MySQL聚合函数与应用

作者：袖梨 2026-07-05

聚合（或聚集、分组）函数：

对一组数据进行汇总的函数，输入一组数据的集合，输出单个值

MySQL聚合函数及应用

1. 常见的聚合函数

  • 作用： 作用于一组数据，并对一组数据返回一个值

MySQL聚合函数及应用

语法：

MySQL聚合函数及应用

  • 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

1.1 AVG和SUM函数

  • 对象：数值型数据
  • 作用：AVG平均值，SUM总和
mysql> SELECT    ->  AVG(salary) '平均工资',    ->  SUM(salary) '总工资'    -> FROM    ->  employees;+-------------+-----------+| 平均工资     | 总工资     |+-------------+-----------+| 6461.682243 | 691400.00 |+-------------+-----------+1 row in set (0.01 sec)

注意：如果应用于字符串等类型，不会报错，但是结果没有意义

1.2 MIN和MAX函数

  • 对象：任意数据类型（数值、字符串、时间日期……）
  • 作用：MIN最小值，MAX最大值

数值即最大、最小的数值

mysql> SELECT    ->  MAX(salary) '最高工资'    -> ,MIN(salary) '最低工资'    -> FROM    ->  employees;+----------+----------+| 最高工资  | 最低工资  |+----------+----------+| 24000.00 |  2100.00 |+----------+----------+1 row in set (0.00 sec)

字符串按字典序

mysql> SELECT    ->  MAX(last_name)    -> FROM    ->  employees;+----------------+| MAX(last_name) |+----------------+| Zlotkey        |+----------------+1 row in set (0.00 sec)

1.3 COUNT函数

  • 对象：任意数据类型
  • 作用：返回表中记录总数

COUNT(*)返回表中记录总数，适用于任意数据类型

mysql> SELECT COUNT(*) FROM employees;+----------+| COUNT(*) |+----------+|      107 |+----------+1 row in set (0.00 sec)

COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数

mysql> SELECT    ->  COUNT(commission_pct)    -> FROM    ->  employees;+-----------------------+| COUNT(commission_pct) |+-----------------------+|                    35 |+-----------------------+1 row in set (0.00 sec)

Q&A：

Q：AVG(xxx) 等于 SUM(xxx) / COUNT(xxx) 吗？

A：等于，AVG()和SUM()也会过滤NULL

Q：count(*)，count(1)，count(列名)用谁好？

A1：对于MyISAM引擎的表是没有区别的，引擎内部有一计数器在维护着行数

A2：但若是Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数，复杂度是

O(n)O(n)

O

(

n

)

，因为innodb真的要去数一遍，但好于具体的count(列名)

Q：能不能使用count(列名)替换count(*)?

A：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

count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行

练习：

查询公司中的平均奖金率

mysql> SELECT    ->  SUM(commission_pct)/COUNT(IFNULL(commission_pct,0)) '平均奖金率',    ->  AVG(IFNULL(commission_pct,0)) '平均奖金率'    -> FROM    ->  employees;+------------+------------+| 平均奖金率  | 平均奖金率   |+------------+------------+|   0.072897 |   0.072897 |+------------+------------+1 row in set (0.00 sec)

注意：AVG()会把NULL去掉，但平均奖金率应该把0也算进去

2. GROUP BY

group 组

2.1 基本使用

可以使用GROUP BY子句将表中的数据分成若干组

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mysql> SELECT    ->  department_id,    ->  AVG( salary )    -> FROM    ->  employees    -> GROUP BY    ->  department_id;+---------------+---------------+| department_id | AVG( salary ) |+---------------+---------------+|          NULL |   7000.000000 ||            10 |   4400.000000 ||            20 |   9500.000000 ||            30 |   4150.000000 ||            40 |   6500.000000 ||            50 |   3475.555556 ||            60 |   5760.000000 ||            70 |  10000.000000 ||            80 |   8955.882353 ||            90 |  19333.333333 ||           100 |   8600.000000 ||           110 |  10150.000000 |+---------------+---------------+12 rows in set (0.00 sec)

