【MySQL】函数：聚合函数

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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。

1.查询课程编号为“0002”的总成绩
select 课程号,sum(成绩) as 总成绩 from score where 课程号='0002';2.查询选了课程的学生人数
select COUNT(DISTINCT 学号) as 选课人数 from score;3.查询各科成绩最高和最低的分
select 课程号,max(成绩) as 最高分,min(成绩) as 最低分 from score group by 课程号;4.查询每门课程被选修的学生数
select 课程号,count(学号) as 选修人数 from score group by 课程号;5.查询男生、女生人数
select sum(case when 性别='男' then 1 else 0 end) as 男生人数,sum(case when 性别='女' then 1 else 0 end) as 女生人数 from student;
或
select 性别,count(学号) as 人数 from student group by 性别;6.查询平均成绩大于60分学生的学号和平均成绩
select 学号,avg(成绩) as 平均成绩 from score group by 学号 having avg(成绩)>60; 7.查询至少选修两门课程的学生学号
select 学号, count(课程号) as 选修课程数 from score group by 学号 having count(课程号)>=2;8.查询同名同姓学生名单并统计同名人数
select 姓名,count(姓名) as 同名人数 from student group by 姓名 having count(姓名)>1;9.查询不及格的课程及按课程号从大到小排列
select 课程号 from score where 成绩<60 order by 课程号 desc;10.查询每门课程的平均成绩，结果按平均成绩升序排序，平均成绩相同时，按课程号降序排列
select 课程号,avg(成绩) as 平均成绩 from score group by 课程号 order by 平均成绩,课程号 desc;11.检索课程编号为“0004”且分数小于60的学生学号，结果按分数降序排列
select 学号,成绩 from score where 课程号='0004' and 成绩<60 order by 成绩 desc;12.统计每门课程的学生选修人数(超过2人的课程才统计)要求输出课程号和选修人数，查询结果按人数降序排序，若人数相同，按课程号升序排序
select 课程号,count(学号) as 选修人数 from score group by 课程号 having count(学号)>2 order by 选修人数 desc,课程号;13.查询两门以上不及格课程的同学的学号及其平均成绩。同时存在where和having，注意区别
select 学号,avg(成绩) as 平均成绩 from score where 成绩<60 group by 学号 having count(成绩)>=2;

分组函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。

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
WHERE  job_id LIKE '%REP%';

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;

COUNT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。但用这两个好于具体的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。

GROUP BY

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];

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 ;

使用多个列分组

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

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。

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

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，HAVING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。如下：

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

**
**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之前执行，where过滤的时候还没有分组，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。

小结如下：

	优点	缺点
WHERE	先筛选数据再关联，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	在最后的结果集中进行筛选，执行效率较低

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。

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