mysql 常用聚合函数总结

【MySQL】17-超详细的MySQL聚合函数总结 超详细的MySQL聚合函数总结,以及SELECT语句的语句结构和执行顺序的讲解。 阅读详情

前言

聚合函数在工作中大量使用,比如常用的 sum求和函数,avg求平均值的函数等,本篇将mysql聚合函数相关的知识点做一些完整的总结;

数据准备

提前创建一张部门表和员工表,并插入若干数据

CREATE TABLE `employees` (
  `employee_id` int(6) NOT NULL DEFAULT '0',
  `first_name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `last_name` varchar(25) NOT NULL,
  `email` varchar(25) NOT NULL,
  `phone_number` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `hire_date` date NOT NULL,
  `job_id` varchar(10) NOT NULL,
  `salary` double(8,2) DEFAULT NULL,
  `commission_pct` double(2,2) DEFAULT NULL,
  `manager_id` int(6) DEFAULT NULL,
  `department_id` int(4) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`employee_id`),
  UNIQUE KEY `emp_email_uk` (`email`),
  UNIQUE KEY `emp_emp_id_pk` (`employee_id`),
  KEY `emp_dept_fk` (`department_id`),
  KEY `emp_job_fk` (`job_id`),
  KEY `emp_manager_fk` (`manager_id`),
  CONSTRAINT `emp_dept_fk` FOREIGN KEY (`department_id`) REFERENCES `departments` (`department_id`),
  CONSTRAINT `emp_job_fk` FOREIGN KEY (`job_id`) REFERENCES `jobs` (`job_id`),
  CONSTRAINT `emp_manager_fk` FOREIGN KEY (`manager_id`) REFERENCES `employees` (`employee_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `departments` (
  `department_id` int(4) NOT NULL DEFAULT '0',
  `department_name` varchar(30) NOT NULL,
  `manager_id` int(6) DEFAULT NULL,
  `location_id` int(4) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`department_id`),
  UNIQUE KEY `dept_id_pk` (`department_id`),
  KEY `dept_loc_fk` (`location_id`),
  KEY `dept_mgr_fk` (`manager_id`),
  CONSTRAINT `dept_loc_fk` FOREIGN KEY (`location_id`) REFERENCES `locations` (`location_id`),
  CONSTRAINT `dept_mgr_fk` FOREIGN KEY (`manager_id`) REFERENCES `employees` (`employee_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

在这里插入图片描述
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聚合函数介绍

聚合函数作用于一组数据,并对一组数据返回一个值

在这里插入图片描述

常用聚合函数类型

  • AVG(),SUM(),MAX(),MIN(),COUNT();

聚合函数语法

在这里插入图片描述

1.1 AVG和SUM函数

可以对数值型数据使用AVG 和 SUM 函数。

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

1.2 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;

1.3 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1: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2: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。*

基本使用

在这里插入图片描述

可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组【WHERE一定放在FROM后面】

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

在SELECT列表中所有未包含在组函数中的列都应该包含在 GROUP BY子句中

SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id ;

在这里插入图片描述

包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中

使用多个列分组

在这里插入图片描述

SELECT department_id dept_id, job_id, SUM(salary) FROM employees GROUP BY department_id, job_id ;

在这里插入图片描述
使用 WITH ROLLUP 关键字之后,在所有查询出的分组记录之后增加一条记录,该记录计算查询出的所有记录的总和,即统计记录数量;

SELECT department_id,AVG(salary) FROM employees WHERE department_id > 80 GROUP BY department_id WITH ROLLUP;

在这里插入图片描述

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。

HAVING 使用

在这里插入图片描述

过滤分组:HAVING子句

  • 行已经被分组;
  • 使用了聚合函数;
  • 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示;
  • HAVING 不能单独使用,必须要跟 GROUP BY 一起使用;

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

非法使用聚合函数 : 不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。如下:

SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees WHERE AVG(salary) > 8000 GROUP BY department_id;

在这里插入图片描述

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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逆风飞翔的小叔

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