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初级篇—第四章聚合函数

文章目录

  • 聚合函数介绍
    • 聚合函数介绍
      • COUNT函数
      • AVG和SUM函数
      • MIN和MAX函数
    • GROUP BY
      • 语法
      • 基本使用
      • 使用多个列分组
      • WITH ROLLUP
  • HAVING
    • 基本使用
    • WHERE和HAVING的对比
      • 开发中的选择
  • SELECT的执行过程
    • 查询的结构
    • SQL 的执行原理
  • 练习
  • 流程函数

聚合函数介绍

聚合函数作用于一组数据,并对一组数据返回一个值

image-20230912232636756

聚合函数类型

  • AVG()
  • SUM()
  • MAX()
  • MIN()
  • COUNT()

聚合函数介绍

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COUNT函数

  • count(*)
  • count(字段)
  • count(常数)

COUNT(*)返回表中记录总数,适用于任意数据类型

SELECT COUNT(*) FROM employees;
  • 返回107行

COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数

SELECT COUNT(commission_pct) FROM employees
  • 返回35行

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。

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
  • AVG就是求平均值
  • SUM就是求和
SELECT AVG(commission_pct),SUM(commission_pct),SUM(commission_pct)/COUNT(1),SUM(commission_pct)/COUNT(commission_pct) FROM employees;AVG(commission_pct)  SUM(commission_pct)  sum(commission_pct)/count(1)  SUM(commission_pct)/count(commission_pct)  
-------------------  -------------------  ----------------------------  -------------------------------------------0.222857                 7.80     0.072897                0.222857
  • 从这能看出,AVG和SUM统计的都是非空的值

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;

GROUP BY

image-20230913085631390

语法

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

基本使用

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

#求出各部门的平均工资
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

使用多个列分组

image-20230913092313066

#求个各个部门,各个工种的平均工资
SELECT department_id dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id, job_id ;

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。

HAVING

基本使用

image-20230913095050844

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 ;

非法使用聚合函数 : 不能在 WHERE 子句中使用聚合函数

SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
WHERE AVG(salary) > 8000
GROUP BY department_id;  
查询:SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees WHERE AVG(salary) > 8000 GROUP BY department_id LIMIT 0, 1000错误代码: 1111 Invalid use of group function

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。

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。

SELECT的执行过程

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

关键字的顺序是不能颠倒

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。

SQL 的执行原理

  1. 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
  2. 第二步就是通过WHERE进行条件的过滤掉不满足条件的行,得到虚拟表vt2
  3. 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
  4. 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 。
  5. 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 。
  6. 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。

练习

#1.where子句可否使用组函数进行过滤?
#不可以,因为先进行where进行数据过滤,再进行分组,计算分组函数
#2.查询公司员工工资的最大值,最小值,平均值,总和
SELECT MAX(salary), MIN(salary), AVG(salary), sum(salary)
from employees;
#3.查询各job_id的员工工资的最大值,最小值,平均值,总和
SELECT MAX(salary), MIN(salary), AVG(salary), SUM(salary)
FROM employees
group by job_id;
#4.选择具有各个job_id的员工人数
select job_id, count(*) 
fROM employees
group by job_id;
# 5.查询员工最高工资和最低工资的差距(DIFFERENCE)
SELECT MAX(salary) - MIN(salary) as DIFFERENCE
FROM employees;
# 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;
# 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`departments`
select t2.`department_name`,t2.`location_id`,count(t1.department_id), avg(t1.salary)
from employees t1 
right join departments t2 on t1.department_id = t2.department_id
group by  t2.`department_name`,t2.`location_id`
order by AVG(t1.salary) desc;
# 8.查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资
select t1.job_id, t2.`department_name` ,Min(t1.salary)
from employees t1
right join departments t2 on t1.department_id = t2.department_id
group by t1.job_id, t2.department_id

流程函数

流程处理函数可以根据不同的条件,执行不同的处理流程,可以在SQL语句中实现不同的条件选择。MySQL中的流程处理函数主要包括IF()、IFNULL()和CASE()函数

函数用法
IF(value,value1,value2)如果value的值为TRUE,返回value1, 否则返回value2
IFNULL(value1, value2)如果value1不为NULL,返回value1,否 则返回value2
CASE WHEN 条件1 THEN 结果1 WHEN 条件2 THEN 结果2 … [ELSE resultn] END相当于Java的if…else if…else…
CASE expr WHEN 常量值1 THEN 值1 WHEN 常量值1 THEN 值1 … [ELSE 值n] END相当于Java的switch…case…
SELECT IF(1 > 0,'正确','错误')
->正确
SELECT IFNULL(null,'Hello Word')
->Hello WordSELECT employee_id,12 * salary * (1 + IFNULL(commission_pct,0))
FROM employees;
SELECT CASE
WHEN 1 > 0
THEN '1 > 0'
WHEN 2 > 0
THEN '2 > 0'
ELSE '3 > 0'
END
->1 > 0SELECT employee_id,salary, CASE WHEN salary>=15000 THEN '高薪'
WHEN salary>=10000 THEN '潜力股'
WHEN salary>=8000 THEN '屌丝'
ELSE '草根' END "描述"
FROM employees;
employee_id    salary  描述     
-----------  --------  -----------100  24000.00  高薪     101  17000.00  高薪     102  17000.00  高薪     103   9000.00  屌丝     104   6000.00  草根     105   4800.00  草根     106   4800.00  草根     107   4200.00  草根     108  12000.00  潜力股  
SELECT CASE 1
WHEN 1 THEN '我是1'
WHEN 2 THEN '我是2'
ELSE '你是谁SELECT oid,`status`, CASE `status` WHEN 1 THEN '未付款'
WHEN 2 THEN '已付款'
WHEN 3 THEN '已发货'
WHEN 4 THEN '确认收货'
ELSE '无效订单' END
FROM t_order;
mysql> SELECT CASE 1 WHEN 0 THEN 0 WHEN 1 THEN 1 ELSE -1 END;
+------------------------------------------------+
| CASE 1 WHEN 0 THEN 0 WHEN 1 THEN 1 ELSE -1 END |
+------------------------------------------------+
| 1 |
+------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> SELECT CASE -1 WHEN 0 THEN 0 WHEN 1 THEN 1 ELSE -1 END;
+-------------------------------------------------+
| CASE -1 WHEN 0 THEN 0 WHEN 1 THEN 1 ELSE -1 END |
+-------------------------------------------------+
| -1 |
+-------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
SELECT last_name, job_id, salary,
CASE job_id WHEN 'IT_PROG' THEN 1.10*salary
WHEN 'ST_CLERK' THEN 1.15*salary
WHEN 'SA_REP' THEN 1.20*salary
ELSE salary END "REVISED_SALARY"
FROM employees;
last_name    job_id        salary  REVISED_SALARY  
-----------  ----------  --------  ----------------
King         AD_PRES     24000.00          24000.00
Kochhar      AD_VP       17000.00          17000.00
De Haan      AD_VP       17000.00          17000.00
Hunold       IT_PROG      9000.00           9900.00
Ernst        IT_PROG      6000.00           6600.00

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