【数据库初阶】表的查询语句和聚合函数

亲爱的小伙伴们，大家好！在这篇文章中，我们将深入浅出地为大家讲解 表的查询语句和聚合函数 帮助您轻松入门，快速掌握核心概念。

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文章目录

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• 1. SELECT 基本用法
• • 🐱‍🏍1.1 基础语法🐱‍🏍
  • 🐱‍🏍1.2 基础查询🐱‍🏍
  • • ✨查询所有列✨
    • ✨查询特定列✨
  • 🐱‍🏍1.3 条件过滤（WHERE）🐱‍🏍
  • • ✨比较运算符✨
    • ✨逻辑运算符（AND/OR/NOT）✨
  • 🐱‍🏍1.4 结果排序（ORDER BY） 🐱‍🏍
  • 🐱‍🏍1.5 限制结果数量（LIMIT） 🐱‍🏍
  • 🐱‍🏍1.6 去重（DISTINCT）🐱‍🏍
  • 🐱‍🏍1.7 别名（AS）🐱‍🏍
  • 🐱‍🏍1.8 模糊查询（LIKE）🐱‍🏍
  • 🐱‍🏍1.9 范围查询🐱‍🏍
  • • ✨BETWEEN✨
    • ✨IN✨
• 2. 聚合函数
• • 🐱‍🏍2.1 什么是聚合函数🐱‍🏍
  • 🐱‍🏍2.2 常用聚合函数列表🐱‍🏍
  • 🐱‍🏍2.3 详细用法及示例🐱‍🏍
  • • ✨`COUNT()`：统计行数✨
    • ✨`SUM()`：计算总和✨
    • ✨`AVG()`：计算平均值✨
    • ✨`MAX() / MIN()`：极值查询✨
    • ✨`GROUP_CONCAT()`：合并字符串✨
  • 🐱‍🏍2.4 分组统计（GROUP BY）🐱‍🏍
  • 🐱‍🏍2.5 过滤分组结果（HAVING）🐱‍🏍
  • 🐱‍🏍2.6 关键注意事项🐱‍🏍
  • • ✨COUNT(*) vs COUNT(列名)✨
    • ✨分组字段限制✨
    • ✨执行顺序✨

上一篇文章中，博主介绍了 :

表的增删改语句

可以将上一篇文章看完之后再来看这篇文章，链接如下：

【数据库初阶】表的增删改语句

那么接下来正文开始：

1. SELECT 基本用法

🐱‍🏍1.1 基础语法🐱‍🏍

SELECT 列名1, 列名2, ... 
FROM 表名 
[WHERE 条件] 
[ORDER BY 排序列 [ASC|DESC]] 
[LIMIT 行数];

---

🐱‍🏍1.2 基础查询🐱‍🏍

✨查询所有列✨

SELECT * FROM employees;  -- 返回表中所有行和列

✨查询特定列✨

SELECT id, name, department FROM employees;  -- 仅返回指定列

---

🐱‍🏍1.3 条件过滤（WHERE）🐱‍🏍

✨比较运算符✨

-- 查询薪资大于 8000 的 IT 部门员工
SELECT * FROM employees 
WHERE department = 'IT' AND salary > 8000;

✨逻辑运算符（AND/OR/NOT）✨

-- 查询 IT 或 HR 部门，且年龄小于 50 的员工
SELECT * FROM employees 
WHERE (department = 'IT' OR department = 'HR') AND age < 50;

---

🐱‍🏍1.4 结果排序（ORDER BY） 🐱‍🏍

-- 按薪资降序排序，薪资相同则按入职日期升序排序
SELECT name, salary, hire_date 
FROM employees 
ORDER BY salary DESC, hire_date ASC;

---

🐱‍🏍1.5 限制结果数量（LIMIT） 🐱‍🏍

-- 返回前 5 条记录
SELECT * FROM employees LIMIT 5;-- 分页查询：跳过前 10 条，返回接下来的 5 条
SELECT * FROM employees LIMIT 10, 5;SELECT * FROM employees LIMIT 5 OFFSET 10;

---

🐱‍🏍1.6 去重（DISTINCT）🐱‍🏍

-- 返回不重复的部门名称
SELECT DISTINCT department FROM employees;

