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【MySQL】（5）聚合函数

世真 2023-05-22 20:00:02

简介【MySQL】（5）聚合函数

文章目录

聚合函数
group by 子句
having 子句
总结

聚合函数

在 MySQL 中，聚合函数是用于计算多行数据的统计信息的函数，例如总和、平均值、最大值、最小值和行数等。聚合函数用于在查询结果中创建单个值，该值代表聚合操作的结果。将多行数据聚合成单个结果，这是聚合函数得名的由来。

以下是 MySQL 中常见的聚合函数：

函数	说明
`COUNT([DISTINCT] expr)`	返回查询到的数据的数量
`SUM([DISTINCT] expr)`	返回查询到的数据的总和，不是数字没有意义
`AVG([DISTINCT] expr)`	返回查询到的数据的平均值，不是数字没有意义
`MAX([DISTINCT] expr)`	返回查询到的数据的最大值，不是数字没有意义
`MIN([DISTINCT] expr)`	返回查询到的数据的最小值，不是数字没有意义

这些函数通常用于 SELECT 查询语句中，与 GROUP BY 子句结合使用以对数据进行分组和汇总。

COUNT 函数

在 MySQL 中，count 函数用于计算指定列或表中行的数量。

语法：

SELECT COUNT(expression) FROM table_name WHERE conditions;

其中，expression 可以是任何表达式，用于指定要计数的列或条件。如果使用 * 作为 expression，则将计算表中所有行的数量。

如果要计算表中特定列的行数，可以使用以下语法：

SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;

计算结果会忽略指定列中的NULL。

如果要计算表中所有行的数量，可以使用以下语法：

SELECT COUNT(*) FROM table_name;

理解：

SELECT COUNT(column_name) FROM table_name; 就是 SELECT column_name FROM table_name; 的结果的非空行数

例：

有如下表格

MariaDB [test_db]> select * from student_scores;
+----+---------+---------+------+---------+
| id | name    | chinese | math | english |
+----+---------+---------+------+---------+
|  1 | Alice   |      80 |   85 |      90 |
|  3 | Charlie |      90 |   95 |      85 |
|  4 | Dave    |      80 |   90 |      95 |
|  5 | Emma    |      95 |   85 |      90 |
|  6 | Frank   |      70 |   78 |      80 |
|  7 | God     |    NULL | NULL |    NULL |
+----+---------+---------+------+---------+
6 rows in set (0.00 sec)

查询总人数：

MariaDB [test_db]> select count(name) as 总人数 from student_scores;
+-----------+
| 总人数    |
+-----------+
|         6 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

实际上，count() 内写成 * 也可以，甚至写成 1 这样的字面值也可以得到正确结果。

MariaDB [test_db]> select count(*) as 总人数 from student_scores;
+-----------+
| 总人数    |
+-----------+
|         6 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

MariaDB [test_db]> select count(1) as 总人数 from student_scores;
+-----------+
| 总人数    |
+-----------+
|         6 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

这是因为 * 和 1 都可以作为一个列，select count(*) as 总人数 from student_scores; 的结果就是 select * as 总人数 from student_scores; 的结果的行数。select count(1) as 总人数 from student_scores; 的结果是 select 1 as 总人数 from student_scores; 的结果的行数。

统计 chinese 列，NULL 行被忽略

MariaDB [test_db]> select count(chinese) from student_scores;
+----------------+
| count(chinese) |
+----------------+
|              5 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)

将 distinct 写在 count() 内外的区别：

MariaDB [test_db]> select count(distinct chinese) from student_scores;
+-------------------------+
| count(distinct chinese) |
+-------------------------+
|                       4 |
+-------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

MariaDB [test_db]> select distinct count(chinese) from student_scores;
+----------------+
| count(chinese) |
+----------------+
|              5 |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)

很明显，写在里面才是对去重后的结果统计行数，写在外面是在已经统计好行数后对count的结果去重。

SUM 函数

在 MySQL 中，SUM 是一个聚合函数，用于计算指定列或表中所有行的数值之和。可以将 SUM 用于任何数值类型的列，包括整数、小数等。

语法：

SELECT SUM(column_name) FROM table_name WHERE conditions;

column_name 是要计算总和的列的名称

例：

统计所有人的语文成绩的和

MariaDB [test_db]> select sum(chinese) from student_scores;
+--------------+
| sum(chinese) |
+--------------+
|          415 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

AVG 函数

在 MySQL 中，AVG 是一个聚合函数，用于计算指定列或表中所有行的数值平均值。AVG 函数仅适用于数值类型的列，例如整数或小数。

语法：

SELECT AVG(column_name) FROM table_name WHERE conditions;

例：

求英语的平均分

MariaDB [test_db]> select avg(english) from student_scores;
+--------------+
| avg(english) |
+--------------+
|      88.0000 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

MAX 函数 MIN 函数

语法：

SELECT MAX(column_name) FROM table_name WHERE conditions;

SELECT MIN(column_name) FROM table_name WHERE conditions;

例：

查询数学是最高分和最低分

MariaDB [test_db]> select max(math) from student_scores;
+-----------+
| max(math) |
+-----------+
|        95 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

