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1.什么是聚合函数

• 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。

1.1AVG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%';

1.2MIN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;

1.3COUNT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(expr)返回expr不为空的记录总数

SELECT COUNT(commission_pct)
FROM employees
WHERE department_id = 50;

• 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];

WHERE一定放在FROM的后面
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 ;

2.3GROUP BY中使用WITH ROLLUP

使用WITH GROUP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综合，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是相互排斥的。

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

SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
WHERE AVG(salary) > 8000
GROUP BY department_id;

3.2WHERE和HAVING的区别

区别1：WHERE可以直接使用表中的字段作为筛选，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是先筛选后连接的，而HAVING是线连接后筛选的。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

	优点	缺点
WHERE	先筛选数据在关联，执行效率高	不能使用分组中的计算函数进行筛选
HAVING	可以使用分组中的计算函数	在最后的结果中进行筛选，执行效率低

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

4.2SELECT执行顺序

你需要记住 SELECT 查询时的两个顺序：
1.关键字的舒徐是不能颠倒的

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...

2.SELECT语句执行顺序（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。

4.3SQL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。
练习

1. where子句可否使用组函数进行过滤?
2. 查询公司员工工资的最大值，最小值，平均值，总和
3. 查询各job_id的员工工资的最大值，最小值，平均值，总和
4. 选择具有各个job_id的员工人数
5. 查询员工最高工资和最低工资的差距（DIFFERENCE）
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
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
8. 查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资

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), 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 job_id, 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), MAX(salary) - MIN(salary) 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
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;
8.查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资
SELECT department_name,job_id,MIN(salary)
FROM departments d LEFT JOIN employees e
ON e.`department_id` = d.`department_id`
GROUP BY department_name,job_id