准备数据
创建 customers 表：

CREATE TABLE customers (
	id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    customer_name VARCHAR(50)
);

插入数据到 customers 表：

INSERT INTO customers (id, customer_id, customer_name)
VALUES
    (1,0001,'John'),
    (2,0010, 'Jane'),
    (3,0011, 'Smith'),
    (4,0100, 'Michael'),
    (5,0101, NULL),
    (6,NULL, 'JACK'),
    (7,0111, 'Sarah');

创建 orders 表：

CREATE TABLE orders (
	id INT PRIMARY KEY,
    order_id INT,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    amount DECIMAL(10, 2)
);

插入数据到 orders 表：

INSERT INTO orders (id, order_id, customer_id, order_date, amount)
VALUES
    (1, 1,0001, '2023-01-01', 100.00),
    (2, 1,0010, '2023-02-01', 150.00),
    (3, 2,1001, '2023-03-01', 200.00),
    (4, 3,0011, NULL, 50.00),
    (5, 4,NULL, '2023-04-01', NULL),
    (6, NULL,NULL, NULL, NULL);

mysql> select * from customers;
+----+-------------+---------------+
| id | customer_id | customer_name |
+----+-------------+---------------+
|  1 |           1 | John          |
|  2 |          10 | Jane          |
|  3 |          11 | Smith         |
|  4 |         100 | Michael       |
|  5 |         101 | NULL          |
|  6 |        NULL | JACK          |
|  7 |         111 | Sarah         |
+----+-------------+---------------+
7 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from orders;
+----+----------+-------------+------------+--------+
| id | order_id | customer_id | order_date | amount |
+----+----------+-------------+------------+--------+
|  1 |        1 |           1 | 2023-01-01 | 100.00 |
|  2 |        1 |          10 | 2023-02-01 | 150.00 |
|  3 |        2 |        1001 | 2023-03-01 | 200.00 |
|  4 |        3 |          11 | NULL       |  50.00 |
|  5 |        4 |        NULL | 2023-04-01 |   NULL |
|  6 |     NULL |        NULL | NULL       |   NULL |
+----+----------+-------------+------------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)

聚合函数

AVG和SUM函数

可以对数值型数据使用AVG 和 SUM 函数。


mysql> SELECT * FROM orders;
+----+----------+-------------+------------+--------+
| id | order_id | customer_id | order_date | amount |
+----+----------+-------------+------------+--------+
|  1 |        1 |           1 | 2023-01-01 | 100.00 |
|  2 |        1 |          10 | 2023-02-01 | 150.00 |
|  3 |        2 |        1001 | 2023-03-01 | 200.00 |
|  4 |        3 |          11 | NULL       |  50.00 |
|  5 |        4 |        NULL | 2023-04-01 |   NULL |
|  6 |     NULL |        NULL | NULL       |   NULL |
+----+----------+-------------+------------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT AVG(amount), SUM(amount) FROM orders;
+-------------+-------------+
| AVG(amount) | SUM(amount) |
+-------------+-------------+
|  125.000000 |      500.00 |
+-------------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

MIN和MAX函数

可以对任意数据类型的数据使用 MIN 和 MAX 函数。

mysql> SELECT * FROM orders;
+----+----------+-------------+------------+--------+
| id | order_id | customer_id | order_date | amount |
+----+----------+-------------+------------+--------+
|  1 |        1 |           1 | 2023-01-01 | 100.00 |
|  2 |        1 |          10 | 2023-02-01 | 150.00 |
|  3 |        2 |        1001 | 2023-03-01 | 200.00 |
|  4 |        3 |          11 | NULL       |  50.00 |
|  5 |        4 |        NULL | 2023-04-01 |   NULL |
|  6 |     NULL |        NULL | NULL       |   NULL |
+----+----------+-------------+------------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM customers;
+----+-------------+---------------+
| id | customer_id | customer_name |
+----+-------------+---------------+
|  1 |           1 | John          |
|  2 |          10 | Jane          |
|  3 |          11 | Smith         |
|  4 |         100 | Michael       |
|  5 |         101 | NULL          |
|  6 |        NULL | JACK          |
|  7 |         111 | Sarah         |
+----+-------------+---------------+
7 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT MAX(amount), MIN(amount), MAX(order_date), MIN(order_date) FROM orders;
+-------------+-------------+-----------------+-----------------+
| MAX(amount) | MIN(amount) | MAX(order_date) | MIN(order_date) |
+-------------+-------------+-----------------+-----------------+
|      200.00 |       50.00 | 2023-04-01      | 2023-01-01      |
+-------------+-------------+-----------------+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT MAX(customer_name),MIN(customer_name) FROM customers;
+--------------------+--------------------+
| MAX(customer_name) | MIN(customer_name) |
+--------------------+--------------------+
| Smith              | JACK               |
+--------------------+--------------------+
1 row in set (0.00 sec)

