聊聊MySQL中的聚合函数，实践掌握分页查询！

概述聊聊MySQL中的聚合函数，实践掌握分页查询！ 本篇文章带大家了解一下MysqL内置函数中的聚合函数，并了解一下怎么进行分页查询，希望对大家有所帮助。

MysqL聚合函数和分页查询

参考链接：#MysqL数据库（MysqL安装/基础/高级/优化）

https://www.bilibili.com/vIDeo/BV1iq4y1u7vj

我们在之前了解到了 sql 单行函数。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的函数，输入的是一组数据的集合，输出的是单个值。【相关推荐：mysql视频教程】

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()

聚合函数语法

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   employeesWHERE  job_ID liKE '%rEP%';

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 MIN(hire_date), MAX(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   employeesWHERE  department_ID = 50;

COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。

SELECT COUNT(commission_pct)FROM   employeesWHERE  department_ID = 50; //忽略了Null值

计算表中有多少条记录

方式1：count(*)方式2：count(1)方式3：count(某具体字段)，但是因为忽略了null值，所以不一定对

问题：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，但是COUNT(*)的效率略高

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。但好于具体的count(列名)。

问题：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。

注意：

以上分组函数都忽略null值

可以和distinct搭配实现去重的运算

count函数的单独介绍，一般使用count(*)用作统计行数

和分组函数一同查询的字段要求是group by后的字段

2. GROUP BY

2.1 基本使用

可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组，语法如下：

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

明确：WHERE一定放在FROM后面

1、 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

SELECT   department_ID, AVG(salary)FROM     employeesGROUP BY department_ID ;

2、包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中

SELECT   AVG(salary)FROM     employeesGROUP BY department_ID ;

2.2 使用多个列分组

SELECT   department_ID AS dept_ID, job_ID, SUM(salary)FROM     employeesGROUP 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 employeesWHERE department_ID > 80GROUP 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，当然这是只在5.7才存在的

3. HAVING(过滤数据)

3.1 基本使用

过滤分组：HAVING子句

行已经被分组。

使用了聚合函数。

满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。

HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用。

SELECT   department_ID, MAX(salary)FROM     employeesGROUP BY department_IDHAVING   MAX(salary)>10000 ;

非法使用聚合函数 ： 不能在 WHERE 子句中使用聚合函数来代替过滤条件。如下：

SELECT   department_ID, AVG(salary)FROM     employeesWHERE    AVG(salary) > 8000GROUP BY department_ID;

练习：查询部门ID为10,20,30,40这4个部门中最高工资比10000高的部门信息

#方式1：推荐，执行效率高于方式2.SELECT department_ID,MAX(salary)FROM employeesWHERE department_ID IN (10,20,30,40)GROUP BY department_IDHAVING MAX(salary) > 10000;#方式2：SELECT department_ID,MAX(salary)FROM employeesGROUP BY department_IDHAVING MAX(salary) > 10000 AND department_ID IN (10,20,30,40);

结论：

当过滤条件中有聚合函数时，则此过滤条件必须声明在HAVING中。

当过滤条件中没有聚合函数时，则此过滤条件声明在WHERE中或HAVING中都可以。但是，建议大家声明在WHERE中

3.2 WHERE和HAVING的对比

1. 从适用范围上来讲，HAVING的适用范围更广。 2. 如果过滤条件中没有聚合函数：这种情况下，WHERE的执行效率要高于HAVING

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：

	优点	缺点
WHERE(分组前筛选)	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(分组后筛选)	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。一般来讲，能用分组前筛选的，尽量使用分组前筛选，提高效率

4. 回顾：分页查询 ★

应用场景：当要显示的数据，一页显示不全，需要分页提交sql请求

语法：

  select 查询列表  from 表  【join type join 表2  on 连接条件  where 筛选条件  group by 分组字段  having 分组后的筛选  order by 排序的字段】  limit 【offset,】size;  offset 要显示条目的起始索引（起始索引从0开始）  size 要显示的条目个数

特点：

limit语句放在查询语句的最后

公式

select 查询列表from 表limit (page-1)*size,size;

假设size=10，即每页显示10条记录，page从1开始，即第一页

page=1，则显示条目的起始索引为0，页面显示0-10条page=2，则显示条目的起始索引为10，页面显示11-20条page=3，则显示条目的起始索引为20，页面显示21-30条

案例1：查询前五条员工信息

SELECT * FROM employees liMIT 0,5;SELECT * FROM employees liMIT 5;

案例2：查询第11条——第25条

SELECT * FROM employees liMIT 10,15;

案例3： 有奖金的员工信息，并且工资较高的前10名显示出来

SELECT *FROM employees WHERE commission_pct IS NOT NulL ORDER BY salary DESCliMIT 10 ;

