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SELECT执行过程,MySQL聚合函数,多行分组函数,GROUP BY HAVING,详细完整可收藏

互联网 diligentman 13分钟前 2次浏览

文章目录

    • 1、聚合函数介绍
    • 2、五个常用聚合函数
    • 3、GROUP BY
    • 4、HAVING
    • 5、SELECT的执行过程

1、聚合函数介绍

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。
SELECT执行过程,MySQL聚合函数,多行分组函数,GROUP BY HAVING,详细完整可收藏


2、五个常用聚合函数

2.1 AVG和SUM函数
可以对数值型数据使用AVG(取平均)和SUM(求和)函数。(忽略NULL值行)

SELECT AVG(salary), MAX(salary),MIN(salary), SUM(salary)
FROM employees
WHERE job_id LIKE '%REP%';

2.2 MIN和MAX函数
可以对任意数据类型的数据使用 MIN 和 MAX 函数。

SELECT MIN(hire_date), MAX(hire_date)
FROM employees;

2.3 COUNT函数
COUNT(*)返回表中记录总数,适用于任意数据类型。

SELECT COUNT(*)
FROM employees
WHERE department_id = 50;

COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。

SELECT COUNT(commission_pct)
FROM employees
WHERE department_id = 50;

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。


3、GROUP BY

3.1 基本使用
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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

SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id ;

3.2 使用多个列分组
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SELECT department_id dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id, job_id ;

3.3 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。


4、HAVING

4.1 基本使用
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过滤分组:HAVING子句
①行已经被分组。
②使用了聚合函数。
③满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。
④HAVING 不能单独使用,必须要跟 GROUP BY 一起使用。

SELECT department_id, MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary)>10000 ;

非法使用聚合函数 :不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。

4.2 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。
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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。


5、SELECT的执行过程

5.1 查询的结构

#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

5.2 SELECT执行顺序
①关键字的顺序是不能颠倒的:

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...

②SELECT 语句的执行顺序:

FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT
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。

5.3 SQL 的执行原理
SELECT 是先执行 FROM 这一步的。在这个阶段,如果是多张表联查,还会经历下面的几个步骤:
①首先先通过 CROSS JOIN 求笛卡尔积,相当于得到虚拟表 vt(virtualtable)1-1;
②通过 ON 进行筛选,在虚拟表 vt1-1 的基础上进行筛选,得到虚拟表 vt1-2;
③添加外部行。如果我们使用的是左连接、右链接或者全连接,就会涉及到外部行,也就是在虚拟表 vt1-2 的基础上增加外部行,得到虚拟表 vt1-3。
当然如果我们操作的是两张以上的表,还会重复上面的步骤,直到所有表都被处理完为止。这个过程得到是我们的原始数据。当我们拿到了查询数据表的原始数据,也就是最终的虚拟表 vt1 ,就可以在此基础上再进行 WHERE 阶段 。在这个阶段中,会根据 vt1 表的结果进行筛选过滤,得到虚拟表 vt2 。然后进入第三步和第四步,也就是 GROUP 和 HAVING 阶段 。在这个阶段中,实际上是在虚拟表 vt2 的基础上进行分组和分组过滤,得到中间的虚拟表 vt3 和 vt4 。当我们完成了条件筛选部分之后,就可以筛选表中提取的字段,也就是进入到 SELECT 和 DISTINCT阶段 。首先在 SELECT 阶段会提取想要的字段,然后在 DISTINCT 阶段过滤掉重复的行,分别得到中间的虚拟表vt5-1 和 vt5-2 。当我们提取了想要的字段数据之后,就可以按照指定的字段进行排序,也就是ORDER BY阶段 ,得到虚拟表vt6。最后在 vt6 的基础上,取出指定行的记录,也就是 LIMIT 阶段 ,得到最终的结果,对应的是虚拟表vt7 。当然我们在写 SELECT 语句的时候,不一定存在所有的关键字,相应的阶段就会省略。


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