MySQL学习笔记3——条件查询和聚合函数

条件查询和聚合函数

一、条件查询语句
二、聚合函数
- 1、SUM（）
- 2、AVG()、MAX()、MIN()
- 3、COUNT（）

一、条件查询语句

WHERE 和 HAVING 的区别：

WHERE是直接对表中的字段进行限定，来筛选结果；
HAVING则需要跟分组关键字GROUP BY一起使用，通过对分组字段或分组计算函数进行限定，来筛选结果。

虽然它们都是对查询进行限定，却有着各自的特点和适用场景。

WHERE

WHERE关键字的特点是，直接用表的字段对数据集进行筛选。如果需要通过关联查询从其他的表获取需要的信息，那么执行的时候，也是先通过WHERE条件进行筛选，用筛选后的比较小的数据集进行连接。这样一来, 连接过程中占用的资源比较少，执行效率也比较高。

HAVING

HAVING不能单独使用，必须要跟GROUP BY 一起使用。

我们可以把GROUP BY理解成对数据进行分组，方便我们对组内的数据进行统计计算。

它们两个典型的区别就是：

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。
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。

这么说可能不太好理解，举个小例子理解一下。假如超市经营者提出，要查询一下是哪个收银员、在哪天卖了2单商品。

这种必须先分组才能筛选的查询，用WHERE语句实现就比较难，我们可能要分好几步，通过把中间结果存储起来，才能搞定。但是用HAVING，则很轻松，代码如下:

SELECTa. transdate, c.operatorname
FROM demo. transactionhead AS a
JOINdemo. transactiondetails AS b ON (a. transactionid = b. transactionid)
JOINdemo.operator AS C ON (a.operatorid = c. operatorid)
GROUP BY a. transdate, c. operatorname
HAVING count(*)=2; 	--销售了2单

不过需要注意的是，WHERE和HAVING也不是互相排斥的，也可以在一个查询里面同使用WHERE和HAVING。

二、聚合函数

MySQL中有5种聚合函数较为常用，分别是：

求和函数SUM)
可以返回指定字段值的和。
求平均函数AVG()
最大值函数MAX()
最小值函数MIN()
计数函数COUNT()

先创建三个表，基于这三个表的基础上对聚合函数进行操作理解：

-- 创建销售明细表
CREATE TABLE demo.transactiondetails
(
transactionid INT NOT NULL,
itemnumber INT NOT NULL,
quantity INT,
price DECIMAL(10,2),
salesvalue DECIMAL(10,2),
-- 联合主键
PRIMARY KEY(transactionid,itemnumber)
);

销售明细表（transactiondetails）：
在这里插入图片描述
销售单头表（transactionhead）：

商品信息表（goodmaster）：

1、SUM（）

SUM () 函数可以返回指定字段值的和。我们可以用它来获得用户某个门店，每天、每种商品的销售总计数据：

SELECTLEFT(b.transdate, 10),  -- 从关联表获取交易时间，并且通过LEFT函数，获取交易的年月日c.goodsname,					  -- 从关联表获取商品名称SUM(a.quantity),				-- 数量求和SUM(a.salesvalue)				-- 金额求和
FROMdemo.transactiondetails aJOINdemo.transactionhead b ON (a.transactionid = b. transactionid)JOINdemo.goodmaster c ON (a.itemnumber = c.itemnumber)
GROUP BY LEFT(b.transdate,10), c.goodsname				-- 分组
ORDER BY LEFT(b.transdate,10), c.goodsname;				-- 排序

查询结果：
在这里插入图片描述

这里引入了两个关键字：

LEFT(str, n)：表示返回字符串str最左边的n个字符。
ORDER BY：表示按照指定的字段排序。

需要注意的是，求和函数获取的是分组中的合计数据，所以要对分组的结果有准确的把握，否则就很容易搞错。这也就是说，我们要知道是按什么字段进行分组的。

如果是按多个字段分组，就要知道字段之间有什么样的层次关系；
如果是按照以字段作为变量的某个函数进行分组的，就要知道这个函数的返回值是什么，返回值又是如何影响分组的等。

2、AVG()、MAX()、MIN()

AVG()
首先，我们来学习下计算平均值的函数AVG ()。它的作用是，通过计算分组内指定字段值的和，以及分组内的记录数，算出分组内指定字段的平均值。
举个例子，如果用户需要计算每天、每种商品，平均一次卖出多少个、多少钱，这个时候，我们就可以用到AVG () 函数了如下所示：

SELECTLEFT(a. transdate,10),c.goodsname,AVG (b.quantity),		-- 平均数量AVG (b.salesvalue)		-- 平均金额
FROMdemo. transactionhead aJOINdemo. transactiondetails b ON (a.transactionid = b.transactionid)JOINdemo. goodmaster c ON (b.itemnumber = c.itemnumber )
GROUP BY LEFT(a. transdate,10) ,c.goodsname
ORDER BY LEFT(a. transdate,10) ,c.goodsname;

查询结果：
在这里插入图片描述
MAX()、MIN()
MAX()表示获取指定字段在分组中的最大值，MIN()表示获取指定字段在分组中的最小值。它们的实现原理差不多。

我们还是来看具体的例子。假如户要求计算每天里的一次销售的最大数量和最大金额，就可以用下面的代码，得到我们需要的结果

SELECTLEFT(a. transdate,10),MAX(b.quantity),MAX(b.salesvalue)
FROMdemo. transactionhead aJOINdemo. transactiondetails b ON (a.transactionid = b.transactionid)JOINdemo. goodmaster c ON (b.itemnumber = c.itemnumber )
GROUP BY LEFT(a. transdate,10) ,c.goodsname
ORDER BY LEFT(a. transdate,10) ,c.goodsname;

注意，MAX (字段)这个函数返回分组集中最大的那个值。如果你要查询MAX (字段1)和MAX (字段2)，而它们是相互独立、分别计算的，千万不要想当然地认为结果在同一条记录上。

3、COUNT（）

通过COUNT ()，我们可以了解数据集的大小，这对系统优化十分重要。

比如分页策略，这个策略能够实现的一个关键，就是要计算出符合条件的记录一共有多少条，之后才能计算出一共有几页、能不能翻页或跳转。

要计算记录数，就要用到COUNT()函数了。这个函数有两种情况。

COUNT (*) ：统计一共有多少条记录；
COUNT (字段) ：统计有多少个不为空的字段值。

COUNT (*)
如果COUNT (*)与GROUP BY 一起使用，就表示统计分组内有多少条数据。它也可以单独使用，这就相当于数据集全体是一个分组，统计全部数据集的记录数。

那么，如果超市经营者想知道，每天、每种商品都有几次销售，我们就需要按天、按商品名称，进行分组查询：

SELECTLEFT(a.transdate, 10), c.goodsname, COUNT(*) -- 统计销售次数
FROMdemo. transactionhead aJOINdemo. transactiondetails b ON (a.transactionid = b.transactionid)JOINdemo. goodmaster c ON (b.itemnumber = c.itemnumber )
GROUP BY LEFT(a. transdate,10) ,c.goodsname
ORDER BY LEFT(a. transdate,10) ,c.goodsname;