十MySQL 聚合函数分组查询及过滤分组

Posted 2023-02-18 Amo Xiang

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了十MySQL 聚合函数分组查询及过滤分组相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

一、聚合函数
二、分组查询及过滤分组

前置知识：

一、数据库开发与实战专栏导学及数据库基础概念入门
 二、MySQL 介绍及 MySQL 安装与配置
 三、MySQL 数据库的基本操作
 四、MySQL 存储引擎及数据类型
 五、数据导入与基本的 SELECT 语句
 六、MySQL 数据库练习题1(包含前5章练习题目及答案)
七、MySQL 多表查询详解(附练习题及答案----超详细)
八、MySQL 常用函数汇总(1)
九、MySQL 常用函数汇总(2)

一、聚合函数

有时候并不需要返回实际表中的数据，而只是对数据进行总结。mysql 提供一些查询功能，可以对获取的数据进行分析和报告。这些函数的功能有：计算数据表中记录行数的总数、计算某个字段列下数据的总和，以及计算表中某个字段下的最大值、最小值或者平均值。本小节将介绍这些函数及其用法，这些聚合函数的名称和作用如下表所示：

接下来，将详细介绍各个函数的使用方法。

1.1 COUNT()函数

COUNT() 函数统计数据表中包含的记录行的总数，或者根据查询结果返回列中包含的数据行数。其使用方法有两种：

COUNT(*/1/2具体数值)：计算表中总的行数，不管某列是否有数值或者为空值。
COUNT(字段名)：计算指定列下总的行数，计算时将忽略空值的行。

【示例1】查询employees表中总的行数，SQL语句如下：

mysql> SELECT COUNT(1),COUNT('a'),COUNT('2023-01-17'),COUNT(*) FROM employees;
+----------+------------+---------------------+----------+
| COUNT(1) | COUNT('a') | COUNT('2023-01-17') | COUNT(*) |
+----------+------------+---------------------+----------+
|      107 |        107 |                 107 |      107 |
+----------+------------+---------------------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

由查询结果可以看到，返回employees表中记录的总行数。【示例2】查询employees表中有 commission_pct 员工的总数，SQL语句如下：

mysql> SELECT COUNT(commission_pct) FROM employees;
+-----------------------+
| COUNT(commission_pct) |
+-----------------------+
|                    35 |
+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)

由查询结果可以看到，表中 107 个 employees 只有 35 个有 commission_pct，employees 的 commission_pct 为空值 NULL 的记录没有被 COUNT() 函数计算。

提示：两个例子中不同的数值说明了两种方式在计算总数的时候对待 NULL 值的方式不同：指定列的值为空的行被 COUNT() 函数忽略；如果不指定列，而在 COUNT() 函数中使用星号 *，则所有记录都不忽略。

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)。

1.2 SUM()函数

SUM() 是一个求总和的函数，返回指定列值的总和。 【示例3】在employees表中，查询员工总工资，SQL语句如下：

#提示:SUM()函数在计算时，忽略列值为NULL的行
mysql> SELECT SUM(commission_pct),SUM(salary) FROM employees;
+---------------------+-------------+
| SUM(commission_pct) | SUM(salary) |
+---------------------+-------------+
|                7.80 |   691400.00 |
+---------------------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

1.3 AVG()函数

AVG() 函数通过计算返回的行数和每一行数据的和，求得指定列数据的平均值。 【示例4】在employees表中，查询员工平均薪资，SQL语句如下：

#AVG()函数使用时，其参数为需要计算的列名称。如果想要得到多个列的多个平均值，则需要在每一列上使用AVG()函数。
mysql> SELECT AVG(salary),SUM(salary)/107,SUM(salary)/COUNT(*),SUM(salary)/COUNT(commission_pct) FROM employees;
+-------------+-----------------+----------------------+-----------------------------------+
| AVG(salary) | SUM(salary)/107 | SUM(salary)/COUNT(*) | SUM(salary)/COUNT(commission_pct) |
+-------------+-----------------+----------------------+-----------------------------------+
| 6461.682243 |     6461.682243 |          6461.682243 |                      19754.285714 |
+-------------+-----------------+----------------------+-----------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> SELECT SUM(salary)/COUNT(IFNULL(commission_pct, 0)) FROM employees;
+----------------------------------------------+
| SUM(salary)/COUNT(IFNULL(commission_pct, 0)) |
+----------------------------------------------+
|                                  6461.682243 |
+----------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

1.4 MAX()函数

MAX() 函数返回指定列中的最大值。 【示例5】在employees表中，查找薪资最高的员工，SQL语句如下：

mysql> SELECT MAX(salary) FROM employees;
+-------------+
| MAX(salary) |
+-------------+
|    24000.00 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

【示例6】在employees表中，查找last_name的最大值，SQL语句如下：

#MAX()函数不仅适用于查找数值类型，也可应用于字符类型
mysql> SELECT MAX(last_name) FROM employees;
+----------------+
| MAX(last_name) |
+----------------+
| Zlotkey        |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)