5. SELECT的执行过程

5.1 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/DESCliMIT ...,...#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/DESCliMIT ...,...#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

5.2 SELECT执行顺序

你需要记住 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

比如你写了一个 sql 语句，那么它的关键字顺序和执行顺序是下面这样的：

SELECT disTINCT player_ID, player_name, count(*) as num # 顺序 5FROM player JOIN team ON player.team_ID = team.team_ID # 顺序 1WHERE height > 1.80 # 顺序 2GROUP BY player.team_ID # 顺序 3HAVING num > 2 # 顺序 4ORDER BY num DESC # 顺序 6liMIT 2 # 顺序 7

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。

从这里的执行顺序我们也看出来了，因为where是先筛选的，因此group by语句事先分组，参与分组的数据要少，因此执行效率要高

5.3 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：

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；

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；

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 *** 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，就是我们刚才讲到的执行顺序。**更细致的内容参考后续的高级篇架构

6. 课后练习

综合练习1

1.where子句可否使用组函数进行过滤? No

2.查询公司员工工资的最大值，最小值，平均值，总和

SELECT MAX(salary), MIN(salary), AVG(salary), SUM(salary)FROM employees;

3.查询各job_ID的员工工资的最大值，最小值，平均值，总和

SELECT job_ID, MAX(salary), MIN(salary), AVG(salary), SUM(salary)FROM employeesGROUP BY job_ID;

4.选择具有各个job_ID的员工人数

SELECT job_ID, COUNT(*)FROM employeesGROUP BY job_ID;

5.查询员工最高工资和最低工资的差距（DIFFERENCE）

SELECT MAX(salary), MIN(salary), MAX(salary) - MIN(salary) DIFFERENCEFROM employees;

6.查询各个管理者手下员工的最低工资，其中最低工资不能低于6000，没有管理者的员工不计算在内

SELECT manager_ID, MIN(salary)FROM employeesWHERE manager_ID IS NOT NulLGROUP BY manager_IDHAVING MIN(salary) > 6000;

7.查询所有部门的名字，location_ID，员工数量和平均工资，并按平均工资降序

SELECT department_name, location_ID, COUNT(employee_ID), AVG(salary) avg_salFROM employees e RIGHT JOIN departments dON e.`department_ID` = d.`department_ID`GROUP BY department_name, location_IDORDER BY avg_sal DESC;

8.查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资

SELECT department_name,job_ID,MIN(salary)FROM departments d left JOIN employees eON e.`department_ID` = d.`department_ID`GROUP BY department_name,job_ID

综合练习2

1.简单的分组

案例1：查询每个工种的员工平均工资

SELECT AVG(salary),job_IDFROM employeesGROUP BY job_ID;

案例2：查询每个位置的部门个数

SELECT COUNT(*),location_IDFROM departmentsGROUP BY location_ID;

2.可以实现分组前的筛选

案例1：查询邮箱中包含a字符的 每个部门的最高工资

SELECT MAX(salary),department_IDFROM employeesWHERE email liKE '%a%'GROUP BY department_ID;

案例2：查询有奖金的每个领导手下员工的平均工资

SELECT AVG(salary),manager_IDFROM employeesWHERE commission_pct IS NOT NulLGROUP BY manager_ID;

3.分组后筛选

案例1：查询哪个部门的员工个数>5

#①查询每个部门的员工个数SELECT COUNT(*),department_IDFROM employeesGROUP BY department_ID;#② 筛选刚才①结果SELECT COUNT(*),department_IDFROM employeesGROUP BY department_IDHAVING COUNT(*)>5;

案例2：每个工种有奖金的员工的最高工资>12000的工种编号和最高工资

SELECT job_ID,MAX(salary)FROM employeesWHERE commission_pct IS NOT NulLGROUP BY job_IDHAVING MAX(salary)>12000;

案例3：领导编号>102的每个领导手下的最低工资大于5000的领导编号和最低工资

SELECT manager_ID,MIN(salary)FROM employeesGROUP BY manager_IDWhere manager_ID>102HAVING MIN(salary)>5000;

4.添加排序

案例：每个工种有奖金的员工的最高工资>6000的工种编号和最高工资,按最高工资升序

SELECT job_ID,MAX(salary) mFROM employeesWHERE commission_pct IS NOT NulLGROUP BY job_IDHAVING m>6000ORDER BY m ;

5.按多个字段分组

案例：查询每个工种每个部门的最低工资,并按最低工资降序

SELECT MIN(salary),job_ID,department_IDFROM employeesGROUP BY department_ID,job_IDORDER BY MIN(salary) DESC;

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以上是内存溢出为你收集整理的聊聊MySQL中的聚合函数，实践掌握分页查询！全部内容，希望文章能够帮你解决聊聊MySQL中的聚合函数，实践掌握分页查询！所遇到的程序开发问题。

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