MySQL（8）：聚合函数

聚合函数介绍

聚合函数： 对一组数据进行汇总的函数，输入的是一组数据的集合，输出的是单个值。
聚合函数类型：AVG(),SUM(),MAX(),MIN(),COUNT()
在这里插入图片描述

AVG / SUM

只适用于数值类型的字段（或变量）

SELECT AVG(salary),SUM(salary),AVG(salary) * 107
FROM employees;

在这里插入图片描述

MAX / MIN

适用于数值类型、字符串类型、日期时间类型的字段（或变量）

SELECT MAX(salary),MIN(salary)
FROM employees;SELECT MAX(last_name),MIN(last_name),MAX(hire_date),MIN(hire_date)
FROM employees;

在这里插入图片描述

COUNT

作用：计算指定字段在查询结构中出现的个数（不包含NULL值的）

SELECT COUNT(employee_id),COUNT(salary),COUNT(2 * salary),COUNT(1),COUNT(2),COUNT(*)
FROM employees ;

在这里插入图片描述
计算表中有多少条记录
方式1：COUNT(*)：返回表中记录总数，适用于任意数据类型。
方式2：COUNT(1)
方式3：COUNT(expr) : 不一定对！返回expr不为空的记录总数。

count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。
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。

Innodb引擎的表 用count(*),count(1)直接读行数，复杂度是O(n)。

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

SELECT COUNT(commission_pct)
FROM employees;

在这里插入图片描述

SELECT commission_pct
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL;

在这里插入图片描述

公式：AVG = SUM / COUNT

SELECT AVG(salary),SUM(salary)/COUNT(salary),
AVG(commission_pct),SUM(commission_pct)/COUNT(commission_pct),
SUM(commission_pct) / 107
FROM employees;

在这里插入图片描述

GROUP BY 的使用

可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组。

SELECT column, group_function(column)
FROM table
[WHERE condition]
[GROUP BY group_by_expression]
[ORDER BY column];

WHERE一定放在FROM后面。
在SELECT列表中所有未包含在组函数中的列都应该包含在 GROUP BY子句中。

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

在这里插入图片描述

#需求：查询各个job_id的平均工资
SELECT job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;

在这里插入图片描述

#需求：查询各个department_id,job_id的平均工资
#方式1：
SELECT department_id,job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY  department_id,job_id;
#方式2：
SELECT job_id,department_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id,department_id;

在这里插入图片描述

结论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。
结论2：GROUP BY 声明在FROM后面、WHERE后面，ORDER BY 前面、LIMIT前面
结论3：MySQL中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;

在这里插入图片描述
最后新加的一条NULL为总体平均。

SELECT department_id,AVG(salary) avg_sal
FROM employees
GROUP BY department_id
ORDER BY avg_sal ASC;

在这里插入图片描述

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。

HAVING

基本使用

在这里插入图片描述
作用：用来过滤数据的
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。

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

在这里插入图片描述

非法使用聚合函数 ： 不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。
要求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。
要求2：HAVING 必须声明在 GROUP BY 的后面。

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。
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。

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： 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的执行过程

SELECT 语句的完整结构

#方式1：sql92语法
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语法
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 执行过程

SELECT 查询时的两个顺序：

  1. 关键字的顺序是不能颠倒的：SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...

  2. 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，对于我们来说不可见。

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。

如果是两张以上的表，还会重复上面的步骤，直到所有表都被处理完为止。

数据库学习视频：
【MySQL数据库入门到大牛，mysql安装到优化，百科全书级，全网天花板】

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/160337.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

verdi技巧分享--合并多个fsdb文件、统计信号边沿

verdi技巧分享--合并多个fsdb文件、统计信号边沿

文章目录 0 前言1 如何显示信号高位的02 统计信号的上升沿、下降沿3 合并信号4 将多个fsdb文件合并成一个 0 前言 分享几个这段时间学到的verdi操作 1 如何显示信号高位的0 这个可能对一些有强迫症的有帮助吧 nand相关的操作，有一些特定的cmd，比如 r…
阅读更多...
小程序https证书

