Mariadb学习总结（八）：聚合函数及分组查询

当我们需要汇总表中的数据而不是使用表中某一行数据时，可以使用Mysql为我们提供的聚合函数，在Mysql中，常用的聚合函数有以下五个：

1. AVG：取平均值
2. COUNT：取统计值
3. MAX：取最大值
4. MIN：取最小值
5. SUM：取和值

MariaDB [world]> SELECT SUM(Population) FROM city;
+-----------------+
| SUM(Population) |
+-----------------+
|      1429559884 |
+-----------------+
1 row in set (0.01 sec)

MariaDB [world]> SELECT SUM(Population) FROM city WHERE CountryCOde='CHN';
+-----------------+
| SUM(Population) |
+-----------------+
|       175953614 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)

MariaDB [world]> SELECT COUNT(ID) FROM city WHERE CountryCode =  'CHN';
+-----------+
| COUNT(id) |
+-----------+
|       363 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

关于COUNT，如果要统计有该表有多少行，千万别用*作为参数，因为~影响性能，选某一列就好了。

MariaDB [world]> SELECT MIN(Population) FROM city WHERE CountryCode = 'CHN';
+-----------------+
| MIN(Population) |
+-----------------+
|           89288 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)

MariaDB [world]> SELECT MAX(Population) FROM city WHERE CountryCode = 'CHN';
+-----------------+
| MAX(Population) |
+-----------------+
|         9696300 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)

MariaDB [world]> SELECT AVG(Population) FROM city WHERE District ='Henan';
+-----------------+
| AVG(Population) |
+-----------------+
|     383278.3333 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)

所以，我们看到，聚合函数通常用于数值上的计算。

以上，我们使用聚合函数时，是对所有SELECT的数据进行分组操作，假如我们想要查询所有国家的城市数，不得不多次使用WHERE对CountryCode进行筛选。

MariaDB [world]> SELECT DISTINCT CountryCode FROM city;
+-------------+
| CountryCode |
+-------------+
| ABW         |
| AFG         |
...............
| ZWE         |
+-------------+
232 rows in set (0.00 sec)

我们看到，在我们的数据表中，有232个国家，那么？是不是需要我们对这232个不同国家都使用一次COUNT（ID）才能统计每个国家的城市数量呢？其实不然。

我们可以使用分组查询GROUP BY，什么叫分组呢？ 分组查询就是使用指定的一列或多列，对数据进行逻辑分组（当分组依据相同时被划分为一组），假设有如下数据：

MariaDB [world]> SELECT * FROM city LIMIT 5;
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
| ID | Name           | CountryCode | District      | Population |
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
|  1 | Kabul          | AFG         | Kabol         |    1780000 |
|  2 | Qandahar       | AFG         | Qandahar      |     237500 |
|  3 | Herat          | AFG         | Herat         |     186800 |
|  4 | Mazar-e-Sharif | AFG         | Balkh         |     127800 |
|  5 | Amsterdam      | NLD         | Noord-Holland |     731200 |
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
5 rows in set (0.00 sec)

我们使用GROUP BY CountryCode就是指定CountryCode作为分组依据，所以1，2，3，4行他们被分为同一组，而5在另一个组。

1. 通常分组是配合聚合函数来使用的，聚合函数对每个单独的逻辑分组进行汇总计算。
2. GROUP BY子句中列出的每一列都必须是检索列或有效的表达式（但不能是聚合函数），如果在SELECT中使用表达式，则必须在GROUP BY子句中指定相同的表达式，且不能使用别名。
3. 除聚合函数外，SELECT语句中的每一列都必须在GROUP BY子句中给出。
4. 如果分组中包含具有NULL值的行，则NULL将作为一个分组返回。
5. GROUP BY子句必须出现在WHERE子句之后，ORDER BY子句之前。

MariaDB [world]> SELECT CountryCode,COUNT(ID) FROM city GROUP BY CountryCode;
+-------------+-----------+
| CountryCode | COUNT(ID) |
+-------------+-----------+
| ABW         |         1 |
| AFG         |         4 |
...........................
| ZMB         |         7 |
| ZWE         |         6 |
+-------------+-----------+
232 rows in set (0.00 sec)

当SELECT语句中使用WHERE子句时，WHERE子句总在分组前进行过滤。

MariaDB [world]> SELECT CountryCode,COUNT(ID) FROM city WHERE Population >= 1000000 GROUPP BY CountryCode;
+-------------+-----------+
| CountryCode | COUNT(ID) |
+-------------+-----------+
| AFG         |         1 |
| AGO         |         1 |
| ARG         |         3 |
| ARM         |         1 |
| AUS         |         4 |
...........................
| YUG         |         1 |
| ZAF         |         1 |
| ZMB         |         1 |
| ZWE         |         1 |
+-------------+-----------+
77 rows in set (0.01 sec)

所以在分组中未出现的国家，没有1000000人口的城市。

HAVING子句用于过滤分组后所得到汇总值的数据，而HAVING支持的操作和WHERE子句是相同的。

例如：

MariaDB [world]> SELECT CountryCode,SUM(Population) AS Total_Population FROM city GROUP BY CountryCode HAVING Total_Population > 1000000;
+-------------+------------------+
| CountryCode | Total_Population |
+-------------+------------------+
| AFG         |          2332100 |
| AGO         |          2561600 |
| ARE         |          1728336 |
..................................
| ZAF         |         15196370 |
| ZMB         |          2473500 |
| ZWE         |          2730420 |
+-------------+------------------+
108 rows in set (0.00 sec)