聚集函式，它是對一組資料進行彙總的函式，輸入的是一組資料的集合，輸出的是單個值。

通常我們可以利用聚集函式彙總表的資料，如果稍微複雜一些，我們還需要先對資料做篩選，然後再進行聚集，比如先按照某個條件進行分組，對分組條件進行篩選，然後得到篩選後的分組的彙總資訊。

重點內容：

1. 聚集函式都有哪些，能否在一條 SELECT 語句中使用多個聚集函式；
2. 如何對資料進行分組，並進行聚集統計；
3. 如何使用 HAVING 過濾分組，HAVING 和 WHERE 的區別是什麼。

聚集函式都有哪些：

SQL 中的聚集函式一共包括 5 個，可以幫我們求某列的最大值、最小值和平均值等，它們分別是：

繼續使用 heros 資料表，對王者榮耀的英雄資料進行聚合。如果我們想要查詢最大生命值大於 6000 的英雄數量。
SQL：SELECT COUNT(*) FROM heros WHERE hp_max > 6000

想要查詢最大生命值大於 6000，且有次要定位的英雄數量，需要使用 COUNT 函式。
SQL：SELECT COUNT(role_assist) FROM heros WHERE hp_max > 6000

需要說明的是，有些英雄沒有次要定位，即 role_assist 為 NULL，這時COUNT(role_assist)會忽略值為 NULL 的資料行，而 COUNT(*) 只是統計資料行數，不管某個欄位是否為 NULL。

如果我們想要查詢射手（主要定位或者次要定位是射手）的最大生命值的最大值是多少，需要使用 MAX 函式。
SQL：SELECT MAX(hp_max) FROM heros WHERE role_main = '射手' or role_assist = '射手'

如果想要知道英雄的數量，我們使用的是 COUNT(*) 函式，求平均值、最大值、最小值，以及總的防禦最大值，我們分別使用的是 AVG、MAX、MIN 和 SUM 函式。另外我們還需要對英雄的主要定位和次要定位進行篩選，使用的是WHERE role_main = '射手' or role_assist = '射手'。

SQL: SELECT COUNT(*), AVG(hp_max), MAX(mp_max), MIN(attack_max), SUM(defense_max) FROM heros WHERE role_main = '射手' or role_assist = '射手'

需要說明的是 AVG、MAX、MIN 等聚集函式會自動忽略值為 NULL 的資料行，MAX 和 MIN 函式也可以用於字串型別資料的統計，如果是英文字母，則按照 A—Z 的順序排列，越往後，數值越大。如果是漢字則按照全拼拼音進行排列。比如：
SQL：SELECT MIN(CONVERT(name USING gbk)), MAX(CONVERT(name USING gbk)) FROM heros;

需要說明的是，我們需要先把 name 欄位統一轉化為 gbk 型別，使用CONVERT(name USING gbk)，然後再使用 MIN 和 MAX 取最小值和最大值。

也可以對資料行中不同的取值進行聚集，先用 DISTINCT 函式取不同的資料，然後再使用聚集函式。比如我們想要查詢不同的生命最大值的英雄數量是多少。

SQL: SELECT COUNT(DISTINCT hp_max) FROM heros
執行結果為 61。

在 heros 這個資料表中，一共有 69 個英雄數量，生命最大值不一樣的英雄數量是 61 個。

我們想要統計不同生命最大值英雄的平均生命最大值，保留小數點後兩位。首先需要取不同生命最大值，即DISTINCT hp_max，然後針對它們取平均值，即AVG(DISTINCT hp_max)，最後再針對這個值保留小數點兩位，也就是ROUND(AVG(DISTINCT hp_max), 2)。

SQL: SELECT ROUND(AVG(DISTINCT hp_max), 2) FROM heros

如果我們不使用 DISTINCT 函式，就是對全部資料進行聚集統計。如果使用了 DISTINCT 函式，就可以對數值不同的資料進行聚集。

一般我們使用 MAX 和 MIN 函式統計資料行的時候，不需要再額外使用 DISTINCT，因為使用 DISTINCT 和全部資料行進行最大值、最小值的統計結果是相等的。

如何對資料進行分組，並進行聚集統計:

