Mysql数据库,分组函数篇

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
简介: count(具体字段) 表示该字段下不为null的行数count(*) 表示整个范围的行数,因为数据库表中并不存在记录全为null的情况!😁2.分组查询GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG等函数。


1.分组函数


极值


示例表内容见此篇文章

找出最高工资:


mysql> select max(sal) from emp;
+----------+
| max(sal) |
+----------+
|  5000.00 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)


找出最低工资:


mysql> select min(sal) from emp;
+----------+
| min(sal) |
+----------+
|   800.00 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)


求和


将所有人的工资相加:


mysql> select sum(sal) from emp;
+----------+
| sum(sal) |
+----------+
| 29025.00 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)


平均值


求所有人的平均工资:


mysql> select avg(sal) from emp;
+-------------+
| avg(sal)    |
+-------------+
| 2073.214286 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)


列数和


计算员工数量总和:


mysql> select count(ename) from emp;
+--------------+
| count(ename) |
+--------------+
|           14 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)


count(具体字段) 表示该字段下不为null的行数


count(*) 表示整个范围的行数,因为数据库表中并不存在记录全为null的情况!😁


2.分组查询


GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。


在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG等函数。

GROUP BY 语法


SELECT column_name, function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name;


请注意,在进行关键字组合的时候,他们的顺序是这样的:


select ...
from ...
where ...
group by ...
order by ...


样的顺序是不可以被更改的,且他们在Mysql内部的执行顺序是:


from 
where 
group by
select
order by


注意:分组函数在进行使用的时候要先分组才能使用🤡

那么现在出现了一个问题,如下语句看似违反了组合顺序,但是它为什么是正确的呢?


select sum(sal) from emp;


因为select在group by之后执行🤳

现在,我们来看一个分组查询的示例,找出每个工作岗位的工资和:


mysql> select job,sum(sal) from emp
    -> group by job;
+-----------+----------+
| job       | sum(sal) |
+-----------+----------+
| CLERK     |  4150.00 |
| SALESMAN  |  5600.00 |
| MANAGER   |  8275.00 |
| ANALYST   |  6000.00 |
| PRESIDENT |  5000.00 |
+-----------+----------+
5 rows in set (0.01 sec)


找出每个部门的最高薪资:


mysql> select deptno,max(sal) from emp group by deptno;
+--------+----------+
| deptno | max(sal) |
+--------+----------+
|     20 |  3000.00 |
|     30 |  2850.00 |
|     10 |  5000.00 |
+--------+----------+
3 rows in set (0.00 sec)


以上这些都是小儿科,现在我们来看看如何将两个字段进行联合分组:👀

查找每个部门不同岗位的最高薪资:


mysql> select deptno,job,max(sal)
    -> from emp
    -> group by deptno,job;
+--------+-----------+----------+
| deptno | job       | max(sal) |
+--------+-----------+----------+
|     20 | CLERK     |  1100.00 |
|     30 | SALESMAN  |  1600.00 |
|     20 | MANAGER   |  2975.00 |
|     30 | MANAGER   |  2850.00 |
|     10 | MANAGER   |  2450.00 |
|     20 | ANALYST   |  3000.00 |
|     10 | PRESIDENT |  5000.00 |
|     30 | CLERK     |   950.00 |
|     10 | CLERK     |  1300.00 |
+--------+-----------+----------+
9 rows in set (0.00 sec)


3.小练习


找出每个部门的最高薪资,要求显示最高薪资大于3000的:

请注意:如果我们想要对分完组之后的数据进行再次的过滤,需要使用having子句✨having不能单独进行使用,必须和group by进行联合使用


mysql> select deptno,max(sal)
    -> from emp
    -> group by deptno
    -> having max(sal) > 3000;
+--------+----------+
| deptno | max(sal) |
+--------+----------+
|     10 |  5000.00 |
+--------+----------+
1 row in set (0.00 sec)


如上的sql语句效率很低,我们尝试进行一个小的优化:


mysql> select deptno,max(sal)
    -> from emp
    -> where sal > 3000
    -> group by deptno;
+--------+----------+
| deptno | max(sal) |
+--------+----------+
|     10 |  5000.00 |
+--------+----------+
1 row in set (0.00 sec)


where 和 having 请优先选择where🍳

找出每个部门平均薪资大于2500的:

我们发现无法使用where实现此需求,这时只能使用having子句:


mysql> select deptno,avg(sal)
    -> from emp
    -> group by deptno
    -> having avg(sal) > 2500;
+--------+-------------+
| deptno | avg(sal)    |
+--------+-------------+
|     10 | 2916.666667 |
+--------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)


4.大BOSS


找出每个岗位的平均薪资,要求显示平均薪资大于1500的,除了MANAGER外,要求按照平均薪资降序排列:


mysql> select job,avg(sal)
    -> from emp
    -> where job != 'MANAGER'
    -> group by job
    -> having avg(sal) > 1500
    -> order by avg(sal) desc;
+-----------+-------------+
| job       | avg(sal)    |
+-----------+-------------+
| PRESIDENT | 5000.000000 |
| ANALYST   | 3000.000000 |
+-----------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)
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