我们上一章讲到了 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
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。
mysql> SELECT AVG(salary), MAX(salary),MIN(salary), SUM(salary)
-> FROM employees
-> WHERE job_id LIKE '%REP%';
+--------------+-------------+-------------+-------------+
| AVG(salary) | MAX(salary) | MIN(salary) | SUM(salary) |
+--------------+-------------+-------------+-------------+
| 16127.112424 | 22410.26 | 11692.31 | 532194.71 |
+--------------+-------------+-------------+-------------+
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。
mysql> SELECT MIN(hire_date), MAX(hire_date)
-> FROM employees;
+----------------+----------------+
| MIN(hire_date) | MAX(hire_date) |
+----------------+----------------+
| 1987-06-17 | 2000-04-21 |
+----------------+----------------+
1 row in set (0.01 sec)
1.3 COUNT函数
COUNT(*)返回表中记录总数，适用于 任意数据类型 。
mysql> SELECT COUNT(*)
-> FROM employees
-> WHERE department_id = 50;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 45 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)
COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。
mysql> SELECT COUNT(commission_pct)
-> FROM employees
-> WHERE department_id = 50;
+-----------------------+
| COUNT(commission_pct) |
+-----------------------+
| 0 |
+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
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。
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
mysql> SELECT department_id, AVG(salary)
-> FROM employees
-> GROUP BY department_id ;
+---------------+--------------+
| department_id | AVG(salary) |
+---------------+--------------+
| NULL | 13641.020000 |
| 10 | 8574.350000 |
| 20 | 18512.815000 |
| 30 | 8087.178333 |
| 40 | 12666.670000 |
| 50 | 6772.874889 |
| 60 | 12861.538000 |
| 70 | 19487.170000 |
| 80 | 17458.213529 |
| 90 | 37675.196667 |
| 100 | 16758.968333 |
| 110 | 19779.475000 |
+---------------+--------------+
12 rows in set (0.04 sec)
包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中
mysql> SELECT AVG(salary)
-> FROM employees
-> GROUP BY department_id ;
+--------------+
| AVG(salary) |
+--------------+
| 13641.020000 |
| 8574.350000 |
| 18512.815000 |
| 8087.178333 |
| 12666.670000 |
| 6772.874889 |
| 12861.538000 |
| 19487.170000 |
| 17458.213529 |
| 37675.196667 |
| 16758.968333 |
| 19779.475000 |
+--------------+
12 rows in set (0.00 sec)
2.2 使用多个列分组
mysql> SELECT department_id dept_id, job_id, SUM(salary)
-> FROM employees
-> GROUP BY department_id, job_id ;
+---------+------------+-------------+
| dept_id | job_id | SUM(salary) |
+---------+------------+-------------+
| 90 | AD_PRES | 46769.21 |
| 90 | AD_VP | 66256.38 |
| 60 | IT_PROG | 64307.69 |
| 100 | FI_MGR | 23384.60 |
| 100 | FI_ACCOUNT | 77169.21 |
| 30 | PU_MAN | 21435.89 |
| 30 | PU_CLERK | 27087.18 |
| 50 | ST_MAN | 70933.32 |
| 50 | ST_CLERK | 108543.55 |
| 80 | SA_MAN | 118871.72 |
| 80 | SA_REP | 474707.54 |
| NULL | SA_REP | 13641.02 |
| 50 | SH_CLERK | 125302.50 |
| 10 | AD_ASST | 8574.35 |
| 20 | MK_MAN | 25333.32 |
| 20 | MK_REP | 11692.31 |
| 40 | HR_REP | 12666.67 |
| 70 | PR_REP | 19487.17 |
| 110 | AC_MGR | 23384.60 |
| 110 | AC_ACCOUNT | 16174.35 |
+---------+------------+-------------+
20 rows in set (0.00 sec)
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
- 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。
mysql> SELECT department_id, MAX(salary)
-> FROM employees
-> GROUP BY department_id
-> HAVING MAX(salary)>10000 ;
+---------------+-------------+
| department_id | MAX(salary) |
+---------------+-------------+
| NULL | 13641.02 |
| 20 | 25333.32 |
| 30 | 21435.89 |
| 40 | 12666.67 |
| 50 | 15979.48 |
| 60 | 17538.46 |
| 70 | 19487.17 |
| 80 | 27282.03 |
| 90 | 46769.21 |
| 100 | 23384.60 |
| 110 | 23384.60 |
+---------------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)
非法使用聚合函数 ： 不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。 如下：
mysql> SELECT department_id, AVG(salary)
-> FROM employees
-> WHERE AVG(salary) > 8000
-> GROUP BY department_id;
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，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。
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
你需要记住 SELECT 查询时的两个顺序： 1. 关键字的顺序是不能颠倒的：
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...
2 .**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。
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。
