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目录
第一性原理出发思考 ——我们为什么需要聚合函数？
什么是聚合函数？
常见聚合函数 + 实例讲解
🔸 1. COUNT() —— 计数
🔸 2. MAX() / MIN() —— 最大 / 最小值
🔸 3. SUM() —— 求和
🔸 4. AVG() —— 平均值
GROUP BY
GROUP BY 是什么？
执行逻辑
GROUP BY 的重要规则
HAVING
为什么还要 HAVING？
HAVING 是什么？
实例讲解
HAVING 和 WHERE 的区别
思维图：GROUP BY + HAVING 工作流程
第一性原理出发思考 ——我们为什么需要聚合函数？
在数据库中，查询的本质是从一堆数据中“找出我们需要的信息”。有时候我们不仅想看到“每一行”，而是想对一整列进行“汇总”，比如：
-
一共预订了多少场电影？
-
哪个用户最爱看电影？
-
每部电影平均有多少人观看？
这个时候，我们就需要——聚合函数。
什么是聚合函数？
聚合函数是 MySQL 中用于对一整列的数据进行统计、计算或汇总的函数。它不是作用于“某一行”，而是作用于“一列”或“一组”数据。
常见聚合函数 + 实例讲解
我们来建一个简单的工资表 employees，字段如下：
CREATE TABLE employees (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(50),salary INT
);
插入一些数据：
INSERT INTO employees (name, salary) VALUES
('Alice', 5000),
('Bob', 6000),
('Charlie', 5500),
('Diana', 7000),
('Eve', 6500),
('Frank', 5200);
🔸 1. COUNT() —— 计数
SELECT COUNT(*) FROM employees;
我们给数据库一个表，它扫描所有行，每遇到一行就 +1，最后告诉你一共有几行数据。
最后返回 6
SELECT COUNT(salary) FROM employees;
与 COUNT(*) 类似，但如果有 NULL 工资的员工，不计入。
🔸 2. MAX() / MIN() —— 最大 / 最小值
SELECT MAX(salary), MIN(salary) FROM employees;
数据库扫描每一个值，记录当前最大/最小值，直到最后一行。
最后返回：MAX: 7000, MIN: 5000
🔸 3. SUM() —— 求和
SELECT SUM(salary) FROM employees;
我们把这一列的值都加起来，输出总和。适合处理“总销售额”、“总时长”等问题。
最后返回：5000 + 6000 + 5500 + 7000 + 6500 + 5200 = 35,200
🔸 4. AVG() —— 平均值
SELECT AVG(salary) FROM employees;
就是 SUM(salary) / COUNT(salary)，把总量除以人数，得到“人均”指标。
最后返回：35200 / 6 = 5866.67
你还可以这样玩：
-- 所有工资加 500 后的平均值是多少？
SELECT AVG(salary + 500) FROM employees;-- 平均名字长度（字符串函数 + 聚合函数）
SELECT AVG(CHAR_LENGTH(name)) FROM employees;
GROUP BY
我们之前讲的聚合函数是对“一整列”做统计，但很多时候，我们想知道：
各个部门的平均工资分别是多少？
这就需要把“整张表”按部门拆成若干小组，每一组内部再用聚合函数统计。
💡 这时候，我们就需要 GROUP BY。
GROUP BY 是什么？
GROUP BY 是 SQL 中的“分组器”
它把一张大表，按某个字段（或字段组合）划分成一组组数据，然后对每组单独使用聚合函数。
执行逻辑
SELECT A, 聚合函数(B)
FROM 表
GROUP BY A;
你在做的是：
-
把表 按 A 的值分组
-
每一组内部，对 B 进行聚合运算
-
然后输出每一组的 A + 对应的聚合结果
🎯 目标：统计各个部门的平均工资
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;
这条 SQL 的背后逻辑是这样的：
-
扫描整张表
-
按
department字段的值，把表划分为若干组：-
HR: [Alice, Charlie, Frank]
-
IT: [Bob, Diana]
-
Finance: [Eve]
-
-
对每组单独执行
AVG(salary) -
输出每组的
department和对应的avg_salary
执行结果：
| department | avg_salary |
|---|---|
| HR | 5233.33 |
| IT | 6500.00 |
| Finance | 6500.00 |
GROUP BY 的重要规则
| 规则 | 说明 |
|---|---|
| SELECT 中非聚合字段必须出现在 GROUP BY 中 | 除非是聚合函数计算的，否则 SELECT 中的字段必须被 GROUP BY |
| GROUP BY 后面可以接多个字段 | 表示按多个维度进行分组 |
所以 只要出现在 SELECT 中的字段，不是用聚合函数包裹的，就必须是分组的依据，也就是 GROUP BY 中出现的字段。
整张表 → 按字段值分组 → 每组做聚合 → 输出每组统计结果
HAVING
为什么还要 HAVING？
我们已经知道：每个部门的平均工资。但问题来了：
❓“只想要平均工资大于 6000 的部门”怎么办？
你可能第一反应是：
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
WHERE AVG(salary) > 6000 -- 🚫 错误用法
GROUP BY department;
❌ 错误！
因为 WHERE 是在分组之前起作用的，根本没法识别 AVG(salary) 这种“分组后的值”。
HAVING 是什么？
HAVING 是用来 过滤分组后的结果 的
它和 WHERE 类似，但发生在 GROUP BY 之后
实例讲解
🎯 问题：找出平均工资高于 6000 的部门
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 6000;
🔍 数据回顾（之前的平均工资）：
| department | avg_salary |
|---|---|
| HR | 5233.33 |
| IT | 6500.00 |
| Finance | 6500.00 |
📌 这条 SQL 会返回：
| department | avg_salary |
|---|---|
| IT | 6500.00 |
| Finance | 6500.00 |
因为只有这两个部门的平均工资大于 6000。
🔹 统计每个部门人数大于 2 的部门：
SELECT department, COUNT(*) AS num_employees
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 2;🔹 平均工资等于最大工资的部门
SELECT department, AVG(salary), MAX(salary) FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) = MAX(salary);使用别名：
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING avg_salary > 6000; -- ✅ 正确用法
HAVING 和 WHERE 的区别
| 语句部分 | 用途 | 作用顺序（谁先执行） |
|---|---|---|
WHERE | 筛选原始数据 | 在分组之前执行 |
HAVING | 筛选分组结果 | 在分组之后执行 |
WHERE 是筛选行，HAVING 是筛选组。
WHERE 是先手，HAVING 是后手。
思维图：GROUP BY + HAVING 工作流程
原始表↓ （WHERE）
过滤掉不满足条件的行↓ （GROUP BY）
按照字段分组↓ （聚合函数）
计算每组的结果↓ （HAVING）
筛选掉不满足条件的组↓ （SELECT）
最终展示结果