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()
注意：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;
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 MAX(last_name),MIN(last_name),MAX(hire_date),MIN(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;
- COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。
SELECT COUNT(commission_pct)
FROM employees;
- 注意点1：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。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count(列名)。
- 注意点2：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。
2. GROUP BY
2.1 基本使用
必须声明在GROUP BY 中。反之，GROUP BY中声明的字段可以不出现中SELECT中。
SELECT job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;
SELECT AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY job_id;
如下GROUP BY使用的语法错误：
#错误的！
SELECT job_id,department_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;2.2 使用多个列分组
例子：查询各个deprtment_id,job_id的平均工资
SELECT department_id,job_id,AVG(salary)
FROM employees
GROUP 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 employees
WHERE department_id > 80
GROUP BY department_id WITH ROLLUP;ROLLUP和 ORDER BY是 互相排斥的。
3. HAVING
3.1 基本使用
过滤分组：HAVING子句
1. 行已经被分组。
2. 使用了聚合函数。
3. 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。
4. HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用。
#查询各个部门中工资比10000高的部门信息
#错误的写法：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
WHERE MAX(salary) > 10000
GROUP BY department_id;
#正确的写法：
SELECT department_id,MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary) > 10000;错误的原因：非法使用聚合函数 ： 不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。
结论：
1）如果过滤条件中使用了聚合函数，则必须使用HAVING来替换WHERE。否则，报错
2）HAVING必须声明在GROUP BY的后面
3.2 WHERE和HAVING的对比
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：
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。
4. SELECT的执行过程
4.1 查询的结构
4.2 SELECT执行顺序
1. 关键字的顺序是不能颠倒的：
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...
- 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
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。
4.3 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：
1. 首先先通过 CROSS JOIN
2. 通过 ON
3. 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，就是执行顺序。
