00 |
| Benefits | NULL | NULL |
| Construction | NULL | NULL |
| Contracting | NULL | NULL |
*/