SQL 聚合函数，分组操作

SQL中常用的聚合工具涵盖以下几类：计数（count）用于统计指定列的行数，包括非空数据；求和（sum）用于计算指定列数值的总和；平均值（avg）用于计算指定列数值的平均值；最大值（max）用于确定指定列的最大值；最小值（min）用于确定指定列的最小值。

关于SQL的分组操作，通常在应用聚合函数之后，需借助Group By子句对数据进行分组，以便展示不同分组的聚合数据。
在执行查询时，遵循的顺序是先定位数据，再筛选满足条件的记录，随后进行分组，最后对分组后的数据应用聚合函数。

需要注意的是，当使用Group By子句时，不应在select列表中对非聚合列使用where子句进行筛选，而应使用having子句来设定分组后的条件。
where子句用于定义查询条件，而having子句则用于对分组后的结果进行条件限定。

特别提醒：当聚合函数后跟星号（）时，会包含空值在内的计算；若聚合函数指定了具体列名，sum和avg仅能对数值类型的数据进行操作，不能应用于字符串类型。
此外，聚合函数支持distinct关键字，用以在聚合前去除重复数据。
至于排序，可以使用order by子句对结果进行排序，可指定一列或多列，排序优先级由高到低。
若排序列包含空值，在升序排序时，空值将被置于排序结果的前端。

图解 SQL 的执行顺序

SQL查询中的数据关联过程可以这样理解：首先，通过FROM、JOIN和WHERE子句来界定需要查询的数据范围，这包括连接多个表并利用WHERE条件来关联这些表中的数据。
接下来，GROUP BY子句根据指定的条件（比如根据ID的奇偶性）对数据进行分组，但请注意，GROUP BY并不会筛选数据。

关于WHERE和HAVING的使用，可以这样看：HAVING子句既可以用来对普通字段进行筛选，也可以用来对聚合函数的结果进行筛选，而WHERE子句则主要用于筛选普通字段。
在实际应用中，我们更倾向于使用HAVING来替代WHERE，因为这样可以使SQL语句更加流畅。
在执行顺序上，无论先使用WHERE再进行GROUP BY，还是先进行GROUP BY再使用HAVING，结果几乎是相同的。
重要的是，在进行WHERE或GROUP BY筛选时，必须确保条件设置正确，这样无论WHERE后接GROUP BY，还是GROUP BY后接HAVING，得到的结果都是一致的。

在SELECT语句执行过程中，聚合函数的计算依赖于分组的完成。
在这个过程中，我们可能会添加一些新的查询字段，同时也会去除一些重复的字段。
最后，使用ORDER BY子句来按照特定的顺序对结果进行排序。
LIMIT子句用于限制查询结果的数量，确保返回的记录数满足特定的条件，比如查询年级最小的三个学生的数据。
需要注意的是，LIMIT操作应当放在查询的最后，以防因过早截取数据而导致结果不符合预期。
例如，使用LIMIT 0, 3 来获取前三个记录时，应确保这些记录是经过所有筛选和排序步骤后得到的最小工资的记录。

sql执行顺序

在执行SQL查询时，其操作流程遵循以下步骤：首先执行FROM子句，它定义了查询将涉及的数据表；接着是WHERE子句，它负责筛选出符合特定条件的记录；然后是SELECT子句，它决定了最终查询结果中应包含哪些字段；若存在GROUP BY子句，系统会在SELECT子句之后对结果进行分组处理；HAVING子句通常紧随GROUP BY之后，用于对分组结果进行进一步筛选；最后，ORDER BY子句用于对最终结果集进行排序。
掌握这一执行顺序对于提升查询效率和准确解读结果至关重要。

sql和MySQL的语句执行顺序分析

在分析SQL与MySQL语句的执行流程时，可以概括如下：
SQL执行流程： 1 . 确定数据来源，即指定FROM子句中的表。
2 . 进行表连接操作，生成笛卡尔积。
3 . 应用WHERE子句，对数据进行筛选。
4 . 对数据进行分组，并允许使用先前定义的别名。
5 . 使用聚合函数（如平均值、总和等）对分组后的数据执行计算。
6 . 对分组结果实施HAVING子句，进行更深入的筛选。
7 . 选择所需的列，此时处理列别名。
8 . 移除重复的记录，实现DISTINCT操作。
9 . 根据ORDERBY子句对结果进行排序。

MySQL执行流程：
确定数据来源。

应用WHERE子句进行数据筛选。

对数据进行分组。

对分组后的数据进一步筛选，使用HAVING子句。

对结果进行排序。

选择并返回指定的列。

限制返回的记录数，通过LIMIT子句实现。

值得注意的是，在SQL中，GROUPBY子句之后可以使用别名，而WHERE子句中则不允许。
MySQL执行时也遵循此规则，即在WHERE子句中不能引用SELECT或GROUPBY中定义的别名，但HAVING和ORDERBY子句中则可以。
SQL和MySQL在执行顺序上基本相同，但具体细节如别名引用方面有所区别。
掌握这些差异，对于编写高效准确的SQL查询至关重要。

你真的懂使用Group by?

掌握SQL语句的执行流程对于后端开发者及数据库管理人员至关重要，它有助于我们更高效地编写、解读和优化SQL语句。
在深入分析group by的运用场合之前，先来梳理一下SQL的执行流程。
一般来说，SQL的执行流程包括以下步骤：首先，指定数据来源；其次，通过on子句关联表，形成临时表t1 ；接着，使用join操作将相关表的数据并入t1 ，可能还会生成t2 、t3 等更多临时表；然后，利用where子句筛选数据；接下来，通过group by对筛选结果进行分组，形成t3 ；随后，使用having子句对分组结果进行进一步筛选；再之后，运用聚合函数（如count）对数据进行汇总；再选择所需的列；之后，通过distinct去除重复数据；接着，使用orderby对结果进行排序；最后，通过limit限制输出的数据量。
了解这些执行顺序，能帮助我们避免常见的语法错误。
比如，group by后的字段必须在select或聚合函数中出现，否则会引起语法错误。
在数据分析领域，group by功能有着广泛的应用，包括数据分组、去重以及分组统计。
为了在分组时同时进行统计，我们可以使用rollup、cube或grouping sets。
这些工具能帮助我们生成所有可能的分组组合的统计结果，并附带一个总计数行。
例如，通过这些工具，我们可以迅速获取所有分组的统计数据、特定分组的统计数据。
在grouping sets的使用中，可以明确指定所需的分组，而cube和rollup则生成不同级别的组合。
利用rollup、cube或grouping sets，我们可以在分组操作中直接完成统计，从而避免重复查询数据库，提升效率。
总的来说，深入了解SQL执行流程和group by的高级技巧，如rollup、cube、grouping sets，将极大地提高我们的数据分析效率。
在实际工作中，恰当地运用这些功能，可以显著提高数据处理的速度和精确度。