小程序https证书

小程序通常需要与服务器进行数据交换，包括用户登录信息、个人资料、支付信息等敏感数据。如果不使用HTTPS，这些数据将以明文的方式在网络上传输，容易被恶意攻击者截获和窃取。HTTPS通过数据加密来解决这个问题，确保数据在传输过程…
阅读更多...
0005Java安卓程序设计-ssm基于Android的网店系统

0005Java安卓程序设计-ssm基于Android的网店系统

文章目录 **摘要**目录系统设计开发环境 编程技术交流、源码分享、模板分享、网课教程 🐧裙：776871563 摘要 随着Internet的发展，人们的日常生活已经离不开网络。未来人们的生活与工作将变得越来越数字化，网络化和电子化。网上管…
阅读更多...
【软考中级】软件设计师-下午题

【软考中级】软件设计师-下午题

下午题 试题一 黑洞：加工有输入无输出 白洞(奇迹)：加工有输出无输入 灰洞：数据流输入的加工不足以产生输出 结构化语言： IF *** THEN ELSE IF *** THEN ******* END IF END IF 数据流的父子图平衡，如果父子图平衡就不…
阅读更多...
人工智能基础_机器学习018_手写代码实现_MBGD小批量梯度下降---人工智能工作笔记0058

人工智能基础_机器学习018_手写代码实现_MBGD小批量梯度下降---人工智能工作笔记0058

然后我们继续来看这里的小批量梯度下降,小批量梯度下降,其实就是 用少量的样本数据,进行梯度下降,上面是公式 然后我们来看代码 import numpy as np 导入数学计算包 #X,y创建数据集X=np.random.rand(100,1) x是100行1列 w,b=np.random.randint(1,10,size=2) 然后获取w和截距…
阅读更多...
Kibana使用Timelion根据时间序列展示数据

Kibana使用Timelion根据时间序列展示数据

天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。 每个人都有惰性，但不断学习是好好生活的根本，共勉！ 文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。…
阅读更多...
项目实战：根据关键字检索，查找相应的水果

项目实战：根据关键字检索，查找相应的水果

1、在index.html绑定查询点击事件 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>Title</title><link rel"stylesheet" href"style/index.css"><script src"…
阅读更多...
5.2用队列实现栈（LC225-E）

5.2用队列实现栈（LC225-E）

算法&#xff1a; 其实这道题不用像上一道题一样&#xff0c;用两个队列实现栈。 由于队列的数据结构特性。用一个队列就可实现栈。 难点还是在出队的时候&#xff1a; 比如队列[1,2,3]&#xff0c;要模拟一个栈入栈就是直接append&#xff08;其实就是C中的push&#xff0…
阅读更多...
Scala和Play WS库编写的爬虫程序

Scala和Play WS库编写的爬虫程序

使用Scala和Play WS库编写的爬虫程序&#xff0c;该程序将爬取网页内容&#xff1a; import play.api.libs.ws._ import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global ​ object BaiduCrawler {def main(args: Array[String]): Unit {val url ""val proxy…
阅读更多...
AI：53-基于机器学习的字母识别

AI：53-基于机器学习的字母识别

🚀 本文选自专栏：AI领域专栏 从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。 📌📌📌本专栏包含以下学习方向： 机器学习、深度学…
阅读更多...
python用cv2画图（line, rectangle, text等）

python用cv2画图（line, rectangle, text等）

Python做图像图形研究的时候&#xff0c;通常需要画很多辅助几何形状&#xff08;比如bounding box等&#xff09;。基于opencv的几何图形绘制具有易用性&#xff0c;而且天然能和numpy数组交互。 本文总结了几种常用的cv2画几何图形的方法&#xff0c;当一个简易的手册使用&a…
阅读更多...
第11章_数据处理之增删改

第11章_数据处理之增删改

文章目录 1 插入数据1.1 实际问题1.2 方式 1&#xff1a;VALUES的方式添加1.3 方式2&#xff1a;将查询结果插入到表中演示代码 2 更新数据演示代码 3 删除数据演示代码 4 MySQL8新特性&#xff1a;计算列演示代码 5 综合案例课后练习 1 插入数据 1.1 实际问题 解决方式&#…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023