2.4：聚合函数
2.4.1：概念
==将一列数据作为一个整体，进行纵向计算。==
如何理解呢？假设有如下表
现有一需求让我们求表中所有数据的数学成绩的总和。这就是对math字段进行纵向求和。
2.4.2：聚合函数分类
2.4.3：聚合函数语法
SELECT 聚合函数名(列名) FROM 表;
注意：null 值不参与所有聚合函数运算
2.4.4：练习
统计班级一共有多少个学生
select count(id) from stu; select count(english) from stu;
上面语句根据某个字段进行统计，如果该字段某一行的值为null的话，将不会被统计。所以可以在count(*) 来实现。* 表示所有字段数据，一行中也不可能所有的数据都为null，所以建议使用 count(*)
select count(*) from stu;
查询数学成绩的最高分
select max(math) from stu;
查询数学成绩的最低分
select min(math) from stu;
查询数学成绩的总分
select sum(math) from stu;
查询数学成绩的平均分
select avg(math) from stu;
查询英语成绩的最低分
select min(english) from stu;
2.5：分组查询
2.5.1：语法
SELECT 字段列表 FROM 表名 [WHERE 分组前条件限定] GROUP BY 分组字段名 [HAVING 分组后条件过滤];
注意：分组之后，查询的字段为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义
2.5.2：练习
查询男同学和女同学各自的数学平均分
select sex, avg(math) from stu group by sex;
注意：分组之后，查询的字段为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义
select name, sex, avg(math) from stu group by sex; -- 这里查询name字段就没有任何意义
查询男同学和女同学各自的数学平均分，以及各自人数
select sex, avg(math),count(*) from stu group by sex;
查询男同学和女同学各自的数学平均分，以及各自人数，要求：分数低于70分的不参与分组
select sex, avg(math),count(*) from stu where math > 70 group by sex;
查询男同学和女同学各自的数学平均分，以及各自人数，要求：分数低于70分的不参与分组，分组之后人数大于2个的
select sex, avg(math),count(*) from stu where math > 70 group by sex having count(*) > 2;
where 和 having 区别：
- 执行时机不一样：where 是分组之前进行限定，不满足where条件，则不参与分组，而having是分组之后对结果进行过滤。
- 可判断的条件不一样：where 不能对聚合函数进行判断，having 可以。
2.6：分页查询
如下图所示，大家在很多网站都见过类似的效果，如京东、百度、淘宝等。分页查询是将数据一页一页的展示给用户看，用户也可以通过点击查看下一页的数据。
接下来我们先说分页查询的语法。
2.6.1：语法
SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引 , 查询条目数;
注意： 上述语句中的起始索引是从0开始
2.6.2：练习
从0开始查询，查询3条数据
select * from stu limit 0 , 3;
每页显示3条数据，查询第1页数据
select * from stu limit 0 , 3;
每页显示3条数据，查询第2页数据
select * from stu limit 3 , 3;
每页显示3条数据，查询第3页数据
select * from stu limit 6 , 3;
从上面的练习推导出起始索引计算公式：
起始索引 = (当前页码 - 1) * 每页显示的条数
