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這篇文章主要介紹了MySQL聚合函數怎么用的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇MySQL聚合函數怎么用文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。
在 MySQL 中，聚合函數是用于計算多行數據的統計信息的函數，例如總和、平均值、最大值、最小值和行數等。聚合函數用于在查詢結果中創建單個值，該值代表聚合操作的結果。將多行數據聚合成單個結果，這是聚合函數得名的由來。
以下是 MySQL 中常見的聚合函數：
| 函數 | 說明 |
|---|---|
COUNT([DISTINCT] expr) | 返回查詢到的數據的數量 |
SUM([DISTINCT] expr) | 返回查詢到的數據的總和，不是數字沒有意義 |
AVG([DISTINCT] expr) | 返回查詢到的數據的平均值，不是數字沒有意義 |
MAX([DISTINCT] expr) | 返回查詢到的數據的最大值，不是數字沒有意義 |
MIN([DISTINCT] expr) | 返回查詢到的數據的最小值，不是數字沒有意義 |
這些函數通常用于 SELECT 查詢語句中，與 GROUP BY 子句結合使用以對數據進行分組和匯總。
在 MySQL 中，count 函數用于計算指定列或表中行的數量。
語法：
SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;
計算結果會忽略指定列中的NULL。
如果要計算表中所有行的數量，可以使用以下語法：
SELECT COUNT(*) FROM table_name;
理解：
SELECT COUNT(column_name) FROM table_name; 就是 SELECT column_name FROM table_name; 的結果的非空行數
例：
有如下表格
MariaDB [test_db]> select * from student_scores; +----+---------+---------+------+---------+ | id | name | chinese | math | english | +----+---------+---------+------+---------+ | 1 | Alice | 80 | 85 | 90 | | 3 | Charlie | 90 | 95 | 85 | | 4 | Dave | 80 | 90 | 95 | | 5 | Emma | 95 | 85 | 90 | | 6 | Frank | 70 | 78 | 80 | | 7 | God | NULL | NULL | NULL | +----+---------+---------+------+---------+ 6 rows in set (0.00 sec)
查詢總人數：
MariaDB [test_db]> select count(name) as 總人數 from student_scores; +-----------+ | 總人數 | +-----------+ | 6 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
實際上，count() 內寫成 * 也可以，甚至寫成 1 這樣的字面值也可以得到正確結果。
MariaDB [test_db]> select count(*) as 總人數 from student_scores; +-----------+ | 總人數 | +-----------+ | 6 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec) MariaDB [test_db]> select count(1) as 總人數 from student_scores; +-----------+ | 總人數 | +-----------+ | 6 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
這是因為 * 和 1 都可以作為一個列，select count(*) as 總人數 from student_scores; 的結果就是 select * as 總人數 from student_scores; 的結果的行數。select count(1) as 總人數 from student_scores; 的結果是 select 1 as 總人數 from student_scores; 的結果的行數。
統計 chinese 列，NULL 行被忽略
MariaDB [test_db]> select count(chinese) from student_scores; +----------------+ | count(chinese) | +----------------+ | 5 | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
將 distinct 寫在 count() 內外的區別：
MariaDB [test_db]> select count(distinct chinese) from student_scores; +-------------------------+ | count(distinct chinese) | +-------------------------+ | 4 | +-------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) MariaDB [test_db]> select distinct count(chinese) from student_scores; +----------------+ | count(chinese) | +----------------+ | 5 | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
很明顯，寫在里面才是對去重后的結果統計行數，寫在外面是在已經統計好行數后對count的結果去重。
在 MySQL 中，SUM 是一個聚合函數，用于計算指定列或表中所有行的數值之和。可以將 SUM 用于任何數值類型的列，包括整數、小數等。
語法：
SELECT SUM(column_name) FROM table_name WHERE conditions;
column_name 是要計算總和的列的名稱
例：
統計所有人的語文成績的和
MariaDB [test_db]> select sum(chinese) from student_scores; +--------------+ | sum(chinese) | +--------------+ | 415 | +--------------+ 1 row in set (0.00 sec)
在 MySQL 中，AVG 是一個聚合函數，用于計算指定列或表中所有行的數值平均值。AVG 函數僅適用于數值類型的列，例如整數或小數。
語法：
SELECT AVG(column_name) FROM table_name WHERE conditions;
例：
求英語的平均分
MariaDB [test_db]> select avg(english) from student_scores; +--------------+ | avg(english) | +--------------+ | 88.0000 | +--------------+ 1 row in set (0.00 sec)
語法：
SELECT MAX(column_name) FROM table_name WHERE conditions; SELECT MIN(column_name) FROM table_name WHERE conditions;
例：
查詢數學是最高分和最低分
MariaDB [test_db]> select max(math) from student_scores; +-----------+ | max(math) | +-----------+ | 95 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec) MariaDB [test_db]> select min(math) from student_scores; +-----------+ | min(math) | +-----------+ | 78 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
上面我們使用聚合函數后的結果都只有一行，這是因為我們把整個表看成了一個整體，把一列中的所有行直接聚合成了一個數字。
GROUP BY 是用于對結果集進行分組的子句。使用 GROUP BY 可以根據一個或多個列對結果集進行分組，以便在結果中顯示每個組的匯總信息。
以下是 GROUP BY 子句的基本語法：
SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE conditions GROUP BY column_name;
column_name 是要分組的列的名稱
aggregate_function 是要應用于分組的列的聚合函數，例如 SUM、AVG、COUNT 等
table_name 是要從中選擇數據的表的名稱
conditions 是一個可選的 WHERE 子句，用于指定選擇數據的條件。
接下來的示例我們使用 scott 數據庫，scott 是由 Oracle 公司創建的一個示例數據庫，用于教學和測試。
scott 數據庫的 sql 文件
