（1）分组函数：用作统计使用，又称为聚合函数或者统计函数或者组函数
分类：sum 求和，avg 求平均值，max 最大值，count 计算个数
1，简单的使用：select sum(salary) from emp;
2，参数支持哪些类型：
sum，avg 一般用于处理数值类型，max，min，count 可以处理任何类型。
是否忽略null值：sum avg 都忽略null值，求值的时候会减少除数个数。
以上分组函数都忽略null值
3，可以和distinct搭配使用。
一，count的具体介绍
（1）select count（salary）from emp；
（2）select count(*) from emp;
效率：myisam（存储引擎下，count（*）的效率高）
innodb存储引擎下，count（*）和count（1）的效率差不多，比count（字段）要高一些。
一般count（*）用来统计行数。
2，和分组函数同一查询的字段有限制。和分组函数同一查询的字段要求是group by 后的字段。
select avg（salary） ， empname from emp; empname毫无意义。
案例一：查询最大入职时间和最小入职时间的相差天数（DATEDIFF）看相差天数
select DATEDIFF（max（hirdate），min（hirdate）） AS 相差天数 from emp；
案例二：查询部门编号为90的员工个数
select count（*）from where deptno=90；
3，分组查询的介绍：
语法：
select 分组函数，列(要求出现在group by的后面）
from 表
【where 筛选条件】
group by 分组的列表
【order by 字句】
注意：查询列表比较特殊，要求是分组函数和group by 出现的字段。
（group by）
案例一，查询每个部门的平均工资
select avg（salary），deptno from emp group by deptno；
案例二，查询每个部门的最高工资
select max（salary），deptno from emp group by deptno；
2，添加筛选条件：
案例一，查询邮箱中包含a字符的，每个部门的平均工资
select AVG（salary），deptno from emp where email like ‘%a%’ group by deptno；
，查询有奖金的每个领导手下的最高工资
select max（salary），mannerid from emp where comm is not null group by mannerid
3，添加复杂的筛选条件
案例一，查询哪个员工部门的员工个数>2? （having）
（1）查询每个部门的员工个数，再根据（1）的结果进行筛选，查询哪个部门的员工个数>2
SELECT COUNT(*) AS number, deptno FROM emp GROUP BY deptno having number>2 ;
执行分组查询之后再进行筛选，要使用having having的用法就是在分组之后的筛选。
where是在分组之前进行筛选。
案例二，查询每个部门有奖金的员工的最高工资>1200的部门编号和最高工资
select deptno，max（salary） from emp where commission is not null group by deptno
having max（salary）>12000;
案例三，查询领导编号>102的每个领导手下的最低工资>5000的领导编号是哪个，以及其最低工资。
select mannerid，min（salary） from emp where mannerid>102 group by mannerid having min(salary)>5000
总结：分组前筛选，原始表中有的字段，放在group by之前，用where
分组后筛选 ，是生成临时表中的字段，放在group by之后，用having
分组函数做条件肯定是放在having字句中。
4，按表达式，函数进行分组
案例一，按员工姓名的长度分组，查询每一组的员工个数，筛选员工个数>5的有哪些？
select count(*),length(empname) len_name from emp group by length(empname) having count(*）>5
5,按多个字段进行分组
案例一,查询每个部门每个部门的员工的平均工资
select avg（salary），deptno， empno from emp group by deptno，empno
案例二，添加排序：查询每个部门每个部门的员工的平均工资，并且按平均工资的高低显示
select avg（salary），deptno， empno from emp group by deptno，empno order by avg（salary） desc
分组查询总结：group by 支持 单个字段分组，也支持多个字段分组
