当我们需要汇总表中的数据而不是使用表中某一行数据时,可以使用Mysql为我们提供的聚合函数,在Mysql中,常用的聚合函数有以下五个:

AVG:取平均值

COUNT:取统计值

MAX:取最大值

MIN:取最小值

SUM:取和值

1.获得表中人口的总和

MariaDB [world]> SELECT SUM(Population) FROM city;+-----------------+| SUM(Population) |+-----------------+|      84 |+-----------------+1 row in set (0.01 sec)2.获得数据表中中国的总人口

MariaDB [world]> SELECT SUM(Population) FROM city WHERE CountryCOde='CHN';+-----------------+| SUM(Population) |+-----------------+|       4 |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)3.查询中国有多少个城市

MariaDB [world]> SELECT COUNT(ID) FROM city WHERE CountryCode =  'CHN';+-----------+| COUNT(id) |+-----------+|       363 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)关于COUNT,如果要统计有该表有多少行,千万别用*作为参数,因为~影响性能,选某一列就好了。

4.查询中国人口最少的城市的人口是多少

MariaDB [world]> SELECT MIN(Population) FROM city WHERE CountryCode = 'CHN';+-----------------+| MIN(Population) |+-----------------+|           89288 |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)5.查询中国人口最多的城市的人口

MariaDB [world]> SELECT MAX(Population) FROM city WHERE CountryCode = 'CHN';+-----------------+| MAX(Population) |+-----------------+|          |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)6.查询河南各城市的平均人口

MariaDB [world]> SELECT AVG(Population) FROM city WHERE District ='Henan';+-----------------+| AVG(Population) |+-----------------+|     .3333 |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)所以,我们看到,聚合函数通常用于数值上的计算。

以上,我们使用聚合函数时,是对所有SELECT的数据进行分组操作,假如我们想要查询所有国家的城市数,不得不多次使用WHERE对CountryCode进行筛选。

MariaDB [world]> SELECT DISTINCT CountryCode FROM city;+-------------+| CountryCode |+-------------+| ABW         || AFG         |...............| ZWE         |+-------------+232 rows in set (0.00 sec)我们看到,在我们的数据表中,有232个国家,那么?是不是需要我们对这232个不同国家都使用一次COUNT(ID)才能统计每个国家的城市数量呢?其实不然。

我们可以使用分组查询GROUP BY,什么叫分组呢? 分组查询就是使用指定的一列或多列,对数据进行逻辑分组(当分组依据相同时被划分为一组),假设有如下数据:

MariaDB [world]> SELECT * FROM city LIMIT 5;+----+----------------+-------------+---------------+------------+| ID | Name           | CountryCode | District      | Population |+----+----------------+-------------+---------------+------------+|  1 | Kabul          | AFG         | Kabol         |     ||  2 | Qandahar       | AFG         | Qandahar      |     237500 ||  3 | Herat          | AFG         | Herat         |     186800 ||  4 | Mazar-e-Sharif | AFG         | Balkh         |     127800 ||  5 | Amsterdam      | NLD         | Noord-Holland |     731200 |+----+----------------+-------------+---------------+------------+5 rows in set (0.00 sec)我们使用GROUP BY CountryCode就是指定CountryCode作为分组依据,所以1,2,3,4行他们被分为同一组,而5在另一个组。

通常分组是配合聚合函数来使用的,聚合函数对每个单独的逻辑分组进行汇总计算。

GROUP BY子句中列出的每一列都必须是检索列或有效的表达式(但不能是聚合函数),如果在SELECT中使用表达式,则必须在GROUP BY子句中指定相同的表达式,且不能使用别名。

除聚合函数外,SELECT语句中的每一列都必须在GROUP BY子句中给出。如果分组中包含具有NULL值的行,则NULL将作为一个分组返回。

GROUP BY子句必须出现在WHERE子句之后,ORDER BY子句之前。

1.查询各个国家的城市数量

MariaDB [world]> SELECT CountryCode,COUNT(ID) FROM city GROUP BY CountryCode;+-------------+-----------+| CountryCode | COUNT(ID) |+-------------+-----------+| ABW         |         1 || AFG         |         4 |...........................| ZMB         |         7 || ZWE         |         6 |+-------------+-----------+232 rows in set (0.00 sec)当SELECT语句中使用WHERE子句时,WHERE子句总在分组前进行过滤。

2.查询各个国家人口大于的城市数量

MariaDB [world]> SELECT CountryCode,COUNT(ID) FROM city WHERE Population >=  GROUPP BY CountryCode;+-------------+-----------+| CountryCode | COUNT(ID) |+-------------+-----------+| AFG         |         1 || AGO         |         1 || ARG         |         3 || ARM         |         1 || AUS         |         4 |...........................| YUG         |         1 || ZAF         |         1 || ZMB         |         1 || ZWE         |         1 |+-------------+-----------+77 rows in set (0.01 sec)所以在分组中未出现的国家,没有人口的城市。

3.查询总人口大于的国家有哪些HAVING子句用于过滤分组后所得到汇总值的数据,而HAVING支持的操作和WHERE子句是相同的。

MariaDB [world]> SELECT CountryCode,SUM(Population) AS Total_Population FROM city GROUP BY CountryCode HAVING Total_Population > ;+-------------+------------------+| CountryCode | Total_Population |+-------------+------------------+| AFG         |          2332100 || AGO         |          2561600 || ARE         |          1728336 |..................................| ZAF         |         15196370 || ZMB         |          2473500 || ZWE         |          2730420 |+-------------+------------------+108 rows in set (0.00 sec)

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