第08章_聚合函数
讲师：尚硅谷-宋红康（江湖人称：康师傅）官网： http://www.atguigu.com

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。

SELECT
AVG(salary), MAX(salary),MIN(salary), SUM(salary)
FROM
employees
WHERE
job_id
LIKE

‘%REP%’
;

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;

1.3 COUNT函数

COUNT()
返回表中记录总数，适用于
任意数据类型
。

COUNT(expr)
返回
expr
不为空
的记录总数。

问题：用
**count()
，
count(1)
，
count(
列名
)
谁好呢
?
SELECT

COUNT
()
FROM

employees
WHERE
department_id =
50
;
SELECT

COUNT
(
commission_pct
)
FROM
employees
WHERE
department_id =
50
;
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

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

SELECT
AVG(salary)
FROM
employees
GROUP

BY
department_id ;

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 ;

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。
注意：
SELECT
department_id,
AVG
(
salary
)
FROM
employees
WHERE
department_id >
80
GROUP

BY
department_id
WITH

ROLLUP
;
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

1. 行已经被分组。
2. 使用了聚合函数。
3. 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。
4. 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
;

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;

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：

1. 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；
2. 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；
3. 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 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。
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。