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1. 聚合函数

聚合函数用于在SQL中对一组数据进行计算，返回单一结果。以下是常用的聚合函数：

1.1 COUNT() 函数

COUNT()函数用于计算某个列中的行数，或计算符合条件的行数。

• 计算某列的行数：

SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;

这个查询会计算column_name列中非空值的数量。

• 计算所有行数（包括NULL值）：

SELECT COUNT(*) FROM table_name;

• 计算符合条件的行数：

SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE condition;

1.2 SUM() 函数

SUM()函数用于计算某列的总和，通常用于数值类型的列。
计算总和：

SELECT SUM(column_name) FROM table_name;

该查询会返回column_name列的总和。

1.3 AVG() 函数

AVG()函数用于计算某列的平均值，通常也用于数值类型的列。

计算平均值：

SELECT AVG(column_name) FROM table_name;

该查询会返回column_name列的平均值。

1.4 MIN() 函数

MIN()函数用于获取某列中的最小值。

• 计算最小值：

SELECT MIN(column_name) FROM table_name;

该查询返回column_name列中的最小值。

1.5 MAX() 函数

MAX()函数用于获取某列中的最大值。

计算最大值：

SELECT MAX(column_name) FROM table_name;

该查询返回column_name列中的最大值。

2. GROUP BY 子句

GROUP BY用于将数据按照某一列进行分组。分组后的每个组都会进行一次聚合操作，如计算总和、平均值等。

2.1 使用 GROUP BY 进行数据分组

GROUP BY按指定列对数据进行分组，并对每个组进行聚合操作。

按列分组：

SELECT column_name, COUNT(*) 
FROM table_name
GROUP BY column_name;

这个查询会按column_name进行分组，并计算每个组的行数。

2.2 结合聚合函数

你可以结合聚合函数与GROUP BY使用，计算每个分组的聚合值。

• 按地区分组计算总销售额：
  假设有一个销售表，包含region（地区）和sales（销售额）列，可以按地区计算每个地区的总销售额：

SELECT region, SUM(sales)
FROM sales_data
GROUP BY region;

• 这会显示每个地区的销售总额。
  按部门分组计算员工人数：
  假设有一个员工表，包含department（部门）和employee_id（员工ID）列，可以按部门计算每个部门的员工人数：
  ``sql
  SELECT department, COUNT(employee_id)
  FROM employees
  GROUP BY department;

## 2.3 多列分组
`GROUP BY`可以按多个列进行分组。
* 按地区和年份分组计算销售总额：
```sql
SELECT region, year, SUM(sales)
FROM sales_data
GROUP BY region, year;

3. HAVING 子句

HAVING子句用于在数据分组后进行过滤。与WHERE不同，WHERE是在数据分组前进行过滤，而HAVING是在分组后的结果上进行过滤。

3.1 使用 HAVING 过滤分组数据

HAVING子句可以与聚合函数一起使用，用来过滤掉不符合条件的分组。

• 计算每个地区的销售总额，并只显示销售总额大于1000的地区：

SELECT region, SUM(sales)
FROM sales_data
GROUP BY region
HAVING SUM(sales) > 1000;

这个查询首先按地区分组，然后计算每个地区的销售总额，最后只显示销售总额大于1000的地区。

• 计算每个部门的员工人数，并只显示员工人数大于10的部门：

SELECT department, COUNT(employee_id)
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(employee_id) > 10;

3.2 HAVING 和 WHERE 的区别

• WHERE：用于对原始数据进行过滤，WHERE是在聚合之前执行的。
• HAVING ：用于对分组后的数据进行过滤，HAVING是在聚合之后执行的。

例如：

• WHERE过滤原始数据：

SELECT * FROM sales_data WHERE region = 'North';

• HAVING过滤分组数据：

SELECT region, SUM(sales) FROM sales_data GROUP BY region HAVING SUM(sales) > 1000;

4. 实践任务

4.1 创建一个销售表

CREATE TABLE sales_data (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,region VARCHAR(100),sales DECIMAL(10, 2),year INT
);

4.2 向表中插入数据

INSERT INTO sales_data (region, sales, year) VALUES
('North', 1500.50, 2023),
('South', 1000.75, 2023),
('East', 500.00, 2023),
('West', 1200.30, 2023),
('North', 1800.00, 2024),
('South', 2000.00, 2024),
('East', 1200.00, 2024),
('West', 1500.00, 2024);

4.3 使用聚合函数进行数据计算

4.3.1 计算总销售额

计算所有地区的总销售额：

SELECT SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data;

4.3.2 计算每个地区的总销售额

按地区分组计算每个地区的销售总额，可以使用GROUP BY：

SELECT region, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY region;

4.3.3 计算平均销售额

计算所有地区的平均销售额：

SELECT AVG(sales) AS average_sales FROM sales_data;

4.3.4 计算每个地区的平均销售额

按地区分组计算每个地区的平均销售额，使用以下语句：

SELECT region, AVG(sales) AS average_sales
FROM sales_data
GROUP BY region;

4.3.5 查找最大和最小销售额

使用MAX()和MIN()函数分别查找销售额的最大值和最小值：

• 查找最大销售额：

SELECT MAX(sales) AS max_sales FROM sales_data;

• 查找最小销售额：

SELECT MIN(sales) AS min_sales FROM sales_data;

4.4 使用 HAVING 进行分组过滤

使用HAVING子句来过滤已经分组的数据。例如，我们可以只显示销售总额大于1500的地区。

4.4.1显示销售总额大于1500的地区

SELECT region, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY region
HAVING SUM(sales) > 1500;

4.4.2 显示平均销售额大于1000的地区

SELECT region, AVG(sales) AS average_sales
FROM sales_data
GROUP BY region
HAVING AVG(sales) > 1000;

5. 总结

• 聚合函数：用于计算一组数据的统计信息，如行数、总和、平均值、最大值、最小值等。
• GROUP BY：用于将数据按指定列进行分组，并对每个组进行聚合计算。
• HAVING ：用于过滤分组后的数据，通常与聚合函数一起使用。