---

🐱‍🏍1.7 别名（AS）🐱‍🏍

SELECT id AS '员工ID', name AS '姓名', salary * 12 AS '年薪' 
FROM employees;

---

🐱‍🏍1.8 模糊查询（LIKE）🐱‍🏍

-- 查询名字以 "张" 开头的员工
SELECT * FROM employees 
WHERE name LIKE '张%';-- 查询名字包含 "小" 的员工
SELECT * FROM employees 
WHERE name LIKE '%小%';

---

🐱‍🏍1.9 范围查询🐱‍🏍

✨BETWEEN✨

-- 查询年龄在 30 到 40 岁之间的员工
SELECT * FROM employees 
WHERE age BETWEEN 30 AND 40;

✨IN✨

-- 查询 IT 或 HR 部门的员工
SELECT * FROM employees 
WHERE department IN ('IT', 'HR');

---

2. 聚合函数

🐱‍🏍2.1 什么是聚合函数🐱‍🏍

• 聚合函数用于对一组值执行计算，并返回单个汇总值。它们通常与 GROUP BY 子句结合使用，实现分组统计，但也可以直接用于整张表的汇总。

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🐱‍🏍2.2 常用聚合函数列表🐱‍🏍

函数	描述	是否忽略 NULL 值
COUNT()	统计行数或非 NULL 值的数量	是
SUM()	计算数值列的总和	是
AVG()	计算数值列的平均值	是
MAX()	返回列中的最大值	是
MIN()	返回列中的最小值	是
GROUP_CONCAT()	将多行的值连接成单个字符串	是

---

🐱‍🏍2.3 详细用法及示例🐱‍🏍

✨COUNT()：统计行数✨

-- 统计表中总行数（包括 NULL 行）
SELECT COUNT(*) AS total_rows FROM employees;-- 统计某列非 NULL 值的数量
SELECT COUNT(salary) AS non_null_salaries FROM employees;-- 统计去重后的数量
SELECT COUNT(DISTINCT department) AS unique_departments FROM employees;

✨SUM()：计算总和✨

-- 计算 IT 部门的总薪资
SELECT SUM(salary) AS total_salary 
FROM employees 
WHERE department = 'IT';

✨AVG()：计算平均值✨

-- 计算平均年龄（忽略 NULL 值）
SELECT AVG(age) AS average_age FROM employees;-- 保留两位小数
SELECT ROUND(AVG(salary), 2) AS avg_salary FROM employees;

✨MAX() / MIN()：极值查询✨

-- 查询最高和最低薪资
SELECT MAX(salary) AS max_salary,MIN(salary) AS min_salary 
FROM employees;

✨GROUP_CONCAT()：合并字符串✨

-- 将同一部门的员工姓名合并为逗号分隔的字符串
SELECT department,GROUP_CONCAT(name ORDER BY hire_date ASC SEPARATOR ', ') AS employees_list
FROM employees 
GROUP BY department;

---

🐱‍🏍2.4 分组统计（GROUP BY）🐱‍🏍

• 聚合函数常与 GROUP BY 结合，按指定列分组汇总：

-- 按部门统计人数、平均薪资、最高薪资
SELECT department,COUNT(*) AS headcount,AVG(salary) AS avg_salary,MAX(salary) AS max_salary
FROM employees
GROUP BY department;

---

🐱‍🏍2.5 过滤分组结果（HAVING）🐱‍🏍

• HAVING 用于对聚合后的结果进行过滤（类似 WHERE，但作用于分组后）：

-- 筛选平均薪资超过 10000 的部门
SELECT department,AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING avg_salary > 10000;  -- 必须使用聚合结果或分组列

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🐱‍🏍2.6 关键注意事项🐱‍🏍

✨COUNT(*) vs COUNT(列名)✨

• COUNT(*)：统计所有行数（包括 NULL 行）
• COUNT(列名)：统计该列非 NULL 值的数量。

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✨分组字段限制✨

• SELECT 中的 非聚合列必须出现在 GROUP BY 中。

错误示例：

-- department 未在 GROUP BY 中，但出现在 SELECT
SELECT name, AVG(salary) FROM employees;  -- 报错！

---

✨执行顺序✨

SQL 子句的实际执行顺序为：

• 1.FROM → 2. WHERE → 3. GROUP BY → 4. HAVING → 5. SELECT → 6. ORDER BY → 7. LIMIT