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一、简单使用
sum：求和（一般用于处理数值型） avg：平均（一般用于处理数值型） max：最大（也可以用于处理字符串和日期） min：最小（也可以用于处理字符串和日期） count：数量（统计非空值的数据个数）
以上分组函数都忽略空null值的数据
? 1 2select sum(salary) as 和,avg(salary) as 平均,max(salary) as 最大,min(salary) as 最小,count(salary) as 数量
from employees;
二、搭配distinct去重
（以上函数均可）
? 1 2select sum(distinct salary) as 和,avg(distinct salary) as 平均,count( distinct salary) as 去重数量,count(salary) as 不去重数量
from employees;
三、count()详细介绍
? 1 2 3#相当于统计行数方式一
select count(*)
from employees;
?
1
2
3
#相当于统计行数方式二，其中1可以用其他常量或字段替换
select count(1)
from employees;
效率问题：
myisam存储引擎下，count(*)的效率高
innodb存储引擎下，count(*)和count(1)的效率差不多，比count(字段)高
因此一般用count(*)统计行数
四、分组查询
? 1 2 3 4 5 6#其中[]内为可选
select 分组函数,列表（要求出现在 group by 的后面）
from 表
[where 筛选条件]
group by 分组列表
[order by 子句]
示例：
? 1 2 3 4#查询每个工种的最高工资
select max(salary) as 最高工资,job_id
from employees
group by job_id;
#查询每个部门中，邮箱包含a的员工的平均工资（分组前的筛选）
select avg(salary) as 平均工资,department_id
from employees
where email like '%a%'
group by department_id;
#查询部门员工数量大于2的部门的员工数量（分组后的筛选）
#使用having
select count(*) as 员工数量,department_id
from employees
group by department_id
having count(*)>2;
#按照多字段
select count(*) as 员工数量,job_id,department_id
from employees
group by job_id,department_id;
#完整结构
select avg(salary) as 平均工资,department_id
from employees
where department_id is not null
group by department_id
having avg(salary)>9000
order by avg(salary) desc;
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