COUNT函数

COUNT(*)返回表中记录总数，适用于任意数据类型。
COUNT(字段) 返回字段不为空的记录总数。

mysql> SELECT * FROM orders;
+----+----------+-------------+------------+--------+
| id | order_id | customer_id | order_date | amount |
+----+----------+-------------+------------+--------+
|  1 |        1 |           1 | 2023-01-01 | 100.00 |
|  2 |        1 |          10 | 2023-02-01 | 150.00 |
|  3 |        2 |        1001 | 2023-03-01 | 200.00 |
|  4 |        3 |          11 | NULL       |  50.00 |
|  5 |        4 |        NULL | 2023-04-01 |   NULL |
|  6 |     NULL |        NULL | NULL       |   NULL |
+----+----------+-------------+------------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT AVG(amount), SUM(amount)/COUNT(amount),COUNT(amount),COUNT(1),COUNT(*), SUM(amount)/6 FROM orders;
+-------------+---------------------------+---------------+----------+----------+---------------+
| AVG(amount) | SUM(amount)/COUNT(amount) | COUNT(amount) | COUNT(1) | COUNT(*) | SUM(amount)/6 |
+-------------+---------------------------+---------------+----------+----------+---------------+
|  125.000000 |                125.000000 |             4 |        6 |        6 |     83.333333 |
+-------------+---------------------------+---------------+----------+----------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)

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。

GROUP BY

可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组

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，包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中

mysql> SELECT * FROM orders;
+----+----------+-------------+------------+--------+
| id | order_id | customer_id | order_date | amount |
+----+----------+-------------+------------+--------+
|  1 |        1 |           1 | 2023-01-01 | 100.00 |
|  2 |        1 |          10 | 2023-02-01 | 150.00 |
|  3 |        2 |        1001 | 2023-03-01 | 200.00 |
|  4 |        3 |          11 | NULL       |  50.00 |
|  5 |        4 |        NULL | 2023-04-01 |   NULL |
|  6 |     NULL |        NULL | NULL       |   NULL |
+----+----------+-------------+------------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT order_id,AVG(amount) FROM orders GROUP BY order_id;
+----------+-------------+
| order_id | AVG(amount) |
+----------+-------------+
|        1 |  125.000000 |
|        2 |  200.000000 |
|        3 |   50.000000 |
|        4 |        NULL |
|     NULL |        NULL |
+----------+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT AVG(amount) FROM orders GROUP BY order_id;
+-------------+
| AVG(amount) |
+-------------+
|  125.000000 |
|  200.000000 |
|   50.000000 |
|        NULL |
|        NULL |
+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)

HAVING

过滤分组：HAVING子句

行已经被分组。
使用了聚合函数。
满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。
HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用。

非法使用聚合函数：不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。如果过滤条件中使用了聚合函数，则必须使用HAVING来代替WHERE，否则，报错

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。

小结如下：

	优点	缺点
WHERE	先筛选数据再关联，执行效率高	不能使用分组中的计算函数进行筛选
HAVING	可以使用分组中的计算函数	在最后的结果集中进行筛选，执行效率较低

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。

参考：
https://www.bilibili.com/video/BV1iq4y1u7vj/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=661c82170c96dfe1717bbda84ba2a36f

posted @ 2023-09-02 23:53 言非阅读(19) 评论(0) 编辑收藏举报

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HAVING

WHERE和HAVING的对比

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