由结果可以看到，MAX() 函数可以对字母进行大小判断，并返回最大的字符或者字符串值。

提示：MAX() 函数除了用来找出最大的列值或日期值之外，还可以返回任意列中的最大值，包括返回字符类型的最大值。在对字符类型数据进行比较时，按照字符的 ASCII 码值 大小进行比较，从 a~z，a 的 ASCII 码最小，z 的最大。在比较时，先比较第一个字母，如果相等，继续比较下一个字符，一直到两个字符不相等或者字符结束为止。例如，b 与 t 比较时，t 为最大值；bcd 与 bca比较时，bcd 为最大值。

1.5 MIN()函数

MIN() 函数返回查询列中的最小值。 【示例7】在employees表中，查找last_name的最小值，SQL语句如下：

mysql> SELECT MIN(last_name) FROM employees;
+----------------+
| MIN(last_name) |
+----------------+
| Abel           |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
#由结果可以看到，MIN ()函数查询出了last_name字段的最小值Abel
#MIN()函数与MAX()函数类似，不仅适用于查找数值类型，也可应用于字符类型

二、分组查询及过滤分组

分组查询是对数据按照某个或多个字段进行分组。MySQL 中使用 GROUP BY 关键字对数据进行分组，基本语法形式为：

[GROUP BY  字段] [HAVING <条件表达式>]

字段值为进行分组时所依据的列名称；HAVING <条件表达式> 指定满足表达式限定条件的结果将被显示。

2.1 创建分组

GROUP BY 关键字通常和集合函数一起使用，比如 MAX()、MIN()、COUNT()、SUM()、AVG()。例如，要返回 employees 表中每个部门员工的数量，这时就要在分组过程中使用 COUNT() 函数，把数据分为多个逻辑组，并对每个组进行集合计算。

【示例8】根据department_id对employees表中的数据进行分组，SQL语句如下：

mysql> SELECT department_id,COUNT(*)AS "Total" FROM employees GROUP BY department_id;
+---------------+-------+
| department_id | Total|
+---------------+-------+
|          NULL |     1 |
|            10 |     1 |
|            20 |     2 |
|            30 |     6 |
|            40 |     1 |
|            50 |    45 |
|            60 |     5 |
|            70 |     1 |
|            80 |    34 |
|            90 |     3 |
|           100 |     6 |
|           110 |     2 |
+---------------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)

查询结果显示，department_id 表示部门的 id，Total 字段使用 COUNT() 函数计算得出，GROUP BY 子句按照 department_id 排序并对数据分组。如果要查看每个部门员工的姓名，该怎么办呢？在 MySQL 中，可以在 GROUP BY 子句中使用 GROUP_CONCAT() 函数，将每个分组中各个字段的值显示出来。

SELECT department_id,GROUP_CONCAT(last_name) AS "names" FROM employees GROUP BY department_id;

查询结果如下：

由结果可以看到，GROUP_CONCAT() 函数将每个分组中的名称显示出来了，其名称的个数与 COUNT() 函数计算出来的相同。

补充说明: 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，尽管在 MySQL 中不会报语法错误(但是在其他数据库软件中会报错)，这样没有任何意义。

【示例9】使用多个列分组，SQL语句如下：

mysql> SELECT department_id dept_id, job_id, SUM(salary) FROM employees GROUP BY department_id,job_id;
+---------+------------+-------------+
| dept_id | job_id     | SUM(salary) |
+---------+------------+-------------+
|      90 | AD_PRES    |    24000.00 |
|      90 | AD_VP      |    34000.00 |
|      60 | IT_PROG    |    28800.00 |
|     100 | FI_MGR     |    12000.00 |
|     100 | FI_ACCOUNT |    39600.00 |
|      30 | PU_MAN     |    11000.00 |
|      30 | PU_CLERK   |    13900.00 |
|      50 | ST_MAN     |    36400.00 |
|      50 | ST_CLERK   |    55700.00 |
|      80 | SA_MAN     |    61000.00 |
|      80 | SA_REP     |   243500.00 |
|    NULL | SA_REP     |     7000.00 |
|      50 | SH_CLERK   |    64300.00 |
|      10 | AD_ASST    |     4400.00 |
|      20 | MK_MAN     |    13000.00 |
|      20 | MK_REP     |     6000.00 |
|      40 | HR_REP     |     6500.00 |
|      70 | PR_REP     |    10000.00 |
|     110 | AC_MGR     |    12000.00 |
|     110 | AC_ACCOUNT |     8300.00 |
+---------+------------+-------------+
20 rows in set (0.00 sec)

多个字段分组查询时，会先按照第一个字段进行分组。如果第一个字段中有相同的值，MySQL 才会按照第二个字段进行分组。如果第一个字段中的数据都是唯一的，那么 MySQL 将不再对第二个字段进行分组。

