MYSQL学习——聚合函数

目录

1. 聚合函数介绍

1) AVG和SUM函数

2) MIN和MAX函数

3) COUNT函数

2. GROUP BY

1) 基本使用

2) 使用WITH ROLLUP

3. HAVING

1) 基本使用

2) WHERE和HAVING的对比

4. SELECT的执行过程

1) 查询的结构

2) SQL的执行原理

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()

1) AVG和SUM函数

SELECT AVG(salary), MAX(salary),MIN(salary), SUM(salary)
FROM employees
WHERE job_id LIKE '%REP%';

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;

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;

  • 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。 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。

2. GROUP BY

1) 基本使用

可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组

SELECT column, group_function(column)
FROM table
[WHERE condition]
[GROUP BY group_by_expression]
[ORDER BY column];

结论1：SELECT中出现的非组函数的字段必须声明在GROUP BY中。

反之，GROUP BY中声明的字段可以不出现在SELECT中。

结论2：GROUP BY声明在FROM后面、WHERE后面、ORDER BY前面、LIMIT前面。

2) 使用WITH ROLLUP

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。

3. HAVING

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。

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

要求

  • 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。

  • 当过滤条件中没有聚合函数时，则次过滤条件声明在WHERE中或HAVING中都可以。但是，建议声明在WHERE中的执行效率高。

  • HAVING必须声明在GROUP BY 的后面

  • 开发中，我们使用HAVING的前提是SQL中使用了GROUP BY。

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：

关键字用法缺点
WHERE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。

4. SELECT的执行过程

1) 查询的结构

#方式1：
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：
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

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...

1. 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

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。

2) 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 求笛卡尔积，相当于得到虚拟表 vt（virtual table）1-1；

  2. 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；

  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。

  • 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。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/617171.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

HDFS WebHDFS 读写文件分析及HTTP Chunk Transfer Coding相关问题探究

HDFS WebHDFS 读写文件分析及HTTP Chunk Transfer Coding相关问题探究

文章目录 前言需要回答的问题DataNode端基于Netty的WebHDFS Service的实现 基于重定向的文件写入流程写入一个大文件时WebHDFS和Hadoop Native的块分布差异 基于重定向的数据读取流程尝试读取一个小文件尝试读取一个大文件 读写过程中的Chunk Transfer-Encoding支持写文件使用C…
阅读更多...
xcode安装及运行源码

xcode安装及运行源码

抖音教学视频 目录 1、xcode 介绍 2、xcode 下载 3、xocde 运行ios源码 4、快捷键 1、xcode 介绍 Xcode 是运行在操作系统Mac OS X上的集成开发工具（IDE），由Apple Inc开发。Xcode是开发 macOS 和 iOS 应用程序的最快捷的方式。Xcode 具有…
阅读更多...
体感游戏开发体感互动游戏

体感游戏开发体感互动游戏

体感健身游戏是一种利用特定技术来跟踪和响应玩家身体动作的互动式电子游戏。这种游戏类型的目的是通过有趣、动态的方式鼓励用户进行身体活动和健康锻炼。下面是有关体感健身游戏的一些重要信息： 体感游戏技术背景 体感技术：这些游戏通常使用运动传感…
阅读更多...
C //练习 4-5 给计算器程序增加访问sin、exp与pow等库函数的操作。有关这些库函数的详细信息，参见附录B.4节中的头文件＜math.h＞。

C //练习 4-5 给计算器程序增加访问sin、exp与pow等库函数的操作。有关这些库函数的详细信息，参见附录B.4节中的头文件＜math.h＞。

C程序设计语言 &#xff08;第二版&#xff09; 练习 4-5 练习 4-5 给计算器程序增加访问sin、exp与pow等库函数的操作。有关这些库函数的详细信息&#xff0c;参见附录B.4节中的头文件<math.h>。 注意&#xff1a;代码在win32控制台运行&#xff0c;在不同的IDE环境下…
阅读更多...
2024.1.11 关于 Jedis 库操作 Redis 基本演示

2024.1.11 关于 Jedis 库操作 Redis 基本演示

目录 引言 通用命令 SET & GET EXISTS & DEL KEYS EXPIRE & TTL TYPE String 类型命令 MGET & MSET GETRANGE & SETRANGE APPEND INCR & DECR List 类型命令 LPUSH & LRANG LPOP & LPOP BLPOP & BRPOP LLEN Set 类型命…
阅读更多...
SwiftUI 为任意视图加上徽章（Badge）而想到的（下）

SwiftUI 为任意视图加上徽章（Badge）而想到的（下）

概览 在 SwiftUI 为任意视图加上徽章（Badge）而想到的（上） 这篇文章中，我们讨论了如何使用 Preference 技术打造 SwiftUI 中任意视图上徽章的实现。 虽然，我们完成了一系列挑战最后基本得偿所愿，不过在上篇的实现中仍有些许不尽如人意之处。 在本篇博文中，您将学到如下…
阅读更多...
【web安全】弱口令，以及不同领域的弱口令爆破

【web安全】弱口令，以及不同领域的弱口令爆破

弱口令的概念 简单的理解就是简单的&#xff0c;容易让别人猜出来的密码。 弱口令的分类 弱口令分了三类 简单常用的易记密码 这种密码是人均常用的密码&#xff0c;比如活到了这么大&#xff0c;我见过很多很多的wifl密码是88888888或者12345678这种的密码。很多情况下数…
阅读更多...
Jmeter 性能压测 —— TPS与QPS

Jmeter 性能压测 —— TPS与QPS

1、TPS和QPS的区别 TPS&#xff1a;意思是每秒事务数&#xff0c;具体事务的定义都是人为的&#xff0c;可以一个接口、多个接口、一个业务流程等等。 一个事务是指事务内第一个请求发送到接收到最后一个请求的响应的过程&#xff0c;以此来计算使用的时间和完成的事务个数。…
阅读更多...
WPF 布局

