分组操作

可以使用 GROUP BY 子句将表中的数据分成若干组

SELECT column, group_function(column) FROM table
[WHERE condition]
[GROUP BY group_by_expression]
[ORDER BY column];

明确：WHERE一定放在FROM后面，如果有where则group by应该在where的后面
在 SELECT 列表中所有未包含在组函数中的列都应该包含在 GROUP BY 子句中

select sex,avg(salary) from tb_users group by sex 正确select username,max(salary) from tb_users group by sex 语法错误

扩展：特殊用法。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

SELECT department_id,AVG(salary) FROM employees
WHERE department_id > 80
GROUP BY department_id WITH ROLLUP;

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

分组过滤HAVING

行已经被分组
使用了聚合函数
满足HAVING 子句中条件的分组将被显示
HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用

SELECT department_id, MAX(salary) FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING MAX(salary)>10000

非法使用聚合函数：不能在WHERE子句中使用聚合函数

SELECT department_id, AVG(salary) FROM employees WHERE
AVG(salary) > 8000
GROUP BY department_id;

WHERE和HAVING的对比

区别1：WHERE可以直接使用表中的字段作为筛选条件，但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件；HAVING 必须要与GROUP BY配合使用，可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件。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。
区别2：如果需要通过连接从关联表中获取需要的数据，WHERE是先筛选后连接，而HAVING是先连接后筛选。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。

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