1. 聚合函数介绍

什么是聚合函数

聚合函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。

聚合函数类型

AVG()

SUM()

MAX()

MIN()

COUNT()

注意：聚合函数不能嵌套调用。比如不能出现类似“AVG(SUM(字段名称))”形式的调用。

1.1 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;

1.2 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 MAX(last_name),MIN(last_name),MAX(hire_date),MIN(hire_date)
FROM employees;

1.3 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;

COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。

SELECT COUNT(commission_pct)
FROM employees;

注意点1：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count(列名)。

注意点2：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。

2. GROUP BY

2.1 基本使用

SELECT中出现的非组函数的字段 必须声明在GROUP BY 中。反之，GROUP BY中声明的字段可以不出现中SELECT中。

SELECT job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;

SELECT AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;

如下GROUP BY使用的语法错误：

#错误的！
SELECT job_id,department_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;

2.2 使用多个列分组

例子：查询各个deprtment_id,job_id的平均工资

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

2.3 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。

3. HAVING

3.1 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，必须要跟 GROUP BY 一起使用。

#查询各个部门中工资比10000高的部门信息
#错误的写法：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
WHERE MAX(salary) > 10000
GROUP BY department_id;
#正确的写法：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) > 10000;

错误的原因：非法使用聚合函数 ： 不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。

结论：

1）如果过滤条件中使用了聚合函数，则必须使用HAVING来替换WHERE。否则，报错

2）HAVING必须声明在GROUP BY的后面

3.2 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：

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。

4. SELECT的执行过程

4.1 查询的结构

4.2 SELECT执行顺序

1. 关键字的顺序是不能颠倒的：

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...

SELECT 语句的执行顺序（在 MySQL 和 Oracle 中，SELECT 执行顺序基本相同）：

FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT

在 SELECT 语句执行这些步骤的时候，每个步骤都会产生一个 虚拟表 ，然后将这个虚拟表传入下一个步骤中作为输入。需要注意的是，这些步骤隐含在 SQL 的执行过程中，对于我们来说是不可见的。

4.3 SQL 的执行原理

SELECT 是先执行 FROM 这一步的。在这个阶段，如果是多张表联查，还会经历下面的几个步骤：

1. 首先先通过 CROSS JOIN 求笛卡尔积，相当于得到虚拟表 vt（virtual table）1-1；

2. 通过 ON 进行筛选，在虚拟表 vt1-1 的基础上进行筛选，得到虚拟表 vt1-2；

3. 添加外部行。如果我们使用的是左连接、右链接或者全连接，就会涉及到外部行，也就是在虚拟表 vt1-2 的基础上增加外部行，得到虚拟表 vt1-3。当然如果我们操作的是两张以上的表，还会重复上面的步骤，直到所有表都被处理完为止。这个过程得到是我们的原始数据。

当我们拿到了查询数据表的原始数据，也就是最终的虚拟表 vt1 ，就可以在此基础上再进行 WHERE 阶

段 。在这个阶段中，会根据 vt1 表的结果进行筛选过滤，得到虚拟表 vt2 。

然后进入第三步和第四步，也就是 GROUP 和 HAVING 阶段 。在这个阶段中，实际上是在虚拟表 vt2 的

基础上进行分组和分组过滤，得到中间的虚拟表 vt3 和 vt4 。

当我们完成了条件筛选部分之后，就可以筛选表中提取的字段，也就是进入到 SELECT 和 DISTINCT

阶段 。首先在 SELECT 阶段会提取想要的字段，然后在 DISTINCT 阶段过滤掉重复的行，分别得到中间的虚拟表vt5-1 和 vt5-2 。

当我们提取了想要的字段数据之后，就可以按照指定的字段进行排序，也就是 ORDER BY 阶段 ，得到

虚拟表 vt6 。

最后在 vt6 的基础上，取出指定行的记录，也就是 LIMIT 阶段 ，得到最终的结果，对应的是虚拟表vt7

当然我们在写 SELECT 语句的时候，不一定存在所有的关键字，相应的阶段就会省略。

同时因为 SQL 是一门类似英语的结构化查询语言，所以我们在写 SELECT 语句的时候，还要注意相应的

关键字顺序，所谓底层运行的原理，就是执行顺序。