SQL基础 四
关键词：SUM , MAX，MIN，AVG,DISTINCT,GROUP BY
今天我将继续介绍SQL命令类型中的数据查询语言（DQL），将介绍如何把查询的数据划分为组来提高可读性。
COUNT函数
count函数用于统计不包含NULL值的记录或字段，它可以与DISTINCT命令一起使用，从而统计数据集里不同的记录数量。count（*）会统计表里的全部记录数量，包括重复的，也不管是否包含NULL值。例：统计不同姓名的学生的个数。
select count(ditinct vchStuName)
from t_stuinfo
注意：DISTINCT命令不能与COUNT（*）一起使用。
SUM函数
SUM函数返回一组记录中某一个字段值的总和。它也可以与DISTINCT一起使用，这时只会计算不同记录之和。例：计算不同学费的总和。
select SUM（ditinct intCost）
from t_stuinfo
注意：sum函数只处理数值型，不能用于其他类型。
AVG函数
AVG函数可以计算一组指定记录的平均值。与DISTINCT一起使用时，它返回不重复记录的平均值。例：返回不同薪水的平均值。
select AVG(distinct salary)
from t_employee
count函数使用一对圆括号来指定目标字段，或是一个星号表示表里的全部记录。
例：查询课程号为8023成绩大于90的人数。
select count(*)
from t_selcourse
where flo_grade > 90;
使用字段别名
当我们进行查询操作时，我们会看到查询结果的第一行分别显示了字段名，如果我们不想看字段名，因为他太抽象了，而是想看汉字什么的，那这时就要用到字段别名了。select column_name alias_name
from table_name
例：查询全部学生姓名，并用姓名替换字段名
select stuname 姓名
from t_stuinfo
MAX与MIN函数
MAX函数返回记录中某个字段的最大值，MIN函数返回记录中某个字段的最小值。例：查看成绩编号为8010的课程的最高（最低）成绩。
select max(floGrade)或min(floGrade)
from course
GROUP BY子句
GROUP BY 子句与SELECT语句配合，可以把相同的数据划分为组。所谓的分组就是把一个数据集划分为若干个小区域。GROUP BY子句在WHERE子句之后，在ORDER BY之前。例1：获取1203班学生不同籍贯的人数
select vchCity , count(*)
from t_stuInfo
group by varCity;
例2：获取数据库中每种动物的数量
SELECT species, COUNT(*)
FROM pet
GROUP BY species;
+---------+----------+
| species | COUNT(*) |
+---------+----------+
| bird | 2 |
| cat | 2 |
| dog | 3 |
| hamster | 1 |
| snake | 1 |
+---------+----------+
例3：每中性别的动物数量：
SELECT sex, COUNT(*)
FROM pet
GROUP BY sex;
+------+----------+
| sex | COUNT(*) |
+------+----------+
| NULL | 1 |
| f | 4 |
| m | 4 |
+------+----------+
（在这个输出中，NULL表示“未知性别”。）
例4：按种类和性别组合的动物数量：
SELECT species, sex, COUNT(*)
FROM pet
GROUP BY species, sex;
+---------+------+----------+
| species | sex | COUNT(*) |
+---------+------+----------+
| bird | NULL | 1 |
| bird | f | 1 |
| cat | f | 1 |
| cat | m | 1 |
| dog | f | 1 |
| dog | m | 2 |
| hamster | f | 1 |
| snake | m | 1 |
+---------+------+----------+
例5：只查询猫狗的性别的数量。
SELECT species, sex, COUNT(*)
FROM pet
WHERE species = "dog" OR species = "cat"
GROUP BY species, sex;
+---------+------+----------+
| species | sex | COUNT(*) |
+---------+------+----------+
| cat | f | 1 |
| cat | m | 1 |
| dog | f | 1 |
| dog | m | 2 |
+---------+------+----------+
HAVING 子句
having 子句在SELECT语句里与group by子句联合使用时，可以告诉group by子句在输出力包含哪些分组。having子句往往位于group by子句的后面，order by子句的前面。GROUP BY 、 ORDER BY 、 HAVING
GROUP BY 与 ORDER BY 的相同之处在于它们都是对数据进行排序，ORDER BY子句专门用于对查询得到的数据进行排序，GROUP BY子句也把查询得到的数据排序为适当分组数据。两者的区别是：order by 可以理解为行的排序，order by 后面必须列出排序的字段名。GROUP BY 是分组的意思，必须和“聚合函数”配合使用。当我们用GROUP BY进行分组后，如何对分组进行筛选呢？having就是解决这个问题的，假如要求平均价格在3.0以上的水果。如果我们使用下面的语句是否会成功呢？
select vch_fruitName,avg(flo_price) from t_fruit where avg(flo_price)>=3
答案是否定的，因为where里不能使用聚合函数，这样子你就知道having的用处了吧！
正确写法：select vch_fruitName , avg(flo_price) from t_fruit group by name having avg(flo_price);
注意：GROUP BY 子句可用于 CREATE VIEW 语句里进行排序，而ORDER BY子句不行！！ 例：查询除了石家庄之外，所有城市的平均工作小时和薪水，并且薪水超过20000的分组，结果按CITY进行分组,并按平均薪水进行降序排序。
select city , avg(flo_workTime) , avg(salary)
from t_pay
where city != '石家庄'
group by city
having avg(salary) > 2000
order by avg(salary) DESC;
OK，经过四篇文章的学习，你是否已经掌握了SQL的基础知识了呢，希望你能再从中有所收获。再见...
