引言

在之前的文章中，我们学习了MySQL中如何对表进行增删改查操作。这次，我们要更进一步，聊聊MySQL中的聚合函数和GROUP BY分组查询。

一、聚合函数

1. 简介

聚合函数它们允许我们对一组值执行计算并返回单个值。这些函数通常与SELECT语句一起使用，特别是在结合GROUP BY语句进行分组查询时，能够揭示出数据集合中的统计信息或总体特征。

函数	说明
COUNT([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的数量。如果使用了DISTINCT，则计算不重复值的数量。
SUM([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的总和（仅对数值类型有效）。如果使用了DISTINCT，则对不重复的值求和。
AVG([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的平均值（仅对数值类型有效）。如果使用了DISTINCT，则对不重复的值计算平均值。
MAX([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的最大值（可适用于数值、字符串、日期等类型）。如果使用了DISTINCT，则从不重复的值中找出最大值。
MIN([DISTINCT] expr)	返回查询到的数据的最小值（可适用于数值、字符串、日期等类型）。如果使用了DISTINCT，则从不重复的值中找出最小值。

2. 使用示例

（1）COUNT() 函数

COUNT() 函数用于计算表中的行数或指定列中非NULL值的数量。

• 计算表中的总行数：

  SELECT COUNT(*) FROM table_name;
  

  这里，* 表示计算所有行，包括NULL值所在的行（因为COUNT(*)不区分NULL值）。

• 计算指定列中非NULL值的数量：

  SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;
  

  如果column_name列中有NULL值，这些NULL值不会被计入总数。

• 使用DISTINCT排除重复值：

  SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;
  

  这将计算column_name列中不同（非重复）值的数量。

（2）SUM() 函数

SUM() 函数用于计算数值列中所有值的总和。

• 计算某列的总和：

  SELECT SUM(column_name) FROM table_name;
  

  这里，column_name必须是数值类型，否则函数将返回错误或无意义的结果。

• 结合WHERE子句进行条件求和：

  SELECT SUM(column_name) FROM table_name WHERE condition;
  

  这将计算满足condition条件的column_name列的总和。

• 使用DISTINCT排除重复值后再求和（虽然在实际应用中较少见，但理论上可行）：

  SELECT SUM(DISTINCT column_name) FROM table_name;
  

  注意：在大多数情况下，对求和操作使用DISTINCT可能不是必要的，因为它会去除重复值，这可能会影响总和的计算结果。

（3）AVG() 函数

AVG() 函数用于计算数值列中所有值的平均值。

• 计算某列的平均值：

  SELECT AVG(column_name) FROM table_name;
  

  这里，column_name必须是数值类型。AVG()函数会自动忽略NULL值。

• 结合WHERE子句进行条件平均值的计算：

  SELECT AVG(column_name) FROM table_name WHERE condition;
  

  这将计算满足condition条件的column_name列的平均值。

（4）MAX() 函数

MAX() 函数用于找出某列中的最大值。

• 找出某列的最大值：

  SELECT MAX(column_name) FROM table_name;
  

  这里，column_name可以是数值类型、字符串类型或日期类型等。对于字符串类型，MAX()函数将按照字典序返回最大值。

（5）MIN() 函数

MIN() 函数用于找出某列中的最小值。

• 找出某列的最小值：

  SELECT MIN(column_name) FROM table_name;
  

  与MAX()函数类似，column_name可以是多种数据类型，MIN()函数将返回该列中的最小值。

二、group by分组查询

1. 基本语法

SELECT column1, column2, ... FROM table GROUP BY column;

2. 按单个列分组

假设我们有一个名为 orders 的表，其中包含 customer_id 和 order_amount 两个字段，我们想要计算每个客户的订单总数。

SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_id;

这个查询将返回每个 customer_id 及其对应的订单数量。

3. 按多个列分组

如果我们还想按订单状态（order_status）进一步细分每个客户的订单数，我们可以按两个列进行分组。

SELECT customer_id, order_status, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_id, order_status;

这个查询将返回每个 customer_id 和 order_status 组合及其对应的订单数量。

4. 结合聚合函数使用

我们还可以结合不同的聚合函数来使用 GROUP BY，以获取更丰富的统计信息。

SELECT customer_id,
       AVG(order_amount) AS average_order_amount,
       MAX(order_amount) AS max_order_amount,
       MIN(order_amount) AS min_order_amount,
       SUM(order_amount) AS total_order_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id;

这个查询为每个 customer_id 计算了平均订单金额、最大订单金额、最小订单金额和总订单金额。

5. 使用 HAVING 过滤分组

有时，我们可能想要基于聚合函数的结果来过滤分组。这时，我们可以使用 HAVING 子句。

SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) > 1;

这个查询返回了订单数大于 1 的 customer_id 及其订单数。

🚨🚨注意事项

• 当使用 GROUP BY 时，SELECT 列表中的每个非聚合列都必须是 GROUP BY 子句中指定的列。
• 聚合函数（如 COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN()）可以对分组后的数据进行计算。
• HAVING 子句用于过滤分组后的结果，而 WHERE 子句用于过滤分组前的行。
• SQL查询中各个关键字的执行先后顺序FROM & JOIN & ON > WHERE > GROUP BY > SELECT & DISTINCT > HAVING > ORDER BY > LIMIT