MariaDB [test_db]> select min(math) from student_scores;
+-----------+
| min(math) |
+-----------+
|        78 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

group by 子句

简介

上面我们使用聚合函数后的结果都只有一行，这是因为我们把整个表看成了一个整体，把一列中的所有行直接聚合成了一个数字。

GROUP BY 是用于对结果集进行分组的子句。使用 GROUP BY 可以根据一个或多个列对结果集进行分组，以便在结果中显示每个组的汇总信息。

以下是 GROUP BY 子句的基本语法：

SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE conditions
GROUP BY column_name;

column_name 是要分组的列的名称

aggregate_function 是要应用于分组的列的聚合函数，例如 SUM、AVG、COUNT 等

table_name 是要从中选择数据的表的名称

conditions 是一个可选的 WHERE 子句，用于指定选择数据的条件。

示例：scott 数据库

接下来的示例我们使用 scott 数据库，scott 是由 Oracle 公司创建的一个示例数据库，用于教学和测试。

scott 数据库的 sql 文件

DROP database IF EXISTS `scott`;
CREATE database IF NOT EXISTS `scott` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

USE `scott`;

DROP TABLE IF EXISTS `dept`;
CREATE TABLE `dept` (
  `deptno` int(2) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '部门编号',
  `dname` varchar(14) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称',
  `loc` varchar(13) DEFAULT NULL COMMENT '部门所在地点'
);


DROP TABLE IF EXISTS `emp`;
CREATE TABLE `emp` (
  `empno` int(6) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '雇员编号',
  `ename` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '雇员姓名',
  `job` varchar(9) DEFAULT NULL COMMENT '雇员职位',
  `mgr` int(4) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '雇员领导编号',
  `hiredate` datetime DEFAULT NULL COMMENT '雇佣时间',
  `sal` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '工资月薪',
  `comm` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '奖金',
  `deptno` int(2) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '部门编号'
);


DROP TABLE IF EXISTS `salgrade`;
CREATE TABLE `salgrade` (
  `grade` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '等级',
  `losal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等级最低工资',
  `hisal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等级最高工资'
);


insert into dept (deptno, dname, loc)
values (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (20, 'RESEARCH', 'DALLAS');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (30, 'SALES', 'CHICAGO');
insert into dept (deptno, dname, loc)
values (40, 'OPERATIONS', 'BOSTON');

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '1980-12-17', 800, null, 20);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-20', 1600, 300, 30);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-22', 1250, 500, 30);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '1981-04-02', 2975, null, 20);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-28', 1250, 1400, 30);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '1981-05-01', 2850, null, 30);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '1981-06-09', 2450, null, 10);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '1987-04-19', 3000, null, 20);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7839, 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', 5000, null, 10);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698,'1981-09-08', 1500, 0, 30);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '1987-05-23', 1100, null, 20);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '1981-12-03', 950, null, 30);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '1981-12-03', 3000, null, 20);

insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno)
values (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '1982-01-23', 1300, null, 10);

insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (1, 700, 1200);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (2, 1201, 1400);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (3, 1401, 2000);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (4, 2001, 3000);
insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (5, 3001, 9999);

例：

单列分组

查询每个部门的平均工资和最高工资

从 emp 表中找，然后对 deptno 分组，分别求平均工资和最高工资

select deptno 部门编号, avg(sal) 平均工资, max(sal) 最高工资
from emp
group by deptno;

+--------------+--------------+--------------+
| 部门编号     | 平均工资     | 最高工资     |
+--------------+--------------+--------------+
|           10 |  2916.666667 |      5000.00 |
|           20 |  2175.000000 |      3000.00 |
|           30 |  1566.666667 |      2850.00 |
+--------------+--------------+--------------+
3 rows in set (0.00 sec)

上述示例，group by 会先将表按部门分组，然后对分出的每个组，分别执行 select 语句。

多列分组

查询每个部门的每种岗位的平均工资和最低工资

select deptno, job, avg(sal) 平均工资, min(sal) 最低工资
from emp
group by deptno, job;

+--------+-----------+--------------+--------------+
| deptno | job       | 平均工资     | 最低工资     |
+--------+-----------+--------------+--------------+
|     10 | CLERK     |  1300.000000 |      1300.00 |
|     10 | MANAGER   |  2450.000000 |      2450.00 |
|     10 | PRESIDENT |  5000.000000 |      5000.00 |
|     20 | ANALYST   |  3000.000000 |      3000.00 |
|     20 | CLERK     |   950.000000 |       800.00 |
|     20 | MANAGER   |  2975.000000 |      2975.00 |
|     30 | CLERK     |   950.000000 |       950.00 |
|     30 | MANAGER   |  2850.000000 |      2850.00 |
|     30 | SALESMAN  |  1400.000000 |      1250.00 |
+--------+-----------+--------------+--------------+
9 rows in set (0.00 sec)

上述用例先按部门分组，然后对每组再按岗位分组，对每个小组执行 select 语句。

下图展示分组的过程：

having 子句

查询平均工资低于 2000 的部门及其平均工资

错误写法：

select deptno, avg(sal)
from emp
where avg(sal) < 2000
group by deptno;

where 的执行在 group 之前，执行 where 的时候还没分组呐，根本无法求平均值和筛选。

我们知道，having 筛选在 group by 之后，正确的应该用 having

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

+--------+-------------+
| deptno | avg(sal)    |
+--------+-------------+
|     30 | 1566.666667 |
+--------+-------------+

总结

group by 是通过分组，为聚合统计提供基本的功能支持，即，group by 一定是配合聚合函数使用的
group by 后面跟的是分组的字段依据，只有在 group by 后面出现的字段，才能在 select 中作为字段出现
having 通常是在完成分组聚合统计，然后再进行筛选。where 通常是对表中数据进行初步筛选，where 后面不能跟聚合函数。

风语者！平时喜欢研究各种技术，目前在从事后端开发工作，热爱生活、热爱工作。

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