聊聊MySQL中的聚合函数,实践掌握分页查询!

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时间:2022-01-10
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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。

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。

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聚合函数类型

  • AVG()
  • SUM()
  • MAX()
  • MIN()
  • COUNT()

聚合函数语法

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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   employees
WHERE  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   employees
WHERE  department_id = 50;
  • COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。
SELECT COUNT(commission_pct)
FROM   employees
WHERE  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

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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     employees
GROUP BY department_id ;

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2、包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中

SELECT   AVG(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id ;

2.2 使用多个列分组

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SELECT   department_id AS dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM     employees
GROUP BY department_id, job_id ;

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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 employees
WHERE department_id > 80
GROUP 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

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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。

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

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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     employees
WHERE    AVG(salary) > 8000
GROUP 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 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);

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 DESC
LIMIT 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/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

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

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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 5
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id # 顺序 1
WHERE height > 1.80 # 顺序 2
GROUP BY player.team_id # 顺序 3
HAVING num > 2 # 顺序 4
ORDER BY num DESC # 顺序 6
LIMIT 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。

当然如果我们操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 employees
GROUP BY job_id;

4.选择具有各个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), 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 department_name, location_id, COUNT(employee_id), AVG(salary) avg_sal
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
GROUP BY department_name, location_id
ORDER BY avg_sal DESC;

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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 e
ON 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_id
FROM employees
GROUP BY job_id;

案例2:查询每个位置的部门个数

SELECT COUNT(*),location_id
FROM departments
GROUP 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_id
FROM employees
WHERE 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_id
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL
GROUP 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_id
FROM employees
GROUP BY department_id;

#② 筛选刚才①结果
SELECT COUNT(*),department_id
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING 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 employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL
GROUP BY job_id
HAVING 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 employees
GROUP BY manager_id
Where manager_id>102
HAVING 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) m
FROM employees
WHERE commission_pct IS NOT NULL
GROUP BY job_id
HAVING m>6000
ORDER 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_id
FROM employees
GROUP BY department_id,job_id
ORDER BY MIN(salary) DESC;
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