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上一章简单介绍了 MySQL的查询where语句(十六),如果没有看过,请观看上一章

一. MySQL的分组语句

MySQL中除了简单的查询之后，还常常使用到分组统计，如统计每一个部门有多少个员工， 每一个部门的员工最大年龄是多少， 最大工资是多少 等，分组中常常会与聚合函数一起使用，来进行统计。 分组时， 要用到 group by 命令。

	select 列名1，聚合函数(列名1)
	from 表名
	where 条件语句
	group by 列名1;

分组时，可以分为 单字段分组和多字段分组， 通常使用单字段分组就够了。

所使用的仍然是 yuejl 数据库的 user 表。

二. MySQL的单字段分组

MySQL 单字段分组使用时，通常与以下几种常见的用法:

• 分组函数单独使用
• 分组函数与聚合函数一起使用
• 分组函数与 having 一起使用
• 分组函数与 where和having 一起使用
• 分组函数与with rollup 一起使用

下面，针对这五种情况，分别进行分析。

二.一 分组函数单独使用

类似于 mysql 中的去重 distinct 功能。

使用 group by 命令：

	select 列名1
	from 表名
	group by 列名1;

如 按照部门进行分组 查询

	select deptId
	from user
	group by deptId;

注意，这个时候，是不能再查询其他的非聚集函数的，只能查询分组的 deptId 字段。

如 按照 deptId 进行分组，再查询 age 字段时:

	select deptId,age from user group by deptId;

Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column ‘yuejl.user.age’

which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with
sql_mode=only_full_group_by

可以将 age 用聚集函数括起来， 就是第二种用法。

二.二 分组函数与聚合函数一起使用

所用命令:

	select 列名1, 聚合函数(列名)
	from 表名
	group by 列名1;

如 查询每个部门的 员工的最大年龄和员工的最小年龄

	select deptId,max(age) as maxAge ,min(age) as minAge
	from user 
	group by deptId;

。

二.三 分组函数与 having 一起使用

在分组之后，对分组的信息进行筛选。

所用命令:

	select 列名1,聚合函数(列名) 
	from 表名
	group by 列名1
	having 条件;

其中，having 后面的条件，只能跟 列名1进行筛选，或者是按照 聚合函数进行筛选， 即只能按照select 查询的字段进行筛选，不能用其他的字段进行选择。 可以拼接筛选

二.三.一 用分组字段进行筛选

如查询一下，各个部门的最大年龄和最小年龄,且部门编号为1 的部门信息。

	select deptId,max(age) as maxAge,min(age) as minAge
	from user 
	group by deptId
	having deptId=1;

只查询出部门编号为1 的信息，其余的部门信息不查询出来。

二.三.二 用聚合函数进行筛选

如查询一下，各个部门的最大年龄和最小年龄，且 最小年龄必须要大于23 .

	select deptId,max(age) as maxAge,min(age) as minAge
	from user 
	group by deptId
	having minAge>23;

id=1和id=3的部门信息，最小年龄为23，不符合条件，只有id=2的部门才符合条件，为24.

二.三.三 用分组字段和聚合函数进行联合筛选

如 查询各个部门的最大年龄和最小年龄， 且最小年龄必须是大于23,并且只查询id=1的部门。

	select deptId,max(age) as maxAge,min(age) as minAge
	from user 
	group by deptId
	having minAge>23 and deptId=1;

不存在这样的数据。

二.三.四 用其他的字段，如age 进行筛选一下 (举例 错误案例)

	select deptId,max(age) as maxAge,min(age) as minAge
	from user 
	group by deptId
	having age>18;

ERROR 1054 (42S22): Unknown column ‘age’ in ‘having clause’

分组之后，是没有 age 字段的，是无法进行筛选的。

可以用where 语句，在分组之前进行筛选， 即第四种形式。

二.四 分组函数与 where和having 一起使用

	select 列名1，聚集函数(列名)
	from 表名
	where 表中所有列的条件都可以
	group by 列名1
	[having 筛选条件]

其中，having 语句，可以要也可以不要, 先进行where 语句的筛选之后，再对筛选的结果进行分组。

二.四.一 不要having的，只保留where 语句

如只查询部门编号为2,3的 部门的最大年龄和最小年龄。

	select deptId,max(age) as maxAge,min(age) as minAge
	from user 
	where deptId=2 or deptId=3
	group by deptId;

会先进行where 语句进行筛选，再分组。

二.四.二 既有where 语句，又有having 语句的

如 只查询部门编号为2,3的部门的最大年龄和最小年龄，且最小年龄必须要大于23.

	select deptId,max(age) as maxAge,min(age) as minAge
	from user 
	where deptId=2 or deptId=3
	group by deptId
	having minAge>23;

只查询出 id=2的信息。

其中, where 语句的筛选条件，用于分组前，筛选条件为整个表中的列，
having语句的筛选条件，用于分组后，筛选条件只能是select里面的列。

二.五 分组函数与 with rollup 一起使用

	select 列名1，聚集函数(列名)
	from 表名
	where 表中所有列的条件都可以
	group by 列名1 roll up
	[having 筛选条件] ;

查询时，对分组查询后的数据，进行一次汇总。

如，如只查询部门编号为2,3的 部门的年龄之和。 加上roll up 的效果。

	select deptId,sum(age) as sumAge
	from user 
	where deptId=2 or deptId=3
	group by deptId with rollup;

24+46=70.

三.多字段分组

	select 列名1，列名2，聚集函数(列名)
	from 表名
	where 条件筛选
	group by 列名1，列名2
	[having 筛选条件]

多字段分组，与单字段分组基本是相同的，用法也是相同的。

如 按照部门的编号和性别进行分组查询，最大的年龄和最小的年龄。

	select deptId,sex,max(age),min(age)
	from user
	group by deptId,sex;

部门编号为2和3的，只有男性员工，没有女性员工。所以并不是 3*2=6 种情况，而是 3 * 2-2=4 种。

关于多字段分组时，与 having,where的关联用法，老蝴蝶就不讲解了，与单字段基本相同。

四. 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。

小结如下：

	优点	缺点
WHERE	先筛选数据再关联，执行效率高	不能使用分组中的计算函数进行筛选
HAVING	可以使用分组中的计算函数	在最后的结果集中进行筛选，执行效率较低

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。

谢谢!!!