目录

 一、常见的聚合函数

 二、GROUP BY 的使用

 三、HAVING 的使用，过滤数据

 四、SQL底层的执行原理

 五、练习

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一、常见的聚合函数

1.概念

聚合函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。

 2.聚合函数的类型

AVG(),SUM(),MAX(),MIN(),COUNT()

3. AVG(),SUM()：数值

①查询员工表的平均工资以及员工表的总工资

select avg(salary) "avg",sum(salary) "sum"
from employees

②对于字符串结果是0

4. MAX(),MIN()：数值，字符串，日期

①查询员工表的最高的工资和最低的工资

select max(salary) "max", min(salary) "min"
from employees

②对于字符串来说，可以查找到首字母最大的名字，最小的名字

select max(last_name) "max", min(last_name) "min"
from employees

5. COUNT()

①作用：计算指定的字段的个数

②count(*),count(1),count(字段名)的区别？

• count(*)和count(1)能查询表中有多少条记录。
• count(字段名)查询该字段名下非空的记录。
• ③

• SELECT count(*),count(1),count(commission_pct)
  FROM employees
  

  

   6.查询员工表的平均奖金率。

• avg(commission_pct)=sum(commission_pct)/count(commission_pct) 只计算员工有奖金的，除以有奖金的总人数。所以avg(commission_pct)是错误的。应该除以总人数SUM(commission_pct)/count(*)正确

• 7. count(*),count(1),count(非空字段名)哪个效率高。

• ①如果使用的MyISAM的存储引擎,三者效率相同都是O(1) 引擎内部有一计数器在维护着行数

  ②如果使用的InnoDB的存储引擎，三个效率count(*) = count(1) > count(非空字段名)

  count(*),count(1)直接读行数，复杂度是O(n), innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)

• 二、GROUP BY 的使用

• 1.基本使用

• 

   2.求员工表各个部门的平均工资，每个部门的总工资

• SELECT department_id,AVG(salary),SUM(salary)
  FROM employees
  GROUP BY department_id
  

  

• 3.查询每个部门的各个工种的平均工资，总工资

• 

   

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

  

   4.select出现的分组的字段必须在GROUP BY中

• SELECT department_id,job_id,AVG(salary),SUM(salary)

  FROM employees

  GROUP BY department_id

  错误的！

• 5. WITH ROLLUP计算查询出的所有记录的总和，不能跟order by一起使用

• SELECT department_id,AVG(salary)
  FROM employees
  GROUP BY department_id WITH ROLLUP
  

  

•  三、HAVING 的使用，过滤数据

 

 条件:

• 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；

1.查询各个部门中最高的工资比10000高的部门有哪些

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

2.过滤条件使用聚合函数(max)必须使用having来替换where

3.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（效率高）

select department_id,max(salary)
from employees
where department_id in (10,20,30,40)
group by department_id having max(salary)>10000

方式2

select department_id,max(salary)
from employees 
group by department_id having max(salary)>10000 and department_id in (10,20,30,40)

 4.where和having的对比

①过滤条件有聚合函数用having

②过滤条件没有聚合函数having和where都可以。但是推荐where。因为having是先连接后筛选，where是先筛选后连接。Where效率高。

 四、SQL底层的执行原理

1.select语句的完整结构

select 字段名
from 表名
left/right join 表2 on 多表的连接条件
where 查询条件
group by 分组字段  having 查询条件
order by 排序字段 asc/desc
limit 位置，偏移量

2.sql语句执行顺序

 五、练习

#1.where子句可否使用组函数进行过滤?

不能，组函数是使用having过滤

#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 employees
group by job_id

#4.查询各个job_id的员工人数

select job_id,count(*)
from employees
group 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) "DIFFERENCE"
from 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 employees
where manager_id is not null
group by manager_id having 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 d.department_name,d.location_id,count(employee_id) "pepole_count",avg(salary)
from employees e
right join departments d on e.department_id = d.department_id
group by department_name,location_id
order by avg(salary) 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 d.department_name,e.job_id,min(salary)
from employees e
right join departments d on e.department_id = d.department_id
group by d.department_name,e.job_id