做統計的時候，可能需要先對資料按照不同的數值進行分組，然後對這些分好的組進行聚集統計。對資料進行分組，需要使用 GROUP BY 子句。

按照英雄的主要定位進行分組，並統計每組的英雄數量。
SQL: SELECT COUNT(*), role_main FROM heros GROUP BY role_main

對英雄按照次要定位進行分組，並統計每組英雄的數量。
SELECT COUNT(*), role_assist FROM heros GROUP BY role_assist

如果欄位為 NULL，也會被列為一個分組。在這個查詢統計中，次要定位為 NULL，即只有一個主要定位的英雄是 40 個。

也可以使用多個欄位進行分組，這就相當於把這些欄位可能出現的所有的取值情況都進行分組。比如，我們想要按照英雄的主要定位、次要定位進行分組，檢視這些英雄的數量，並按照這些分組的英雄數量從高到低進行排序。
SELECT COUNT(*) as num, role_main, role_assist FROM heros GROUP BY role_main, role_assist ORDER BY num DESC

HAVING 過濾分組，它與 WHERE 的區別是什麼？

HAVING 的作用和 WHERE 一樣，都是起到過濾的作用，只不過 WHERE 是用於資料行，而 HAVING 則作用於分組。

按照英雄的主要定位、次要定位進行分組，並且篩選分組中英雄數量大於 5 的組，最後按照分組中的英雄數量從高到低進行排序。
1、首先需要獲取的是英雄的數量、主要定位和次要定位
即SELECT COUNT(*) as num, role_main, role_assist。
2、然後按照英雄的主要定位和次要定位進行分組
即GROUP BY role_main, role_assist
3、對分組中的英雄數量進行篩選，選擇大於 5 的分組
即HAVING num > 5
4、然後按照英雄數量從高到低進行排序
即ORDER BY num DESC
SQL: SELECT COUNT(*) as num, role_main, role_assist FROM heros GROUP BY role_main, role_assist HAVING num > 5 ORDER BY num DESC

還是上面這個分組，只不過我們按照數量進行了過濾，篩選了數量大於 5 的分組進行輸出。如果把 HAVING 替換成了 WHERE，SQL 則會報錯。對於分組的篩選，我們一定要用 HAVING，而不是 WHERE。

HAVING 支援所有 WHERE 的操作，因此所有需要 WHERE 子句實現的功能，你都可以使用 HAVING 對分組進行篩選。

WHERE 和 HAVING 進行條件過濾的區別

篩選最大生命值大於 6000 的英雄，按照主要定位、次要定位進行分組，並且顯示分組中英雄數量大於 5 的分組，按照數量從高到低進行排序。

SQL: SELECT COUNT(*) as num, role_main, role_assist FROM heros WHERE hp_max > 6000 GROUP BY role_main, role_assist HAVING num > 5 ORDER BY num DESC

還是針對上一個例子的查詢，只是我們先增加了一個過濾條件，即篩選最大生命值大於 6000 的英雄。這裡我們就需要先使用 WHERE 子句對最大生命值大於 6000 的英雄進行條件過濾，然後再使用 GROUP BY 進行分組，使用 HAVING 進行分組的條件判斷，然後使用 ORDER BY 進行排序。

總結

通常我們會對資料先進行分組，然後再使用聚集函式統計不同組的資料概況，比如資料行數、平均值、最大值、最小值以及求和等。
我們也可以使用 HAVING 對分組進行過濾，然後通過 ORDER BY 按照某個欄位的順序進行排序輸出。有時候你能看到在一條 SELECT 語句中，可能會包括多個子句，用 WHERE 進行資料量的過濾，用 GROUP BY 進行分組，用 HAVING 進行分組過濾，用 ORDER BY 進行排序……

你要記住，在 SELECT 查詢中，關鍵字的順序是不能顛倒的，它們的順序是：
SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ... ORDER BY ...

另外需要注意的是，使用 GROUP BY 進行分組，如果想讓輸出的結果有序，可以在 GROUP BY 後使用 ORDER BY。因為 GROUP BY 只起到了分組的作用，排序還是需要通過 ORDER BY 來完成。