2.2 使用多个列分组

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mysql> SELECT    ->  department_id,    ->  job_id,    ->  SUM( salary )    -> FROM    ->  employees    -> GROUP BY    ->  department_id,    ->  job_id;+---------------+------------+---------------+| department_id | job_id     | SUM( salary ) |+---------------+------------+---------------+|            90 | AD_PRES    |      24000.00 ||            90 | AD_VP      |      34000.00 ||            60 | IT_PROG    |      28800.00 ||           100 | FI_MGR     |      12000.00 ||           100 | FI_ACCOUNT |      39600.00 ||            30 | PU_MAN     |      11000.00 ||            30 | PU_CLERK   |      13900.00 ||            50 | ST_MAN     |      36400.00 ||            50 | ST_CLERK   |      55700.00 ||            80 | SA_MAN     |      61000.00 ||            80 | SA_REP     |     243500.00 ||          NULL | SA_REP     |       7000.00 ||            50 | SH_CLERK   |      64300.00 ||            10 | AD_ASST    |       4400.00 ||            20 | MK_MAN     |      13000.00 ||            20 | MK_REP     |       6000.00 ||            40 | HR_REP     |       6500.00 ||            70 | PR_REP     |      10000.00 ||           110 | AC_MGR     |      12000.00 ||           110 | AC_ACCOUNT |       8300.00 |+---------------+------------+---------------+20 rows in set (0.00 sec)

注意：

  1. SELECT 中出现的非组函数的字段必须声明在GROUP BY 中
  2. GROUP BY 子句中声明的字段可以不出现在SELECT 中
  3. GROUP BY 声明在 FROM 、WHERE 后面，ORDER BY、LIMIT 前面

2.3 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

mysql> SELECT    ->  department_id,    ->  AVG( salary )    -> FROM    ->  employees    -> WHERE    ->  department_id > 80    -> GROUP BY    ->  department_id WITH ROLLUP;+---------------+---------------+| department_id | AVG( salary ) |+---------------+---------------+|            90 |  19333.333333 ||           100 |   8600.000000 ||           110 |  10150.000000 ||          NULL |  11809.090909 |# 多的一行+---------------+---------------+# 算的平均，所以这里是总的平均值4 rows in set (0.00 sec)

[!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

3. HAVING

注意： WHERE不能使用聚合函数，所以过滤条件中出现聚合函数，就得用HAVING

过滤分组： HAVING子句

  1. 行已经被分组
  2. 使用聚合函数
  3. 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示
  4. HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用，且HAVING 必须声明在 GROUP BY 后面

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mysql> SELECT    ->  department_id,    ->  MAX( salary )    -> FROM    ->  employees    -> GROUP BY    ->  department_id    -> HAVING    ->  MAX( salary )> 10000;+---------------+---------------+| department_id | MAX( salary ) |+---------------+---------------+|            20 |      13000.00 ||            30 |      11000.00 ||            80 |      14000.00 ||            90 |      24000.00 ||           100 |      12000.00 ||           110 |      12000.00 |+---------------+---------------+6 rows in set (0.00 sec)

练习：查询部门id为10,20,30,40这4个部门中最高工资比10000高的部门信息息

方法一：用WHERE

mysql> SELECT    ->  department_id,    ->  MAX( salary )    -> FROM    ->  employees    -> WHERE    ->  department_id IN(10,20,30,40)    -> GROUP BY    ->  department_id    -> HAVING    ->  MAX( salary )> 10000;+---------------+---------------+| department_id | MAX( salary ) |+---------------+---------------+|            20 |      13000.00 ||            30 |      11000.00 |+---------------+---------------+2 rows in set (0.00 sec)

