聚合函数

用于汇总的函数。

COUNT

COUNT，计算表中的行数(记录数)。

计算全部数据的行数：

SELECT COUNT(*)
  FROM Product;

NULL之外的数据行数：

SELECT COUNT(purchase_price)  FROM Product;

结果如下图。

对于一个含NULL的表：

将列名作为参数，得到NULL之外的数据行数；将星号作为参数，得到所有数据的行数(包含NULL)。

SUM、AVG

SUM、AVG函数只能对数值类型的列使用。

SUM，求表中的数值列的数据的和。

SELECT SUM(sale_price)  FROM Product;

purchase_price里面的数据有NULL，四则运算中存在NULL，结果也是NULL，但这里面结果不是NULL。

这是因为，聚合函数以列名为参数，计算的时候会排除NULL的数据。

SELECT SUM(sale_price), SUM(purchase_price)  FROM Product;

AVG，求表中的数值列的数据的平均值。

SELECT AVG(sale_price)  FROM Product;

对于列里面数据有NULL的，会事先去掉NULL再计算。如AVG(purchase_price)，分母是6而不是8。

SELECT AVG(sale_price), AVG(purchase_price)  FROM Product;

MAX、MIN

MAX，求表中任意列数据最大值。

MIN，求表中任意列数据最小值。

SELECT MAX(sale_price), MIN(purchase_price)  FROM Product;

SELECT MAX(regist_date), MIN(regist_date)  FROM Product;

聚合函数+DISTINCT

计算去除重复数据后的数据行数：

DISTINCT要写在括号中，目的是在计算行数前先去重。

SELECT COUNT(DISTINCT product_type)  FROM Product;

所有的聚合函数的参数中都可以使用DISTINCT。

下面这个SUM(DISTINCT sale_price)，先把sale_price里面的数据去重，然后再求和。

SELECT SUM(sale_price), SUM(DISTINCT sale_price)  FROM Product;

GROUP BY

对表分组：前面使用聚合函数，对表中所有数据进行汇总处理。

还可以先把表分成几组，再进行汇总处理。

格式：

SELECT <列名1>,<列名2>,...FROM <表名>GROUP BY <列名1>,<列名2>,...;

按商品种类统计数据：

使用GROUP BY product_type，会按商品种类对表切分。

GROUP BY指定的列，称为聚合键、分组列。

SELECT product_type, COUNT(*)  FROM Product GROUP BY product_type;

按商品种类对表切分，得到以商品种类为分界的三组数据，然后，计算每种商品数据行数。

如果聚合键里面含有NULL，也将NULL作为一组特定数据。

SELECT purchase_price, COUNT(*)  FROM Product GROUP BY purchase_price;

如果加上WHERE子句，格式如下：

SELECT <列名1>,<列名2>,...FROM <表名>WHEREGROUP BY <列名1>,<列名2>,...;

先根据WHERE子句指定的条件进行筛选，然后再汇总处理。

下面语句的执行顺序：FROM、WHERE、GROUP BY、SELECT。

SELECT purchase_price, COUNT(*)  FROM Product WHERE product_type = "衣服" GROUP BY purchase_price;

使用聚合函数和GROUP BY时需要注意:

1.SELECT子句中，只能存在三种元素：常数、聚合函数、GROPU BY子句指定的列名(聚合键)。

使用GROPU BY子句时，SELECT子句中不能出现聚合键之外的列名。

2.GROUP BY子句里面不能使用SELECT子句中定义的别名。

这是因为SQL语句在DBMS内部先执行GROUP BY子句，再执行SELECT子句。执行GROUP BY子句时候，DBMS还不知道别名代表的是啥，因为别名是在SELECT子句里面定义的。

3.GROUP BY子句执行结果的显示顺序是无序的。

4.只有SELECT子句、HAVING子句、ORDER BY子句里面能使用聚合函数。

HAVING

使用GROPU BY子句，得到将表分组后的结果。

使用HAVING子句，指定分组的条件，从分组后的结果里面选取特定的组。

格式：

SELECT <列名1>,<列名2>,...FROM <表名>WHEREGROUP BY <列名1>,<列名2>,...;HAVING <分组结果对应的条件>

下面这个，选出包含两行数据的组。

SELECT product_type, COUNT(*)  FROM Product GROUP BY product_typeHAVING COUNT(*) = 2;

下面这个，选出平均值>=2500的组。

SELECT product_type, AVG(sale_price)  FROM Product GROUP BY product_typeHAVING AVG(sale_price) >= 2500;

HAVING子句中，能用的三种元素：常数、聚合函数、GROPU BY子句指定的列名(聚合键)。

聚合键所对应的一些条件，可以写在HAVING子句中，也可写在WHERE子句中。

下面两段代码结果都一样。

HAVING子句用来指定组的条件。WHERE子句用来指定数据行的条件。聚合键所对应的一些条件还是写在WHERE子句中好点。

SELECT product_type, COUNT(*)  FROM Product GROUP BY product_typeHAVING product_type = "衣服";

SELECT product_type, COUNT(*)  FROM ProductWHERE product_type = "衣服" GROUP BY product_type;

ORDER BY

使用ORDER BY子句，可以对查询结果进行排序。

格式：

SELECT <列名1>,<列名2>,...FROM <表名>ORDER BY <排序基准列1>,<排序基准列2>,...;

ORDER BY子句写在SELECT语句末尾。

ORDER BY子句里面的列名称为排序键。

使用升序排列，使用ASC关键字，省略这个关键字，默认也是升序排列。

SELECT product_id, product_name, sale_price, purchase_price  FROM ProductORDER BY sale_price;

上面是升序排列，如果想要降序排列，使用DESC关键字。

SELECT product_id, product_name, sale_price, purchase_price  FROM ProductORDER BY sale_price DESC;

上面的排序，sale_price=500的有两个数据，这两个数据的顺序是随机的。

可以再添加一个排序键，对这两个数据排序。

下面就实现了，价格相同时，按照商品编号升序排序。

多个排序键时，优先使用左边的键，该列存在相同值，再参考右边的键。

SELECT product_id, product_name, sale_price, purchase_price  FROM ProductORDER BY sale_price, product_id;

如果，排序键里面有数据是NULL，NULL会在结果的开头或结尾显示。

SELECT product_id, product_name, sale_price, purchase_price  FROM ProductORDER BY purchase_price;

ORDER BY子句里面可以使用SELECT子句中定义的别名。

这是由SQL语句在DBMS内部执行顺序决定的。SELECT子句执行顺序在ORDER BY前，GROPU BY后。

FROM、WHERE、GROPU BY、HAVING、SELECT、ORDER BY

SELECT product_id AS id, product_name, sale_price AS sp, purchase_price  FROM ProductORDER BY sp, id;

ORDER BY子句可以使用在表里，但不在SELECT子句里的列。

SELECT product_name, sale_price, purchase_price  FROM ProductORDER BY product_id;

ORDER BY子句里面可以使用聚合函数。

SELECT product_type, COUNT(*)  FROM Product GROUP BY product_typeORDER BY COUNT(*);

以上就是PostgreSQL聚合函数的分组排序使用示例的详细内容，更多关于PostgreSQL聚合函数分组排序的资料请关注脚本之家其它相关文章！

关键词： 可以使用 这是因为 相关文章