聚合函数
GROUP BY分组
按照department_id分组，查询department_id和该分组中员工的平均工资
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;按照相同的department_id和job_id分组，查询分组中员工的平均工资和其他信息
SELECT department_id, job_id, AVG(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
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
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
WHERE department_id > 80
WITH ROLLUP;# 报错HAVING
当使用聚合函数时（如MAX，AVG），不能使用WHERE来设置条件。
非法使用聚合函数 ：
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
WHERE department_id > 80;# 报错我们应该使用HAVING来设置条件
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING department_id > 80;并且，HAVING应该只在有GROUP BY的语句中使用（尽管不会报错）
查询部门为10,20,30,40中最高工资比1w高的部门信息：
SELECT d.department_id, department_name, d.location_id, MAX(salary)
FROM employees e
JOIN departments d
ON e.department_id = d.department_id
WHERE d.department_id IN (10,20,30,40)
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) > 10000;WHERE与HAVING对比：
| 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。
SELECT底层逻辑
查询的结构
#方式1：
SELECT ...,....,...
FROM ...,...,....
WHERE 多表的连接条件
AND 不包含组函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含组函数的过滤条件
ORDER BY ... ASC/DESC
LIMIT ...,...
#方式2：
SELECT ...,....,...
FROM ... JOIN ...
ON 多表的连接条件
JOIN ...
ON ...
WHERE 不包含组函数的过滤条件
AND/OR 不包含组函数的过滤条件
GROUP BY ...,...
HAVING 包含组函数的过滤条件
ORDER BY ... ASC/DESC
LIMIT ...,...
#其中：
#（1）from：从哪些表中筛选
#（2）on：关联多表查询时，去除笛卡尔积
#（3）where：从表中筛选的条件
#（4）group by：分组依据
#（5）having：在统计结果中再次筛选
#（6）order by：排序
#（7）limit：分页
SQL语句的执行过程