WPF 布局

了解 WPF中所有布局如下&#xff0c;我们一一尝试实现&#xff0c;本文档主要以图形化的形式展示每个布局的功能。 布局&#xff1a; Border、 BulletDecorator、 Canvas、 DockPanel、 Expander、 Grid、 GridView、 GridSplitter、 GroupBox、 Panel、 ResizeGrip、 Separat…
阅读更多...
蓝屏代码0x000007E解决办法

蓝屏代码0x000007E解决办法

概述 出现该问题&#xff1a; 1、硬件冲突造成的蓝屏 驱动冲突&#xff1a;与其他设备或应用程序的驱动冲突可能会引起系统崩溃。 2、内存虚拟不足造成的蓝屏 错误配置&#xff1a;不正确的配置或设置可能会导致蓝屏错误。 3、超频后也可能出现蓝屏 CUP超频或者显卡超频后出现蓝…
阅读更多...
NAS使用的一些常见命令 ssh sftp 上传 下载 ALL in one

NAS使用的一些常见命令 ssh sftp 上传 下载 ALL in one

目录 登陆上传/下载内网穿透 登陆 ssh 登陆 ssh usernameserverIP -p portNumsftp 登陆 sftp -P portNum usernameserverIP上传/下载 如ls等&#xff0c;远程服务器操作 如lls等&#xff0c;本机操作&#xff0c;前缀为l 文件 put **** 将本机上文件上传到远程服务器上当…
阅读更多...
分析一个项目（微信小程序篇）三

分析一个项目（微信小程序篇）三

目录 接下来分析接口方面&#xff1a; home接口&#xff1a; categories接口&#xff1a; details接口&#xff1a; login接口&#xff1a; 分析一个项目讲究的是如何进行对项目的解析分解&#xff0c;进一步了解项目的整体结构&#xff0c;熟悉项目的结构&#xff0c;能够…
阅读更多...
kylin集群反向代理（健康检查）

kylin集群反向代理（健康检查）

前面一篇文章提到了使用nginx来对kylin集群进行反向代理&#xff0c; kylin集群使用nginx反向代理-CSDN博客文章浏览阅读349次&#xff0c;点赞8次&#xff0c;收藏9次。由于是同一个集群的&#xff0c;元数据没有变化&#xff0c;所以&#xff0c;直接将原本的kylin使用scp的…
阅读更多...
C++学习笔记——类继承

C++学习笔记——类继承

目录 一、一个简单的基类 1.1封装性 1.2继承性 1.3虚函数 1.4多态性 二、基类 2.1一个简单的C基类的示例 2.2 Animal是一个基类。 三、继承 3.1概念 3.2is-a关系 3.3多态公有继承 3.4静态联编和动态联编 3.5访问控制 3.6ABC理念 一、一个简单的基类 C中的基类是一…
阅读更多...
02. 坦克大战项目-准备工作和绘制坦克

02. 坦克大战项目-准备工作和绘制坦克

02. 坦克大战项目-准备工作和绘制坦克 01. 准备工作 1. 首先我们要创建四个类 1. Tank类 介绍&#xff1a;Tank 类主要用来表示坦克的基本属性和行为 public class Tank {private int x;//坦克的横坐标private int y;//坦克的纵坐标public int getX() {return x;}public v…
阅读更多...
【ACL 2023】 The Art of Prompting Event Detection based on Type Specific Prompts

【ACL 2023】 The Art of Prompting Event Detection based on Type Specific Prompts

【ACL 2023】 The Art of Prompting: Event Detection based on Type Specific Prompts 论文&#xff1a;https://aclanthology.org/2023.acl-short.111/ 代码&#xff1a;https://github.com/VT-NLP/Event_APEX Abstract 我们比较了各种形式的提示来表示事件类型&#xff0…
阅读更多...
生成式AI，发展可持续吗？

生成式AI，发展可持续吗？

最近有消息透露&#xff0c;OpenAI预计在2024年实现16亿美元的年化收入。相较于去年10月预测的13亿美元&#xff0c;这一数字增长了3亿美元&#xff0c;增长部分主要来源于ChatGPT订阅、API接入以及其他业务。 与此同时&#xff0c;其竞争对手Anthropic预计年化收入至少为8.5亿…
阅读更多...
google drive api

google drive api

1.创建oauth2 json 文件 https://developers.google.com/drive/api/quickstart/pythoncchttps://developers.google.com/drive/api/quickstart/python这里要注意quickstart的code会经常更新&#xff0c;有可能之前的版本不能用了 比方说下面这个包 from google.oauth2.crede…
阅读更多...
Goby 漏洞发布｜用友 NC registerServlet 反序列化远程代码执行漏洞

Goby 漏洞发布｜用友 NC registerServlet 反序列化远程代码执行漏洞

漏洞名称&#xff1a;用友 NC registerServlet 反序列化远程代码执行漏洞 English Name&#xff1a;Yonyou NC registerServlet Deserialize Remote Code Execute Vulnerability CVSS core: 9.8 影响资产数&#xff1a; 21320 漏洞描述&#xff1a; 用友 NC Cloud 是一种商…
阅读更多...
grep常用命令

grep常用命令

1. grep常用参数 -i忽略大小写-w精准匹配整词-v结果取反(匹配指定的字符串以外的内容)-A关键字所在行的后几行也一起显示-B关键字所在行的前几行也一起显示-C关键字所在行的前后几行行一起显示 2. 常用命令 2.1 从文件中查找关键词 # 精准匹配 grep linux test.txt# 从多个…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023