DROP database IF EXISTS `scott`; CREATE database IF NOT EXISTS `scott` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; USE `scott`; DROP TABLE IF EXISTS `dept`; CREATE TABLE `dept` ( `deptno` int(2) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '部門編號', `dname` varchar(14) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱', `loc` varchar(13) DEFAULT NULL COMMENT '部門所在地點' ); DROP TABLE IF EXISTS `emp`; CREATE TABLE `emp` ( `empno` int(6) unsigned zerofill NOT NULL COMMENT '雇員編號', `ename` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '雇員姓名', `job` varchar(9) DEFAULT NULL COMMENT '雇員職位', `mgr` int(4) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '雇員領導編號', `hiredate` datetime DEFAULT NULL COMMENT '雇傭時間', `sal` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '工資月薪', `comm` decimal(7,2) DEFAULT NULL COMMENT '獎金', `deptno` int(2) unsigned zerofill DEFAULT NULL COMMENT '部門編號' ); DROP TABLE IF EXISTS `salgrade`; CREATE TABLE `salgrade` ( `grade` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '等級', `losal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等級最低工資', `hisal` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '此等級最高工資' ); insert into dept (deptno, dname, loc) values (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK'); insert into dept (deptno, dname, loc) values (20, 'RESEARCH', 'DALLAS'); insert into dept (deptno, dname, loc) values (30, 'SALES', 'CHICAGO'); insert into dept (deptno, dname, loc) values (40, 'OPERATIONS', 'BOSTON'); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '1980-12-17', 800, null, 20); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-20', 1600, 300, 30); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-22', 1250, 500, 30); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '1981-04-02', 2975, null, 20); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-28', 1250, 1400, 30); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '1981-05-01', 2850, null, 30); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '1981-06-09', 2450, null, 10); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '1987-04-19', 3000, null, 20); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7839, 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', 5000, null, 10); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698,'1981-09-08', 1500, 0, 30); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '1987-05-23', 1100, null, 20); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '1981-12-03', 950, null, 30); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '1981-12-03', 3000, null, 20); insert into emp (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '1982-01-23', 1300, null, 10); insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (1, 700, 1200); insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (2, 1201, 1400); insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (3, 1401, 2000); insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (4, 2001, 3000); insert into salgrade (grade, losal, hisal) values (5, 3001, 9999);
例：
查詢每個部門的平均工資和最高工資
從 emp 表中找，然后對 deptno 分組，分別求平均工資和最高工資
select deptno 部門編號, avg(sal) 平均工資, max(sal) 最高工資 from emp group by deptno;
+--------------+--------------+--------------+ | 部門編號 | 平均工資 | 最高工資 | +--------------+--------------+--------------+ | 10 | 2916.666667 | 5000.00 | | 20 | 2175.000000 | 3000.00 | | 30 | 1566.666667 | 2850.00 | +--------------+--------------+--------------+ 3 rows in set (0.00 sec)
上述示例，group by 會先將表按部門分組，然后對分出的每個組，分別執行 select 語句。
查詢每個部門的每種崗位的平均工資和最低工資
select deptno, job, avg(sal) 平均工資, min(sal) 最低工資 from emp group by deptno, job;
+--------+-----------+--------------+--------------+ | deptno | job | 平均工資 | 最低工資 | +--------+-----------+--------------+--------------+ | 10 | CLERK | 1300.000000 | 1300.00 | | 10 | MANAGER | 2450.000000 | 2450.00 | | 10 | PRESIDENT | 5000.000000 | 5000.00 | | 20 | ANALYST | 3000.000000 | 3000.00 | | 20 | CLERK | 950.000000 | 800.00 | | 20 | MANAGER | 2975.000000 | 2975.00 | | 30 | CLERK | 950.000000 | 950.00 | | 30 | MANAGER | 2850.000000 | 2850.00 | | 30 | SALESMAN | 1400.000000 | 1250.00 | +--------+-----------+--------------+--------------+ 9 rows in set (0.00 sec)
上述用例先按部門分組，然后對每組再按崗位分組，對每個小組執行 select 語句。
下圖展示分組的過程：
查詢平均工資低于 2000 的部門及其平均工資
錯誤寫法：
select deptno, avg(sal) from emp where avg(sal) < 2000 group by deptno;
where 的執行在 group 之前，執行 where 的時候還沒分組吶，根本無法求平均值和篩選。
我們知道，having 篩選在 group by 之后，正確的應該用 having
select deptno, avg(sal) from emp group by deptno having avg(sal) < 2000;
關于“MySQL聚合函數怎么用”這篇文章的內容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對“MySQL聚合函數怎么用”知識都有一定的了解，大家如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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