1. 前言

上文我们讲到了单行函数.实际上SQL还有一类叫做聚合函数, 它是对一组数组进行汇总的函数, 输入的是一组数据的集合, 输出的是单个值.

2. 聚合函数

用于处理一组数据, 并对一组数据返回一个值.

有如下几种聚合函数 : AVG(), SUM(), MAX(), MIN(), COUNT().

3. AVG()与SUM()

该可以对数值型数据使用AVG和SUM函数.计算一列数据的平均值/总和.

例 : 

4. MIN()与MAX()

可以对任意数据类型的数据使用MIN与MAX函数，如日期类型，字符串类型的数据.

例 : 

5. COUNT()

COUNT(*)是SQL92定义的标准统计行数的语法，其用于返回表中记录的总数，适用于任何数据类型.而COUNT(expr)返回表中expr不为空的记录总数.

例 : 

该表中字段有为空的记录，所以要比第一种情况的结果要少.

6. GROUP BY(分组)

我们可以使用GROUP BY子句将表中数据分为若干组.

注 : 

• 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中.
• 但包含在GROUP BY子句中的列不必包含在SELECT子句中.

例 : 

GROUP BY子句将表中记录依据jobid分组，AVG(salary)计算每组的salary总和的平均值.

7. 多列分组

例 : 

GROUP BY子句将表中记录依据该二者分组，只有不同记录中该二者字段均相等的记录才能被分为一组.

注 :

• 使用WITH ROLLUP关键字之后，在所有查询的分组记录之后增加一条记录，该记录计算查询出所有记录的总和，即统计记录数量.
• 使用WITH ROLLUP关键字就不能使用ORDER BY关键字，即二者是互斥的.

例 : 

8. HAVING关键字

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，必须配合GROUP BY一起使用.

例 : 用来过滤已分组的记录

可以在HAVING子句中使用聚合函数，但在WHERE子句中不允许这么做.

例 : 

9. WHERE与HAVING的对比

(1). 区别1:

• HERE 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。

(2). 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。

(3). 小结 : 

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

(4). 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。