聚合函数
聚合函数
🌍 生活类比
想象你是一家超市的经理，面对一堆销售小票：
- COUNT = 数一数今天有多少张小票（计数）
- SUM = 把所有小票的金额加起来（求和）
- AVG = 算一下平均每张小票多少钱（平均）
- MAX = 找出金额最大的那张小票（最大值）
- MIN = 找出金额最小的那张小票（最小值）
聚合函数就是SQL里的"计算器"，帮你在大量数据中快速算出汇总结果。
🎯 核心概念
COUNT — 计数
COUNT 用于统计行数。有两种常见写法：
-- COUNT(*)：统计所有行（包含NULL行）
SELECT COUNT(*) AS total_employees FROM employees;
-- COUNT(列名)：统计该列非NULL的行数
SELECT COUNT(email) AS has_email FROM employees;
| 写法 | 说明 |
|---|---|
COUNT(*) |
统计所有行，不管是否有NULL |
COUNT(列名) |
只统计该列非NULL的行 |
COUNT(DISTINCT 列名) |
统计该列去重后的非NULL行数 |
SUM — 求和
对数值列求总和，自动忽略NULL值。
SELECT SUM(salary) AS total_salary FROM employees;
AVG — 平均值
对数值列求平均，自动忽略NULL值（NULL不参与计算）。
SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM employees;
MAX / MIN — 最大值 / 最小值
找出列中的最大或最小值，自动忽略NULL值。
SELECT MAX(salary) AS highest, MIN(salary) AS lowest FROM employees;
聚合函数与 NULL 的行为
这是初学者最容易踩的坑：
| 函数 | 如何处理NULL |
|---|---|
COUNT(*) |
NULL也计入（统计行数） |
COUNT(列名) |
忽略NULL |
SUM(列名) |
忽略NULL |
AVG(列名) |
忽略NULL（分母也不含NULL行） |
MAX(列名) |
忽略NULL |
MIN(列名) |
忽略NULL |
-- 假设employees表有10行，其中email列有3个NULL
SELECT COUNT(*) AS total, -- 10
COUNT(email) AS has_email -- 7
FROM employees;
AVG 计算时，分母是非NULL的行数，不是总行数。如果5个员工中2人工资为NULL，AVG(salary) 只用3人的工资计算平均值。
DISTINCT 去重聚合
在聚合函数中使用 DISTINCT 可以先去重再聚合：
-- 有多少个不同的部门有员工？
SELECT COUNT(DISTINCT department_id) AS dept_count FROM employees;
-- 所有不同工资的总和（去重后求和）
SELECT SUM(DISTINCT salary) AS unique_salary_sum FROM employees;
📝 基本语法
-- 聚合函数基本语法
SELECT 聚合函数(列名) AS 别名
FROM 表名
WHERE 条件;
-- 多个聚合函数可以同时使用
SELECT COUNT(*) AS 总数,
SUM(列名) AS 总和,
AVG(列名) AS 平均,
MAX(列名) AS 最大,
MIN(列名) AS 最小
FROM 表名;
-- DISTINCT 去重聚合
SELECT COUNT(DISTINCT 列名) AS 去重计数
FROM 表名;
- 聚合函数通常与
GROUP BY配合使用（下一课学习），也可以单独使用（对全表聚合） - 聚合函数不能直接用在
WHERE条件中，需要用HAVING（后续学习） NULL在聚合运算中被自动跳过，这既是特性也是陷阱，务必注意
📌 示例
示例：统计员工基本信息
SELECT COUNT(*) AS 员工总数,
COUNT(email) AS 有邮箱的人数,
SUM(salary) AS 工资总额,
AVG(salary) AS 平均工资,
MAX(salary) AS 最高工资,
MIN(salary) AS 最低工资
FROM employees;
输出：
员工总数 有邮箱的人数 工资总额 平均工资 最高工资 最低工资
-------- ----------- ---------- --------- --------- ---------
8 7 112000.00 14000.00 20000.00 9000.00
示例：按条件聚合 + DISTINCT
-- 技术部有多少员工？有多少种不同的工资？
SELECT COUNT(*) AS 技术部人数,
COUNT(DISTINCT salary) AS 不同工资数,
AVG(salary) AS 技术部平均工资