【示例10】下面根据employees表中的department_id字段进行分组查询，并使用WITH ROLLUP显示记录的总和。SQL语句如下：

mysql> SELECT department_id,COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id WITH ROLLUP;
+---------------+----------+
| department_id | COUNT(*) |
+---------------+----------+
|          NULL |        1 |
|            10 |        1 |
|            20 |        2 |
|            30 |        6 |
|            40 |        1 |
|            50 |       45 |
|            60 |        5 |
|            70 |        1 |
|            80 |       34 |
|            90 |        3 |
|           100 |        6 |
|           110 |        2 |
|          NULL |      107 |
+---------------+----------+
13 rows in set (0.00 sec)

WITH POLLUP 关键字用来在所有记录的最后加上一条记录，这条记录是上面所有记录的总和，即统计记录数量。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。

2.2 使用HAVING过滤分组

GROUP BY 可以和 HAVING 一起限定所查询的记录需要满足的条件，只有满足条件的分组才会被显示。【示例11】先按部门进行分组，筛选出其中存在员工最高薪资大于10000的部门，SQL语句如下：

mysql> SELECT department_id,MAX(salary) FROM employees GROUP BY department_id HAVING MAX(salary)>10000;
+---------------+-------------+
| department_id | MAX(salary) |
+---------------+-------------+
|            20 |    13000.00 |
|            30 |    11000.00 |
|            80 |    14000.00 |
|            90 |    24000.00 |
|           100 |    12000.00 |
|           110 |    12000.00 |
+---------------+-------------+
6 rows in set (0.00 sec)

【示例12】根据department_id对employees表中的数据进行分组，并显示部门中员工数量大于20的分组信息，SQL语句如下：

mysql> SELECT department_id,COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id HAVING COUNT(*)>20;
+---------------+----------+
| department_id | COUNT(*) |
+---------------+----------+
|            50 |       45 |
|            80 |       34 |
+---------------+----------+
2 rows in set (0.00 sec)

2.3 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。

小结如下：

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
一般情况下，WHERE 用于过滤数据行，而 HAVING 用于过滤分组
WHERE 在数据分组前进行过滤，而 HAVING 在数据分组后进行过滤
WHERE 针对数据库文件进行过滤，而 HAVING 针对查询结果进行过滤。也就是说，WHERE 根据数据表中的字段直接进行过滤，而 HAVING 是根据前面已经查询出的字段进行过滤
WHERE 查询条件中不可以使用字段别名，而 HAVING 查询条件中可以使用字段别名

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。

【示例13】分别使用HAVING和WHERE关键字查询出employees表中薪资大于14000的员工姓名、部门及薪资信息。SQL 语句和运行结果如下：

mysql> SELECT last_name,department_id,salary FROM employees WHERE salary>14000;
+-----------+---------------+----------+
| last_name | department_id | salary   |
+-----------+---------------+----------+
| King      |            90 | 24000.00 |
| Kochhar   |            90 | 17000.00 |
| De Haan   |            90 | 17000.00 |
+-----------+---------------+----------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT last_name,department_id,salary FROM employees HAVING salary>14000;
+-----------+---------------+----------+
| last_name | department_id | salary   |
+-----------+---------------+----------+
| King      |            90 | 24000.00 |
| Kochhar   |            90 | 17000.00 |
| De Haan   |            90 | 17000.00 |
+-----------+---------------+----------+
3 rows in set (0.00 sec)

上述实例中，因为在 SELECT 关键字后已经查询出了 salary 字段，所以 HAVING 和 WHERE 都可以使用。但是如果 SELECT 关键字后没有查询出 salary 字段，使用 HAVING 关键字，MySQL 就会报错，如下所示：

如果在 WHERE 查询条件中使用聚合函数，MySQL 会提示错误信息：无效使用组函数，如下所示：

mysql> SELECT department_id,MAX(salary)>14000 FROM employees WHERE MAX(salary)>14000 GROUP BY department_id;
ERROR 1111 (HY000): Invalid use of group function

至此今天的学习就到此结束了，笔者在这里声明，笔者写文章只是为了学习交流，以及让更多学习数据库的读者少走一些弯路，节省时间，并不用做其他用途，如有侵权，联系博主删除即可。感谢您阅读本篇博文，希望本文能成为您编程路上的领航者。祝您阅读愉快！

好书不厌读百回，熟读课思子自知。而我想要成为全场最靓的仔，就必须坚持通过学习来获取更多知识，用知识改变命运，用博客见证成长，用行动证明我在努力。
如果我的博客对你有帮助、如果你喜欢我的博客内容，请 点赞、评论、收藏 一键三连哦！听说点赞的人运气不会太差，每一天都会元气满满呦！如果实在要白嫖的话，那祝你开心每一天，欢迎常来我博客看看。
编码不易，大家的支持就是我坚持下去的动力。点赞后不要忘了 关注 我哦！

以上是关于十MySQL 聚合函数分组查询及过滤分组的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

MySQL 聚合函数和分组查询（初级）

MySQL聚合函数及分组查询

聚合函数和分组查询（快掏出小本本记下来这些锦囊妙计）