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MySQL中的聚合函数

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五种常用的聚合函数

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。
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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。

AVG和SUM函数

AVG函数:求平均值
SUM函数:求总和

AVG / SUM :只适用于数值类型的字段(或变量)

例如:

SELECTAVG(salary),SUM(salary),AVG(salary)*107FROM employees;

结果:
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MIN和MAX函数

MIN函数:求最小值
MAX函数:求最大值

可以对任意数据类型的数据使用 MIN 和 MAX 函数。

例如:

SELECTMAX(salary),MIN(salary)FROM employees;SELECTMAX(last_name),MIN(last_name),MAX(hire_date),MIN(hire_date)FROM employees;

结果:
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既然在ORDER BY中字符串可以排序,那么显然字符串是有大有小的,在MySQL中会根据字符串的ASCII码值进行大小的比较。(先比较第一个字符,如果相同则继续往后比较,如此继续下去)

COUNT函数

COUNT函数:计算指定字段在查询结构中出现的个数

注意:计算指定字段出现的个数时,是不计算NULL值的。

例如:

SELECTCOUNT(employee_id),COUNT(salary),COUNT(2* salary),COUNT(1),COUNT(2),COUNT(*)FROM employees ;

结果:
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注:employees表中一共有107条员工的信息,有些员工的相关字段会有NULL值

公式:AVG = SUM / COUNT

SELECTAVG(commission_pct),SUM(commission_pct)/COUNT(commission_pct),SUM(commission_pct)/107FROM employees;

结果:
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由此我们可知:SUM函数、AVG函数是不会把NULL值计算进去的

有关COUNT的效率问题

如何需要统计表中的记录数,使用COUNT()、COUNT(1)、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,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)

GROUP BY

基本实现

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作用:将表中的数据分成若干组
语法:

SELECTcolumn, group_function(column)FROMtable[WHERE condition][GROUPBY group_by_expression][ORDERBYcolumn];

明确:GROUP BY 声明在FROM后面、WHERE后面,ORDER BY 前面、LIMIT前面

使用多个列分组

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例如:

SELECT department_id dept_id, job_id,SUM(salary)FROM employees
GROUPBY department_id, job_id ;

结果:
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注意: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。
例如:

SELECT department_id,AVG(salary)FROM employees
GROUPBY department_id WITH ROLLUP;

结果:
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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。

HAVING

HAVING的使用

HAVING的作用:过滤
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使用要求:

  • 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。
  • HAVING 必须声明在 GROUP BY 的后面。
  • 开发中,我们使用HAVING的前提是SQL中使用了GROUP BY。

例如:

SELECT department_id,MAX(salary)FROM employees
GROUPBY department_id
HAVINGMAX(salary)>10000;

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。

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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。

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,最好声明在WHERE中,如此效率更高。

例如: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

SELECT department_id,MAX(salary)FROM employees
WHERE department_id IN(10,20,30,40)GROUPBY department_id
HAVINGMAX(salary)>10000;

本文转载自: https://blog.csdn.net/zyb18507175502/article/details/122779397
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