聚合函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。

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。

AVG() SUM() MAX() MIN() COUNT()

AVG函数：求平均值 SUM函数：求总和

AVG / SUM ：只适用于数值类型的字段（或变量）

例如：

MIN函数：求最小值 MAX函数：求最大值

可以对任意数据类型的数据使用 MIN 和 MAX 函数。

例如：

COUNT函数：计算指定字段在查询结构中出现的个数

注意：计算指定字段出现的个数时，是不计算NULL值的。

例如：

注：employees表中一共有107条员工的信息，有些员工的相关字段会有NULL值 公式：AVG = SUM / COUNT

由此我们可知：SUM函数、AVG函数是不会把NULL值计算进去的

有关COUNT的效率问题 如何需要统计表中的记录数，使用COUNT(*)、COUNT(1)、COUNT(具体字段) 哪个效率更高呢？

作用：将表中的数据分成若干组 语法：

明确：GROUP BY 声明在FROM后面、WHERE后面，ORDER BY 前面、LIMIT前面 注意：SELECT中出现的非组函数的字段必须声明在GROUP BY 中。反之，GROUP BY中声明的字段可以不出现在SELECT中。

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。 例如：

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。

HAVING的作用：过滤 HAVING的使用要求：

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。

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。

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。

结论：当过滤条件中有聚合函数时，则此过滤条件必须声明在HAVING中。 当过滤条件中没有聚合函数时，则此过滤条件声明在WHERE中或HAVING中都可以。但是，最好声明在WHERE中，如此效率更高。

例如：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

1、查询的结构

2、SELECT执行顺序 （1）关键字的顺序是不能颠倒的： SELECT … FROM … WHERE … GROUP BY … HAVING … ORDER BY … LIMIT…

（2）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

（3）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。需要注意的是，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。

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：

1.首先先通过 CROSS JOIN 求笛卡尔积，相当于得到虚拟表 vt（virtual table）1-1； 2. 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； 3.添加外部行。如果我们使用的是左连接、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。

当然如果我们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。这个过程得到是我们的原始数据。

当我们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 。

当我们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 。

当我们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 。

当然我们在写 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，所以我们在写 SELECT 语句的时候，还要注意相应的关键字顺序，所谓底层运行的原理，就是我们刚才讲到的执行顺序。