FROM employees
WHERE department_id = 1;
输出：
技术部人数 不同工资数 技术部平均工资
--------- ---------- -------------
3 3 17666.67
WHERE 先筛选出技术部的员工，再对筛选结果聚合。
示例：多个聚合函数 + 条件过滤
-- 订单金额统计：只统计已完成的订单
SELECT COUNT(*) AS 订单数量,
SUM(total_amount) AS 总金额,
AVG(total_amount) AS 平均订单金额,
MAX(total_amount) AS 最大订单,
MIN(total_amount) AS 最小订单
FROM orders
WHERE status = 'completed';
输出：
订单数量 总金额 平均订单金额 最大订单 最小订单
------- ---------- ----------- --------- ---------
5 42500.00 8500.00 15000.00 2800.00
WHERE 先过滤出已完成的订单，再对这些订单进行聚合计算。注意 WHERE 在聚合之前执行。
🎬 场景演练
场景一：HR报表——部门薪资概况
HR需要一份报表，了解公司整体薪资情况以及有多少员工有联系方式。
SELECT
COUNT(*) AS 总人数,
COUNT(email) + COUNT(phone) AS 联系方式总数,
SUM(salary) AS 年度工资支出,
AVG(salary) AS 平均月薪,
MAX(salary) - MIN(salary) AS 最大薪资差距
FROM employees
WHERE hire_date >= '2024-01-01';
WHERE 筛选2024年以后入职的员工，再用多个聚合函数从不同维度汇总数据。
场景二：销售分析——订单价值分布
分析所有已发货订单的价值分布。
SELECT
COUNT(*) AS 已发货订单数,
COUNT(DISTINCT customer_id) AS 不同客户数,
SUM(total_amount) AS 总销售额,
AVG(total_amount) AS 客单价,
MAX(total_amount) AS 最大订单,
MIN(total_amount) AS 最小订单
FROM orders
WHERE status = 'shipped';
COUNT(DISTINCT customer_id) 帮助我们了解有多少不同的客户下过单，而不是订单数。
❓ 常见问题
Q：COUNT(*) 和 COUNT(1) 有区别吗？ A： 在现代数据库中几乎没有区别，优化器会将它们处理为相同的执行计划。
COUNT(*)是更规范的写法，推荐使用。
Q：AVG遇到NULL怎么算？ A：
AVG会忽略NULL值。假设5人中有2人工资为NULL，AVG(salary)只用3人的工资计算，而不是除以5。如果想把NULL当作0计算，需要用AVG(COALESCE(salary, 0))。
Q：聚合函数能嵌套使用吗？ A： 不能直接嵌套。比如
MAX(AVG(salary))会报错。要实现"找出平均工资最高的部门"，需要用GROUP BY+ORDER BY AVG(salary) DESC LIMIT 1，或者用子查询。
Q：SUM遇到空表会返回什么？ A：
SUM、AVG、MAX、MIN在空表或全为NULL时返回NULL，而不是0。COUNT返回0。如果需要返回0，用COALESCE(SUM(列名), 0)。
📖 小节
| 函数 | 作用 | NULL处理 | 搭配DISTINCT |
|---|---|---|---|
| COUNT(*) | 统计所有行 | 计入 | 不适用 |
| COUNT(列) | 统计非NULL行 | 忽略 | ✅ |
| SUM(列) | 求和 | 忽略 | ✅ |
| AVG(列) | 平均值 | 忽略（分母也不含） | ✅ |
| MAX(列) | 最大值 | 忽略 | ✅ |
| MIN(列) | 最小值 | 忽略 | ✅ |
- 聚合函数是SQL的"统计工具"，将多行数据压缩为一个汇总值
- 聚合函数自动忽略NULL，但
COUNT(*)例外 DISTINCT可以在聚合前去重- 聚合函数不能用在
WHERE中，需要用HAVING（下一课学习）
📝 作业
作业1（⭐）：查询 employees 表，统计总人数、最高工资、最低工资和平均工资。
作业2（⭐⭐）：查询 orders 表，统计2025年的已完成订单数量、总金额和平均金额。要求：只计算 status = 'completed' 的订单。
作业3（⭐⭐⭐）：查询 employees 表，统计每个薪资等级的人数。规则：工资 >= 15000 为"高薪"，>= 10000 为"中等"，其余为"初级"。提示：使用 CASE WHEN 配合聚合函数。
下一课
👉 14-group-by - 分组查询：学习 GROUP BY 分组查询，掌握按类别统计、HAVING 过滤分组等技能！
