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🔥系列专栏：MySQL专栏

目录

一：聚合(分组)函数

1. count 计数

2.sum 求和

3.avg 平均值

4. max 最大值

5. min 最小值

补充关键字：distinct（剔重）

二 ：分组查询

1.group by

2. having

3.Where和Having的对比

三：DQL语句执行顺序总结

一：聚合(分组)函数

（1）聚合函数又叫做多行处理函数；

多行处理函数的特点：输入多行，最终输出的结果是一行；

（2）所有的分组函数都是对“某一组”数据进行操作的！

（3）5个聚合函数自动忽略空NULL，不需要在手动添加 is not null 条件！

注：其中AVG/SUM只适用于数值类型的字段，不适用于字符串和日期类型！

1. count 计数

（1）取得所有的员工数

注：count(*)和某个字段无关，统计的是总记录数！

select count(*) from emp;

那么count(具体的数字)是什么意思呢？

SELECT COUNT(1) ,COUNT(2)FROM emp;

表示那具体的数字1或者2来代表具体的一行数据，有多少个1或者2就有多少数据

（2）取得津贴不为null员工数

注：采用count(字段名称)，统计的是当前字段不为NULL的个数

select count(comm) from emp;

（3）count(*)和count(某个具体的字段)，有什么区别？

count(*)：不是统计某个字段中数据的个数，而是统计总记录条数。（和某个字段无关）

count(comm)：表示统计comm字段中不为NULL的数据总数量。

小总结：

（1）如果计算表中有多少条记录，如何实现？

方式1：COUNT(*)

方式2：COUNT(1)

方式3：COUNT(具体字段) : 不一定对（如果该字段包含null就不对）！

（2）如果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？

①如果使用的是MyISAM 存储引擎，则三者效率相同，都是O(1)

②如果使用的是InnoDB 存储引擎，则三者效率：COUNT(*) = COUNT(1)> COUNT(字段)

2.sum 求和

sum可以取得某一个列的和，null会被自动忽略！

（1）取得薪水的合计

select sum(sal) from emp;

（2）取得津贴的合计

select sum(comm) from emp;

（）

（3）取得总薪水的合计（sal+comm）；ifnull()空处理函数的使用

select sum(sal+comm) from emp;

从结果上看，明显不对；原因在于comm字段有null值，最终sal+comm结合在一块的一行的结果就是null，sum会忽略掉，正确的做法是将comm字段转换成0

重点：只要有NULL参与的运算结果一定是NULL，NULL+数=NULL；这就需要ifnull() 空处理函数：ifnull(可能为NULL的数据,被当做什么处理) ： 属于单行处理函数；例如：IFNULL(comm,0)

select sum(sal+IFNULL(comm,0)) from emp;

（4）计算每个员工的年薪

select ename,(sal+comm)*12 as yearsal from emp; --错误写法

我们发现有些人的年薪居然是NULL，明显是不符合逻辑的；主要原因在于有些人的津贴comm为NULL；数据+NULL，在数据库中最终会看成NULL处理！

select ename,(sal+IFNULL(comm,0))*12 as yearsal from emp; -- 正确写法

3.avg 平均值

取得某一列的平均值，null会被自动忽略！

（1）取得平均薪水

select avg(sal) from emp;

（2）找出工资高于平均工资的员工

select ename,sal from emp where sal > avg(sal); -- 错误写法-- ERROR 1111 (HY000): Invalid use of group function，无效的使用了分组函数

原因：SQL语句当中有一个语法规则，分组函数不可直接使用在where子句当中！

解释：group by是在where执行之后才执行；分组函数avg必须在分完组才能用，而where的时候group by还没有执行，还没有分组，不能用分组函数！

select 5..from1 ..where2 --第一次的过滤.. --这里不能直接使用分组函数group by3 --分组，先分组才能使用分组函数..having 4 --第二次的过滤..order by6..

再例如：select ename,sal from emp where avg(sal) ; 错误的用法，虽然默认会有一个group by，但是它的执行需要在where执行完成之后，才会默认执行！此时在where avg(sal)后面直接使用分组函数，并没有先分组，是错误的用法！

第一步：找出平均工资

select avg(sal) from emp;

第二步：找出工资高于平均工资的员工

select ename,sal from emp where sal > 2073.214286;

第三步：两个SQL语句联合使用

select ename,sal from emp where sal > (select avg(sal) from emp); --正确写法

（3）avg = sum / count恒成立

这个公式是恒成立的，avg、sum、count都是提出NULL后得结果！

SELECT AVG(comm),SUM(comm)/COUNT(comm),SUM(comm)/COUNT(*)FROM emp;

执行结果：

4. max 最大值

取得某个一列的最大值，null会被自动忽略！

（1）取得最高薪水

select max(sal) from emp;

（2）取得最晚入职得员工，hiredate表示入职时间

select max(str_to_date(hiredate,'%Y-%m-%d')) from emp;select max(hiredate) from emp; --原表就是标准格式，str_to_date不用也行

5. min 最小值

取得某个一列的最小值，null会被自动忽略！

（1）取得最低薪水

select min(sal) from emp;

（2）取得最早入职得员工

select min(str_to_date(hiredate, '%Y-%m-%d')) from emp;

（3）组合查询：可以将上述这些分组函数都放到select中一起使用

select count(*),sum(sal),avg(sal),max(sal),min(sal) from emp;

补充关键字：distinct（剔重）

（1）查看所有的工作

select job from emp;

查出来有14种结果，有很多重复的，利用distinct关键字就可以进行剔重！

select distinct job from emp;

