【聚合函数、分组、排序笔记】

1.聚合函数

1.1用途：对数据集进行统计计算，返回单一汇总值。

• 统计总数：COUNT(用户数)

• 计算平均值：AVG(销售额)

• 求和：SUM(订单金额)

• 找极值：MAX(温度)、MIN(库存)

示例：

SELECT SUM(sales) AS total_sales FROM orders; -- 计算总销售额

1.2常用聚合函数

函数	作用	示例
COUNT	统计行数（或非空值数）	COUNT(*) 统计所有行（含空值）
SUM	求和	SUM(sales) 计算某列的总和
AVG	计算平均值	AVG(score) 求某列的平均值
MAX	找最大值	MAX(price) 找某列的最大值
MIN	找最小值	MIN(temperature) 找某列的最小值
GROUP_CONCAT	合并字符串（MySQL）	GROUP_CONCAT(name) 合并分组内的字符串

 1.3核心用法

基本语法

SELECT 聚合函数(列名) FROM 表名 [WHERE 条件];

示例：

-- 计算订单总金额
SELECT SUM(amount) AS total_amount FROM orders;

-- 统计用户总数（排除 NULL）
SELECT COUNT(user_id) FROM users;

结合 GROUP BY 分组

聚合函数常与 GROUP BY 配合，按指定列分组统计：

-- 按部门统计平均工资
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary 
FROM employees 
GROUP BY department;

结合 DISTINCT 去重

对唯一值进行统计：

-- 统计不重复的城市数量
SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM customers;

实际应用场景

1. 业务指标统计

   总销售额、日均活跃用户数（DAU）、订单平均金额等。

2. 数据对比分析

   按地区/时间维度对比销量、用户增长率等。

3. 极值查找

   找出最高分、最低库存、最畅销商品等。

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2.分组

2.1分组：功能通过将数据按特定维度划分，将分散的信息归类为逻辑单元，使统计和分析更具针对性。

分组的典型应用场景

1. 多维分析
   按不同属性（如时间、地区、类别）拆分数据，观察指标变化。例如：

   • 按周统计网站访问量，分析流量波动。

   • 按用户年龄段分组，计算消费金额均值。

2. 数据去重与统计
   结合 COUNT(DISTINCT 列名)，统计分组内唯一值的数量。例如：

   • 统计每个城市的独立访客数。

3. 分层汇总
   在复杂报表中，通过多列分组实现层级汇总。例如：

-- 按年份和季度统计销售额
SELECT year, quarter, SUM(sales) 
FROM orders 
GROUP BY year, quarter;

2.2分组的注意事项

1. 分组列的选择

   • SELECT 后的列必须满足以下条件之一：

     • 出现在 GROUP BY 子句中（分组依据）。

     • 被聚合函数包裹（如 SUM(列名)）。

   • 错误示例：SELECT product, price FROM orders GROUP BY product;
     （price 未被分组或聚合，导致多值冲突）。

3排序

3.1当数据像未分类的快递包裹堆满仓库时，排序就是那双整理的手。它让混乱的表格瞬间变得像钢琴键般整齐排列，指尖滑动间便能捕捉到隐藏的节奏与规律。

3.2排序的基础语法与逻辑

通过 ORDER BY 子句定义排序规则，支持单列或多列排序：

SELECT 列1, 列2 
FROM 表名 
ORDER BY 列1 [ASC|DESC], 列2 [ASC|DESC]; 

3.3多列排序的优先级

当单列存在重复值时，可通过多列排序细化规则。左侧列优先级高于右侧列：

-- 先按部门升序，部门相同时按工资降序
SELECT department, name, salary 
FROM employees 
ORDER BY department ASC, salary DESC; 

3.4排序的典型应用场景

1. 排行榜生成

   • 按销量、评分、点击量等指标生成 TOP N 列表。

2. 时间序列分析

   • 按日期排序观察趋势（如用户增长、收入波动）。

3. 分层展示

   • 优先展示重要数据（如VIP客户、紧急任务）。

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