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详细介绍MySQL中的聚合函数和SELECT语句的执行过程

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聚合函数

1.聚合函数

什么是聚合函数
聚合函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。
聚合函数的类型
- AVG()
- SUM()
- MAX()
- MIN()
聚合函数语法
聚合函数不能嵌套调用。比如不能出现类似“AVG(SUM(字段名称))”形式的调用。

1.1 AVG和SUM函数

可以对数值型数据使用AVG 和 SUM 函数。

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

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1.3 COUNT函数

COUNT(*)返回表中记录总数，适用于任意数据类型。
COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。
问题：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：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。

2.GROUP BY

2.1 基本使用

可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组

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

明确：WHERE一定放在FROM后面

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

包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中

2.2 使用多个列分组

2.3 GROUP BY中使用WITH ROLLUP

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;

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。

3. HAVING

3.1 基本使用

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。

非法使用聚合函数：不能在WHERE**子句中使用聚合函数。**如下：

3.2 WHERE和HAVING的对比

区别1：WHERE 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。

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。

小结如下：

开发中的选择：

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。

4.SELECT的执行过程

4.1 查询结构

#方式1： 
SELECT ...,....,... 
FROM ...,...,.... 
WHERE 多表的连接条件 
AND 不包含组函数的过滤条件 
GROUP BY ...,... 
HAVING 包含组函数的过滤条件 
ORDER BY ... ASC/DESC 
LIMIT ...,... 
#方式2： 
SELECT ...,....,... 
FROM ... JOIN ... 
ON 多表的连接条件 
JOIN ... 
ON ... 
WHERE 不包含组函数的过滤条件 
AND/OR 不包含组函数的过滤条件 
GROUP BY ...,... 
HAVING 包含组函数的过滤条件 
ORDER BY ... ASC/DESC 
LIMIT ...,... 
#其中： 
#（1）from：从哪些表中筛选 
#（2）on：关联多表查询时，去除笛卡尔积 
#（3）where：从表中筛选的条件 
#（4）group by：分组依据 
#（5）having：在统计结果中再次筛选 
#（6）order by：排序 
#（7）limit：分页

4.2 SELECT 执行顺序

你需要记住 SELECT 查询时的两个顺序：

关键字的顺序是不能颠倒的：
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...
.SELECT语句的执行顺序（在 MySQL 和 Oracle 中，SELECT 执行顺序基本相同）：
FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT

比如你写了一个 SQL 语句，那么它的关键字顺序和执行顺序是下面这样的：
```
SELECT DISTINCT player_id, player_name, count(*) as num # 顺序 5 
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id # 顺序 1 
WHERE height > 1.80 # 顺序 2 
GROUP BY player.team_id # 顺序 3 
HAVING num > 2 # 顺序 4 
ORDER BY num DESC # 顺序 6 
LIMIT 2 # 顺序 7
```
在 SELECT 语句执行这些步骤的时候，每个步骤都会产生一个虚拟表，然后将这个虚拟表传入下一个步骤中作为输入。需要注意的是，这些步骤隐含在 SQL 的执行过程中，对于我们来说是不可见的。