（2）distinct只能出现在所有字段的最前面，表示后面的字段联合去重！

为什么只能出现所有字段的最前面？因为一个字段使用distinct，一个字段不使用，就会导致联合查询出来的数据无法一一对应匹配！

select ename,distinct job from emp; --错误语法-- ename查询的结果是14条，distinct job 查询的结果是5条，根本无法匹配-- 所以，distinct只能出现在所有字段的最前面

不使用distinct：

select deptno,job from emp order by deptno;

使用distinct对deptno和job联合剔重：

select distinct deptno,job from emp order by deptno;

（3）取得工作岗位的种类

select count(distinct job) from emp;

不进行剔重：

进行剔重：

二 ：分组查询

分组查询主要涉及到两个子句，分别是：group by和having

①group by ：按照某个字段或者某些字段进行分组（名字相同的为一组）。

②having ：having是对分组之后的数据进行再次过滤。

1.group by

注意：分组(聚合)函数一般都会和group by联合使用！任何一个分组函数（count sum avg max min）都是在group by语句执行结束之后才会执行；当一条sql语句没有group by的话，整张表的数据会自成一组。

（1）找出每个工作岗位的最高薪资

先查看所有岗位的信息：

select * from emp;

找到所有岗位里的最高薪资：

找出每个工作岗位的最高薪资，这就要先对每个岗位分组，然后找到每个组里的最大值：

select job,max(sal) from emp group by job;-- 先执行group by进行分组，然后才会执行max(sal)找每组里的最大值

（2）取得每个工作岗位的工资合计，要求显示岗位名称和工资合计

select job, sum(sal) from emp group by job;

如果再使用order by进行排序，则order by必须放到group by后面；例如：

select job, sum(sal) from emp group by job order by job;

以下是多个字段联合起来一块分组

（3）找出每个部门不同工作岗位的最高薪资。（两个字段进行分组）

如果多个字段进行分组，优先根据第一个字段分组，第一个字段相同在根据第二个字段进行分组，依次类推！

select deptno,job,max(sal) from emp group by deptno,job;--两个字段进行分组，先根据部分进行分组，部门相同在根据工作岗位分组

（4）按照工作岗位和部门编码分组，取得的工资合计

注：先按照job再按照deptno和先按照deptno再按照job最终的结果是相同的，只不过展示的顺序不同而已！

select job,deptno,sum(sal) from emp group by job,deptno;select deptno,job,sum(sal) from emp group by deptno,job;

（5）规则：当一条语句中有group by的话，select后面只能跟“分组函数” 和"参与分组的字段"！

例如：查看每个工作岗位中工资最高的

select max(sal),job from emp group by job;

我们在加上名字ename字段：selectename,max(sal),job from emp group by job;以上在mysql当中，查询结果是有的，但是结果没有意义，在Oracle数据库当中会报错，语法错误。Oracle的语法规则比MySQL语法规则严谨。

（6）MySQL8的新特性WITH ROLLUP

MySQL中GROUP BY中使用WITH ROLLUP，表示把整体的数据在求平均值！

SELECT deptno,AVG(sal) FROM emp eGROUP BY deptno;

使用WITH ROLLUP，此时会多一行数据，表示所有部门加在一起的平均值

select deptno,avg(sal) from emp egroup by deptno with rollup;

注：当使用WITH ROLLUP时，不能同时使用ORDER BY子句进行结果排序，即WITH ROLLUP和ORDER BY是互相排斥的。

2. having

如果想对分组数据再进行过滤需要使用having子句；也可以使用where！

注：使用where效率较高，因为where会提前缩小范围！使用where解决不了的，在使用having!

（1）找出每个部门的最高薪资，要求显示薪资大于2900的数据。【having 和 where 都可】

第一种方法：使用having过滤；先分组，再把小于2900的过滤掉；效率较低

select deptno,max(sal) from emp group by deptno having max(sal)>2900;-- 先进行分组，分组以后在每一组例筛选max(sal) > 2900的

第二种方法：使用where过滤；先使用where过滤掉小于2900的数据，再分组；效率较高

select deptno,max(sal) from emp where sal > 2900 group by deptno;-- 直接先使用where过滤掉sal < 2900的，数据减少很多；在进行分组，效率较高

总结：where就是不管其它的，上来先把不符合条件的过滤掉，在执行其它的条件，处理的数据开始就变少了；having是上来直接处理全部数据，然后一步步执行其它的条件！

（2）找出每个部门的平均薪资，要求显示薪资大于2000的数据【只能使用having】

第一种方法：使用having过滤，可以

select deptno, avg(sal) from emp group by deptno having avg(sal) >2000;

第二种方法：使用where过滤，不可以；avg数据是要先通过整体的数据计算获得的数据，where后面只能写成avg(sal)，而where后面又不能直接跟分组函数

select deptno,avg(sal) from emp where avg(sal) > 2000 group by deptno;-- where后面不能使用分组函数，只能使用having

3.Where和Having的对比

（1）从适用范围上来讲，HAVING的适用范围更广。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。

（2）如果过滤条件中没有聚合函数：既可以使用WHERE也可以使用HAVING，这种情况下，WHERE的执行效率要高于HAVING。

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

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：

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！

三：DQL语句执行顺序总结

一个完整的select语句格式如下：

以上语句的执行顺序：FROM ...,...->JOIN ON -> (LEFT/RIGNT JOIN) -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> DISTINCT ->ORDER BY -> LIMIT

①首先执行where语句过滤原始数据；第一次过滤

②执行group by进行分组；

③执行having对分组数据进行操作；第二次过滤

④执行select选出数据；

⑤最后执行order by排序；

原则：能在where中过滤的数据，尽量在where中过滤，效率较高。having的过滤是专门对分组之后的数据进行过滤的！