1. 聚合函数介绍
聚合（或聚集、分组）函数，是对一组数据进行汇总的函数，输入的是一组数据的集合，输出的是单个值。
聚合函数类型：
AVG()：求平均值 SUM()：求和 MAX()：求最大值 MIN()：求最小值 COUNT()：统计记录总数
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。
示例：查符合条件的工作的平均工资，最高工资，最低工资，工资总和
SELECT AVG(salary), MAX(salary),MIN(salary), SUM(salary)
FROM employees
WHERE job_id LIKE '%REP%';
COUNT(*)返回表中记录总数，适用于任意数据类型。
-- 查询employees表中departmen_id为50的记录条数
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;
count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。
2. GROUP BY 语句
GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组，在分组的列上可以使用 COUNT, SUM, AVG等函数。
SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1;
column1
：指定分组的列。aggregate_function(column2)
：对分组后的每个组执行的聚合函数。table_name
：要查询的表名。condition
：可选，用于筛选结果的条件。
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 ;
包含在 GROUP BY 子句中的列不必包含在SELECT 列表中；
SELECT AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;
使用多个列分组
SELECT department_id dept_id, job_id, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id, job_id;
3. HAVING子句
HAVING子句通常与GROUP BY子句一起使用，以根据指定的条件过滤分组，如果省略GROUP BY子句，则HAVING子句的行为与WHERE子句类似。
SELECT department_id, MAX(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary)>10000 ;
不能在 WHERE 子句中使用聚合函数。
WHERE和HAVING的对比：
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。 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。
4. SELECT的执行过程
4.1. 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：
from：从哪些表中筛选 on：关联多表查询时，去除笛卡尔积 where：从表中筛选的条件 group by：分组依据 having：在统计结果中再次筛选 order by：排序 limit：分页
4.2. SELECT执行顺序
SELECT 查询时的两个顺序：
查询语句的关键字的顺序是不能颠倒
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT...
SELECT 语句的执行顺序（在 MySQL 和 Oracle 中，SELECT 执行顺序基本相同）
FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT
比如写了一个 SQL 语句，那么它的关键字顺序和执行顺序是下面这样的：
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。
4.3. 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：
首先通过 CROSS JOIN 求笛卡尔积，相当于得到虚拟表 vt（virtual table）1-1； 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； 添加外部行，如果使用的是左连接、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。
当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；
同时因为 SQL 是一门类似英语的结构化查询语言，所以在写 SELECT 语句的时候，还要注意相应的关键字顺序。
