【MySQL】聚合函数与分组查询-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【MySQL】聚合函数与分组查询。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、聚合函数

MySQL中的聚合函数用于对数据进行计算和统计，常见的聚合函数包括下面列举出来的聚合函数：

		函数									说明
COUNT([DISTINCT] expr) 				返回查询到的数据的数量
SUM([DISTINCT] expr) 				返回查询到的数据的总和，不是数字没有意义
AVG([DISTINCT] expr) 				返回查询到的数据的平均值，不是数字没有意义
MAX([DISTINCT] expr) 				返回查询到的数据的最大值，不是数字没有意义
MIN([DISTINCT] expr) 				返回查询到的数据的最小值，不是数字没有意义

1.1 count 返回查询到的数据的数量

查看班级有多少同学

mysql> select * from exam_result;
+----+-----------+---------+------+---------+
| id | name      | chinese | math | english |
+----+-----------+---------+------+---------+
|  1 | 张三      |     134 |   98 |      56 |
|  2 | 李四      |     120 |   80 |      77 |
|  4 | 赵六      |     164 |   84 |      67 |
|  5 | 田七      |     110 |  115 |      45 |
|  6 | 孙八      |     140 |   84 |      78 |
|  8 | 张翼德    |      90 |  128 |      66 |
+----+-----------+---------+------+---------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) 总数 from exam_result;
+--------+
| 总数   |
+--------+
|      6 |
+--------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(1) 总数 from exam_result;
+--------+
| 总数   |
+--------+
|      6 |
+--------+
1 row in set (0.00 sec)

统计数学成绩有多少个

# 统计全部
mysql> select count(math) from exam_result;
+-------------+
| count(math) |
+-------------+
|           6 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

# 统计有效的（去重）
mysql> select count(distinct math) as res from exam_result;
+-----+
| res |
+-----+
|   5 |
+-----+
1 row in set (0.00 sec)

统计英语不及格的人数

mysql> select count(*) from exam_result where english<60;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        2 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

1.2 sum 返回查询到的数据的总和

查看数学成绩的总和

mysql> select sum(math) from exam_result;
+-----------+
| sum(math) |
+-----------+
|       589 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

统计英语不及格的分数总和

mysql> select sum(english) from exam_result where english<60;
+--------------+
| sum(english) |
+--------------+
|          101 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

# 也可以统计不及格的平均分
mysql> select sum(english)/count(english) from exam_result where english<60;
+-----------------------------+
| sum(english)/count(english) |
+-----------------------------+
|                        50.5 |
+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

1.3 avg 返回查询到的数据的平均值

统计不及格的英语的平均分不需要上面那么麻烦自己手动除：

mysql> select avg(english) from exam_result where english<60;
+--------------+
| avg(english) |
+--------------+
|         50.5 |
+--------------+
1 row in set (0.01 sec)

统计总分的平均分

mysql> select avg(chinese+math+english) from exam_result;
+---------------------------+
| avg(chinese+math+english) |
+---------------------------+
|         289.3333333333333 |
+---------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

1.4 max 返回查询到的数据的最大值

查询数学成绩的最大值

mysql> select max(math) from exam_result;
+-----------+
| max(math) |
+-----------+
|       128 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

这里要注意聚合必须分组，不能这么使用：

mysql> select name, max(math) from exam_result;

1.5 min 返回查询到的数据的最小值

# 查看数学成绩的最小值
mysql> select min(math) from exam_result;
+-----------+
| min(math) |
+-----------+
|        80 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

# 查看数学成绩大于100的最小值
mysql> select min(math) from exam_result where math>100;
+-----------+
| min(math) |
+-----------+
|       115 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

二、分组查询group by

分组的目的是为了进行分组之后，方便进行聚合统计

在select中使用group by 子句可以对指定列进行分组查询
语法：

select column1, column2, .. from table group by column;

2.1 导入雇员信息表

# 将linux目录下的sql表导入MySQL
mysql> source /home/yyh/scott_data.sql
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> use scott;
Database changed

mysql> show tables;
+-----------------+
| Tables_in_scott |
+-----------------+
| dept            |
| emp             |
| salgrade        |
+-----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