方法二：用HAVING

mysql> SELECT    ->  department_id,    ->  MAX( salary )    -> FROM    ->  employees    -> GROUP BY    ->  department_id    -> HAVING    ->  MAX( salary )> 10000    ->  AND department_id IN ( 10, 20, 30, 40 );+---------------+---------------+| department_id | MAX( salary ) |+---------------+---------------+|            20 |      13000.00 ||            30 |      11000.00 |+---------------+---------------+2 rows in set (0.00 sec)

推荐使用方式一，方式一执行效率高于方式二

[!结论]

当过滤条件中有聚合函数时，则此过滤条件必须声明HAVING中

当过滤条件中没有聚合函数时，则此过滤条件在WHERE或HAVING 中都可以，但是建议声明在WHERE中

[!WHERE和HAVING的对比]

  1. HAVING的适用范围更广
  2. 若没有聚合函数，WHERE的执行效率比HAVING高(从下面的执行原理中可见一斑)

4. SQL 底层执行原理

4.1 SELECT 语句的完整结构

  • SQL92语法
SELECT ...,...,...(存在聚合函数）FROM ...,...,...WHERE 多表的连接条件 AND 不包含聚合函数的过滤条件GROUP BY ...,...HAVING 包含聚合函数的过滤条件ORDER BY ...,...(ASC/DESC)LIMIT ...,...
  • SQL99语法
SELECT ...,...,...(存在聚合函数）FROM ...(LEFT/RIGHT)JOIN...ON 多表的连接条件WHERE 不包含聚合函数的过滤条件GROUP BY ...,...HAVING 包含聚合函数的过滤条件ORDER BY ...,...(ASC/DESC)LIMIT ...,...

4.2 SELECT执行顺序

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FROM -> ON -> (LEFT/RIGHT)JOIN -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT

  • 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
  • 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

4.3 SQL 的执行原理

SQL 是声明式语言，我们写的是“要什么”，数据库引擎负责“怎么实现”。其底层执行遵循固定的逻辑顺序（≠ 书写顺序），该顺序决定了查询如何逐步生成结果

阶段关键字/操作作用输出虚拟表
1. FROM + JOINFROM + JOIN（含 CROSS JOIN, INNER JOIN, LEFT JOIN 等）构建初始数据集：

• 多表时先做笛卡尔积（CROSS JOIN）→ 得 vt1-1

• 再通过 ON 条件筛选 → vt1-2

• 若有外连接（LEFT/RIGHT/FULL），添加外部行 → vt1-3

vt1（最终原始数据集）
2. WHEREWHERE对 vt1 进行行级过滤（条件筛选）vt2
3. GROUP BYGROUP BY在 vt2 上按指定列分组vt3（分组后中间表）
4. HAVINGHAVING对 vt3 的分组结果进行过滤（聚合函数可用）vt4
5. SELECTSELECT提取指定字段（可含表达式、别名）vt5-1
6. DISTINCTDISTINCT去除重复行（在 vt5-1 上操作）vt5-2
7. ORDER BYORDER BY按指定字段排序（稳定排序）vt6
8. LIMIT / OFFSETLIMIT [n] [OFFSET m]截取前 n 行（或跳过 m 行后取 n 行）vt7（最终结果集）

虚拟表命名说明：

  • vt1-x：FROM+JOIN 阶段的子步骤
  • vt1～vt7：各主阶段输出的逻辑中间结果

补充：

  1. 并非所有阶段都存在
    • 若无 GROUP BY，则跳过 GROUP BY 和 HAVING
    • 若无 DISTINCT，则跳过该步
    • 若无 ORDER BY 或 LIMIT，对应阶段省略
  2. 关键字顺序 ≠ 执行顺序
    • 书写顺序：SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ... LIMIT
    • 执行顺序：FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → DISTINCT → ORDER BY → LIMIT
  3. 为什么理解执行顺序很重要？
    • 解释为何 WHERE 中不能用 SELECT 别名（此时尚未执行 SELECT）
    • 理解 HAVING 可用聚合函数而 WHERE 不行（分组未完成）
    • 优化查询：避免在 WHERE 中使用函数导致索引失效（因 WHERE 早于 SELECT）

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