Mysql分组函数以及分组查询

分组函数

功能：用作统计使用，又称为聚合函数或统计函数或组函数

分类：

sum 求和函数

select sum(属性名)求出该属性的数值和 

只能求数值的

avg 求平均值

select sum(属性名)求出该属性的平均值

只能求数值的

max 求最大值

select sum(属性名)求出该属性的最大值

可以求字符串的最大值

min 求最小值

select sum(属性名)求出该属性的最小值

可以求字符串的最小值

count 计算个数

select sum(属性名)求出该属性的个数

 

特点：

1.

sum、avg一般用于处理数值型

max、min、count可以处理任何类型

2.

sum、avg、count、max、min中null不参与运算

3.可以和distinct关键字搭配使用

在去除重复的列后再进行运算

如 select sum(distinct,salary)

4.count 函数

count(属性) 求salary的行数

count(*) 求总行数（只要一行里有某个属性列不为空，则总行数加1）

也可以用count(1)来统计行数，类似于在表里加了一个属性名为1的列，然后统级它的个数

两者的效率：

myisam存储引擎下，count(*)效率高

innodb存储引擎下，两者差不多

5.和分组函数一同查询的字段有限制

 

分组查询

先看一下分组查询的语法结构

select 分组函数
from table
where 筛选条件
group by 分组的列表
order by 子句

基本的分组查询

例如查询每个工种的最高工资

select max(salary),job_id
form employees
group by job_id;

查询每个部门的人数

select count(*),location_id
from employees
group by location_id;

添加筛选条件

查询邮箱中包含a字符的，每个部门的平均工资

select avg(salary),location_id
from employees
where email like "%a%"
group by location_id;

 

查询有奖金的每个领导手下员工的最高工资

select max(salary),admin_id
from employees
where commission_pct is not null
group by admin_id;

添加复杂的筛选条件

查询哪个部门的员工数>2

select count(*),department_id
from employees
group by department id
having count(*)>2

使用having语句，因为where实在group前面实现的，此时还不知道每个部门的员工数，所以不能加在where里。

查询每个工种有奖金的员工的最高工资>12000的工种编号和最高工资

select job_id,max(salary)
from employees
where commission_pct is not null
group by job_id
having max(salary)>12000;

查询领导编号>102的每个领导手下最低工资>5000的领导编号是哪个，以及最低工资

select manager_id,min(salary)
from employees
where manager_id>102
group by manager_id
having min(salary)>5000;

筛选总结：

筛选分为分组前筛选和分组后筛选，分组前筛选用where，分组后筛选用having

 

按函数或表达式分组

按员工姓名的长度分组，查询每一组员工的个数，筛选员工个数>5的有哪些

select length(work_name),count(*)
from employees
group by length(work_name)
having count(*)>5;

按多个字段分组,多个字段用逗号隔开

查询每个部门每个工种的员工的平均工资

select avg(salary),department_id,job_id
from employees
group by department_id,job_id;//只有department_id和job_id 一样的时候才分组

添加排序

查询每个部门每个工种的员工的平均工资，并按平均工资的高低显示

select avg(salary),department_id,job_id
from employees
group by department_id,job_id
order by avg(salary)