第八章:聚合函数

news/2024/11/16 20:56:56/

第八章:聚合函数

​ 我们上一章讲了SQL单行单数。实际上SQL函数还有一类,叫做聚合(或聚集、分组)函数,它是对一组数据进行汇总好函数,输入的是一组数据的集合,输出的是单个值。

8.1:聚合函数

  1. AVGSUM函数

    • AVG:求平均数

    • SUM:求和

    • 可以对数值型数据使用AVGSUM函数。

      SELECT AVG(salary), SUM(salary), AVG(salary) * 107
      FROM employees;
      
  2. MINMAX函数

    • MIN:求最小值

    • MAX:求最大值

    • 可以对任意数据类型的数据使用MINMAX函数

      SELECT MAX(salary), MIN(salary)
      FROM employees;SELECT MAX(last_name), MIN(last_name), MAX(hire_date), MIN(hire_date)
      FROM employees;
      
  3. COUNT函数

    • COUNT:返回个数

    • COUNT(*):返回表中记录总数,适用于任意数据类型

    • COUNT(expr):返回**expr不为空**的记录总数

      SELECT COUNT(employee_id), COUNT(salary), COUNT(2 * salary), COUNT(1), COUNT(2), COUNT(*)
      FROM employees;
      
    • 如何需要统计表中的记录数,使用COUNT(*)COUNT(1)COUNT(具体字段)哪个效率更高呢?

      1. 如果使用的是MyISAM存储引擎,则三者效率相同,都是o(1)
      2. 如果使用的是InnoDB存储引擎,则三者效率:COUNT(*) = COUNT(1) > COUNT(字段)

8.2:GROUP BY

  1. 基本使用

    • 使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组

      #需求:查询各个部门的平均工资,最高工资
      SELECT department_id, AVG(salary), MAX(salary)
      FROM employees
      GROUP BY department_id;
      
    • 说明

      1. 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在SELECT中。
      2. GROUP BY声明在FROM后面、WHERE后面、ORDER BY前面、LIMIT前面。
  2. 使用多个列分组

    SELECT department_id, job_id, AVG(salary)
    FROM employees
    GROUP BY department_id, job_id;
    
  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
    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ROLLUPORDER BY是互相排斥的。

8.3:HAVING

  1. 基本使用

    SELECT department_id, MAX(salary)
    FROM employees
    GROUP BY department_id
    HAVING MAX(salary) > 10000;
    

    说明:

    • 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。
    • HAVING必须声明在GROUP BY后面。
  2. WHEREHAVING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。
    • 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。
    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

      WHEREHAVING也不是互相排斥的,我们可以在一个查询里面同时使用WHEREHAVING。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。

8.4:SELECT的执行过程

  1. 查询的结构

    #方式1:sql92
    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:sql99
    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 
    GROUP BY ...., ...
    HAVING 包含组函数的过滤条件
    ORDER BY ... ASC/DESC
    LIMIT ...., ...
    
  2. SELECT执行顺序

    • 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MySQLOracle中,SELECT执行顺序基本相同)

      FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT
      
  3. SQL的执行原理

    SELECT是先执行FROM这一步。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、右连接或者全连接,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,知道所有表都被处理完为止。这个过程得到是我们的原始数据。

    1. 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
    2. 然后进行第三步和第四步,也就是GROUPHAVING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vt3vt4
    3. 当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SELECTDISTINCT阶段。
    4. 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vt5-1vt5-2
    5. 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
    6. 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,不一定存在所有关键字,相应的阶段就会省略。


http://www.ppmy.cn/news/247725.html

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