MySQL聚合查询方法怎么使用

MySQL聚合查询方法怎么使用

1、前言

前面的内容已经把基础的增删改查介绍的差不多了，也介绍了表的相关约束， 从本期开始往后的内容，就更加复杂了，更多的是一些复杂的查询 SQL.

2、插入查询结果

查询还是用的比较多的，对于查询到的数据，能不能也给保存下来呢？也就是把查询的结果插入到另一张表中。

案例：创建一张学生表，表中有 id，name，sex，java，python 这些字段，现需要把 java 成绩超过 90 的学生复制进 java_result 表，复制的字段为 name，java。

进行上述操作之前，我们需要创建一个学生表并准备好相关的数据：

create table student ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(1), java float(5, 2));insert into student value (1, '张三', '男', 92.1), (2, '小红', '女', 88.2), (3, '赵六', '男', 83.4), (4, '王五', '男', 93.3), (5, '小美', '女', 96.0);登录后复制

有了学生表之后，我们要把 name，java 这两个字段的查询结果复制到 java_result 这个表中，这里我们注意，要求查询结果的临时表的列数和列的类型，要和 java_result 这里匹配，所以接下来我们就来创建 java_result 这张表：

create table java_result ( name varchar(20), java float(5, 2));登录后复制

创建好 java_result 这张表之后，就要查询 student 表中 name java 两个字段，并且 java > 90，将满足上述条件的查询结果，插入到 java_result 表中！：

insert into java_result select name, java from student where java > 90;-- Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)-- Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0登录后复制

select * from java_result;+--------+-------+| name | java |+--------+-------+| 张三 | 92.10 || 王五 | 93.30 || 小美 | 96.00 |+--------+-------+-- 3 rows in set (0.00 sec)登录后复制

这样我们就发现，已经将 student 表中 name 和 java 字段满足 > 90 的数据已经全部插入成功了！

3、聚合查询

前面我们接触过的 带表达式查询 都是列和列之间进行运算的，看哪一列满足了这个条件。

而现在要介绍的聚合查询，就是针对 行和行 之间进行运算的！

3.1 聚合函数

要进行聚合查询，必须使用聚合函数。下面介绍的函数都是 SQL 内置的一组函数，让我们先来简单了解一下它们

下面我们就来演示一下上述的聚合函数的简单使用，在使用之前，我们需要有一张表，并且有相应的数据：

select * from student;+----+--------+------+-------+| id | name | sex | java |+----+--------+------+-------+| 1 | 张三 | 男 | 92.10 || 2 | 小红 | 女 | 88.20 || 3 | 赵六 | 男 | 83.40 || 4 | 王五 | 男 | 93.30 || 5 | 小美 | 女 | 96.00 || 6 | 李四 | 男 | NULL |+----+--------+------+-------+-- 6 rows in set (0.00 sec)登录后复制

下面我们就针对上述这张表，来使用下上述的聚合函数。

3.1.1 count

● 求出 student 表中有多少同学

select count(*) from student;+----------+| count(*) |+----------+| 6 |+----------+-- 1 row in set (0.00 sec)登录后复制

这个操作就相当于先进行 select * ，然后针对返回的结果，在进行 count 运算，求结果集合的行数. 注意：此处如果有一列的数据全是 null，也会算进去！(因为是针对 *)

此处这里的 count() 括号中，不一定写 *，可以写成任意的列明/表达式，所以我们可以针对 name 来统计人数：

select count(name) from student;+-------------+| count(name) |+-------------+| 6 |+-------------+-- 1 row in set (0.00 sec)登录后复制

● 统计有多少人有 java 考试成绩

select count(java) from student;+-------------+| count(java) |+-------------+| 5 |+-------------+-- 1 row in set (0.00 sec)登录后复制

这里我们看到了，由于 count 是针对 java 字段进行统计，而 李四 那一条数据中，java 为 null，前面我们学习过，null 与任何值计算都是 null，所以统计的时候，就把 null 给去掉了。

● 统计 java 成绩大于90分的人数

select count(java) from student where java > 90;+-------------+| count(java) |+-------------+| 3 |+-------------+-- 1 row in set (0.00 sec)登录后复制

这里我们要弄清楚，count() 这个括号中，是针对你要针对的那一列，针对不同列，不同的条件，就会有不同的结果，对于 count 的演示就到这里。

注意：count 和 () 之间不能有空格，必须紧挨着，在 Java 中函数名和() 之间是可以有空格的，但很少人会这样写。

3.1.2 sum

这个聚合函数，就是把指定列的所有行进行相加得到的结果，要求这个列得是数字，不能是字符串/日期。

● 求出学生表中 java 考试分数总和

select sum(java) from student;+-----------+| sum(java) |+-----------+| 453.00 |+-----------+-- 1 row in set (0.01 sec)登录后复制

虽然我们表中有 java 字段这列中有 null 值，前面了解到 null 与任何值运算都是 null，但是这里的 sum 函数会避免这种情况发生。

当然在后面也可也带上 where 条件，这里就不做过多演示了。

3.1.3 avg

● 求班级中 java 的平均分

select avg(java) from student;+-----------+| avg(java) |+-----------+| 90.600000 |+-----------+-- 1 row in set (0.00 sec)登录后复制