emp员工表
dept部门表
salgrade工资等级表

2.2 找到最高薪资和员工平均薪资

# 查看员工表
mysql> select * from emp;
+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| empno  | ename  | job       | mgr  | hiredate            | sal     | comm    | deptno |
+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| 007369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 00:00:00 |  800.00 |    NULL |     20 |
| 007499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 00:00:00 | 1600.00 |  300.00 |     30 |
| 007521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 00:00:00 | 1250.00 |  500.00 |     30 |
| 007566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 00:00:00 | 2975.00 |    NULL |     20 |
| 007654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 00:00:00 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |
| 007698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 00:00:00 | 2850.00 |    NULL |     30 |
| 007782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 00:00:00 | 2450.00 |    NULL |     10 |
| 007788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 00:00:00 | 3000.00 |    NULL |     20 |
| 007839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 00:00:00 | 5000.00 |    NULL |     10 |
| 007844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 00:00:00 | 1500.00 |    0.00 |     30 |
| 007876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 00:00:00 | 1100.00 |    NULL |     20 |
| 007900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 00:00:00 |  950.00 |    NULL |     30 |
| 007902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 00:00:00 | 3000.00 |    NULL |     20 |
| 007934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 00:00:00 | 1300.00 |    NULL |     10 |
+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
14 rows in set (0.00 sec)

# 聚合函数
mysql> select max(sal) 最高, avg(sal) 平均 from emp;
+---------+-------------+
| 最高    | 平均        |
+---------+-------------+
| 5000.00 | 2073.214286 |
+---------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

2.3 显示每个部门的平均工资和最高工资

这里就需要进行分组。

# 通过列分组
group by 列名
# 用该列的不同数据进行分组

mysql> select deptno,max(sal) 最高, avg(sal) 平均 from emp group by deptno;
+--------+---------+-------------+
| deptno | 最高    | 平均        |
+--------+---------+-------------+
|     10 | 5000.00 | 2916.666667 |
|     20 | 3000.00 | 2175.000000 |
|     30 | 2850.00 | 1566.666667 |
+--------+---------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)

这里分组条件用的是deptno，所以每个组内的deptno一定是相同的。

分组就是把一张表按照条件在逻辑上拆成了多个子表，然后分别对每个子表进行聚合统计。

2.4 显示每个部门不同岗位的平均工资和最低工资

这里既然要每个部门和不同岗位，那么就注定要分组。
先分组再聚合

group by deptno, job;

mysql> select deptno,job,max(sal) 最高,avg(sal) 平均 from emp group by deptno,job;
+--------+-----------+---------+-------------+
| deptno | job       | 最高    | 平均        |
+--------+-----------+---------+-------------+
|     10 | CLERK     | 1300.00 | 1300.000000 |
|     10 | MANAGER   | 2450.00 | 2450.000000 |
|     10 | PRESIDENT | 5000.00 | 5000.000000 |
|     20 | ANALYST   | 3000.00 | 3000.000000 |
|     20 | CLERK     | 1100.00 |  950.000000 |
|     20 | MANAGER   | 2975.00 | 2975.000000 |
|     30 | CLERK     |  950.00 |  950.000000 |
|     30 | MANAGER   | 2850.00 | 2850.000000 |
|     30 | SALESMAN  | 1600.00 | 1400.000000 |
+--------+-----------+---------+-------------+
9 rows in set (0.00 sec)

这里要注意一般select后边的字段必须在group by中出现
比如说select 后边加个ename就会报错，因为同一个分组可能会有不同的ename。

2.5 显示平均工资低于2000的部门和它的平均工资

分成两步：

先统计每一个部门的平均工资（先按部门对平均工资进行分组聚合）
再对聚合的结果进行条件判断

如何对聚合的结果条件判断？

通过having搭配group by
having就是对聚合后的数据统计进行条件筛选

mysql> select deptno,avg(sal) 平均 from emp group by deptno having 平均<2000;
+--------+-------------+
| deptno | 平均        |
+--------+-------------+
|     30 | 1566.666667 |
+--------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

【MySQL】聚合函数与分组查询,MySQL,mysql,android,adb

having和where区别理解，执行顺序

先来看个样例：
SMITH不参与统计，显示每个部门、每种岗位的平均工资低于2000的工种。

mysql> select deptno,job,avg(sal) 平均 from emp where ename!='SMITH' group by deptno,job having 平均<2000;
+--------+----------+-------------+
| deptno | job      | 平均        |
+--------+----------+-------------+
|     10 | CLERK    | 1300.000000 |
|     20 | CLERK    | 1100.000000 |
|     30 | CLERK    |  950.000000 |
|     30 | SALESMAN | 1400.000000 |
+--------+----------+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)

where 是对任意列进行条件筛选（筛选之后才会进行分组）
having 是对分组聚合之后的结果进行条件筛选

执行顺序：

先要知道从哪个表中取数据（from），再看拿数据过程中的筛选条件（where），然后对拿到的数据分组（group by），在按照分组之后的结果进行聚合统计并且重命名（select），最后再对结果做条件筛选（having）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-633359.html

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