当前只是针对某一列进行平均运算，如果有两门课程，求每个学生总分的平均分呢？

select avg(java + python) from student;登录后复制

这里每次查询结果都只有一列，能否把两个聚合函数一起使用呢？

select sum(java), avg(java) as '平均分' from student;+-----------+-----------+| sum(java) | 平均分 |+-----------+-----------+| 453.00 | 90.600000 |+-----------+-----------+-- 1 row in set (0.00 sec)登录后复制

这里我们能发现一个细节，使用聚合函数查询，字段也是可以取别名的。

3.1.4 max 和 min

● 求出 java 考试分数的最高分和最低分

select max(java) as '最高分', min(java) as '最低分' from student;+-----------+-----------+| 最高分 | 最低分 |+-----------+-----------+| 96.00 | 83.40 |+-----------+-----------+-- 1 row in set (0.00 sec)登录后复制

上述就是聚合函数最基础的用法了， 但是在实际中也可能会有更复杂的情况，比如需要按照某某进行分组查询，这就需要搭配 GROUP BY 字句了。

4、GROUP BY 子句

select 中使用 group by 自居可以对指定列进行分组查询，但是需要满足指定分组的字段必须是 "分组依据字段"，其他字段若想出现在 select 中，则必须包含在聚合函数中。

这里我们构造出一张薪水表 salary：

create table salary ( id int primary key, name varchar(20), role varchar(20), income int );insert into salary value (1, '麻花疼', '老板', 5000000), (2, '篮球哥', '程序猿', 3000), (3, '歪嘴猴', '经理', 20000), (4, '多嘴鸟', '经理', 25000), (5, '雷小君', '老板', 3000000), (6, '阿紫姐', '程序猿', 5000);登录后复制

像上述的情况，如果要查平均工资，那公平吗？？？

select avg(income) from salary;+--------------+| avg(income) |+--------------+| 1342166.6667 |+--------------+-- 1 row in set (0.00 sec)登录后复制

那篮球哥的月薪连平均下来的零头都不到，所以这样去求平均工资是毫无意义的，真正有意义的是啥呢？求老板这个职位的平均工资，以及经理这个职位的平均工资，及程序猿这个职位的平均工资，通俗来说，就是按照 role 这个字段进行分组。每一组求平均工资：

select role, avg(income) from salary group by role;+-----------+--------------+| role | avg(income) |+-----------+--------------+| 程序猿 | 4000.0000 || 经理 | 22500.0000 || 老板 | 4000000.0000 |+-----------+--------------+-- 3 rows in set (0.00 sec)登录后复制

此句可以重写为：这是将role列中值相同的行分为一组，然后按组计算平均值，也是针对每个组分别计算。

在 MySQL 中，这里得到的查询结果临时表，如果没有 order by 指定列排序，这里的顺序是不可预期的，当然也可以手动指定排序，比如最终结果按照平均工资降序排序：

select role, avg(income) from salary group by role order by avg(income) desc;+-----------+--------------+| role | avg(income) |+-----------+--------------+| 老板 | 4000000.0000 || 经理 | 22500.0000 || 程序猿 | 4000.0000 |+-----------+--------------+-- 3 rows in set (0.00 sec)登录后复制

如果不带聚合函数的普通查询，能否可行呢？这里如果你没有修改任何配置文件，是不可行的，记住千万不能把前面的 order by 与 group by 弄混！

5、HAVING 关键字

分组查询也是可以指定条件的，具体三种情况：

先筛选，再分组(where)先分组，再筛选(having)分组前分组后都指定条件筛选(where 和 having 结合使用)

如何理解上述三条的含义呢？ 这里我们举几个例子就很好理解了：

● 篮球哥月薪 3000 实在是太低了，简直给程序猿岗位拖后腿，干脆求平均工资时去掉篮球哥的月薪数据。

select role, avg(income) from salary where name != '篮球哥' group by role;+-----------+--------------+| role | avg(income) |+-----------+--------------+| 程序猿 | 5000.0000 || 经理 | 22500.0000 || 老板 | 4000000.0000 |+-----------+--------------+-- 3 rows in set (0.00 sec)登录后复制

这样求出来的平均值就不包含篮球哥的月薪数据了，这就是先筛选，再分组。

● 还是查询每个岗位的平均工资，但是除去平均月薪在 10w 以上的岗位，不能让篮球哥眼红！

select role, avg(income) from salary group by role having avg(income) < 100000;+-----------+-------------+| role | avg(income) |+-----------+-------------+| 程序猿 | 4000.0000 || 经理 | 22500.0000 |+-----------+-------------+-- 2 rows in set (0.00 sec)登录后复制

这样一来就只保留了平均月薪小于 10w 的岗位了，很明显这个平均值是在分组之后才算出来的，这也就是先分组，再筛选。

这里 having 也能加上逻辑运算符，具体感兴趣的小伙伴可以自行下来尝试一下，好比如你想要拿好 offer，就得技术过关，还能加班！至于第三种分组前后都需要筛选，就是把上述俩例子结合起来，这里就不多赘述了！

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