SQL学习笔记-聚合查询

非聚合查询和聚合查询的概念及差别

1. 非聚合查询

非聚合查询（Non-Aggregate Query）是指不使用聚合函数的查询。这类查询通常用于从表中检索具体的行和列数据，返回的结果是表中的原始数据。

示例

假设有一个名为 employees 的表，包含以下列：id、name、department 和 salary。

SELECT id, name, department, salary
FROM employees;

这个查询会返回 employees 表中的所有行和指定的列。

特点

• 返回原始数据：结果是表中的实际行数据。

• 不涉及数据汇总：不会对数据进行任何汇总或计算。

• 可以使用 WHERE 子句过滤数据

  SELECT id, name, department, salary
  FROM employees
  WHERE department = 'Sales';

2. 聚合查询

聚合查询（Aggregate Query）是指使用聚合函数的查询。聚合函数用于对一组数据进行计算，返回单个值。常见的聚合函数包括 COUNT、SUM、AVG、MIN 和 MAX。

示例

假设我们想要统计每个部门的员工数量：

SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department;

这个查询会返回每个部门的名称和该部门的员工数量。

特点

• 返回汇总数据：结果是对一组数据进行计算后的汇总值。

• 必须使用 GROUP BY 子句：如果查询中包含非聚合列，则需要使用 GROUP BY 子句对这些列进行分组。

• 可以使用 HAVING 子句过滤分组

  SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
  FROM employees
  GROUP BY department
  HAVING COUNT(*) > 5;

3. 聚合查询与非聚合查询的差别

特点	非聚合查询	聚合查询
返回数据类型	返回表中的原始行数据	返回汇总后的单个值
是否使用聚合函数	不使用聚合函数	使用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG 等）
是否需要 GROUP BY	不需要	如果查询中包含非聚合列，则需要 GROUP BY
数据量	返回多行数据	返回较少的行（通常是汇总后的数据）
用途	用于检索具体数据	用于数据汇总和统计

非分组聚合和分组聚合的概念和差别

在 SQL 中，分组聚合（Grouped Aggregation）和不分组聚合（Ungrouped Aggregation）是聚合查询的两种不同形式。它们的主要区别在于是否使用 GROUP BY 子句对数据进行分组。以下是对它们的概念和差别的详细解释。

1. 分组聚合（Grouped Aggregation）

分组聚合是指在执行聚合操作时，将数据分成多个组，每个组对应一个聚合结果。这通常通过 GROUP BY 子句实现。

概念

• GROUP BY 子句：用于将数据按指定列分组。

• 聚合函数：对每个分组的数据进行计算，返回每个分组的汇总值。

示例

假设有一个名为 employees 的表，包含以下列：id、name、department 和 salary。

SELECT department, COUNT(*) AS employee_count, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;

这个查询会按 department 列对数据进行分组，并计算每个部门的员工数量和平均工资。

结果

假设表数据如下：

id	name	department	salary
1	Alice	Sales	5000
2	Bob	Marketing	6000
3	Charlie	Sales	5500
4	David	IT	7000
5	Eve	Marketing	6500

查询结果：

department	employee_count	avg_salary
Sales	2	5250
Marketing	2	6250
IT	1	7000

2. 不分组聚合（Ungrouped Aggregation）

不分组聚合是指对整个表的数据进行聚合操作，不进行分组。这种查询返回的是整个表的汇总值。

概念

• 聚合函数：对整个表的数据进行计算，返回单个汇总值。

• 不使用 GROUP BY 子句：直接对整个表的数据进行聚合。

示例

假设有一个名为 employees 的表，包含以下列：id、name、department 和 salary。

SELECT COUNT(*) AS total_employees, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees;

这个查询会计算整个表的员工总数和平均工资。

结果

假设表数据如下：

id	name	department	salary
1	Alice	Sales	5000
2	Bob	Marketing	6000
3	Charlie	Sales	5500
4	David	IT	7000
5	Eve	Marketing	6500

查询结果：

total_employees	avg_salary
5	6000

3. 分组聚合与不分组聚合的差别

特点	分组聚合（Grouped Aggregation）	不分组聚合（Ungrouped Aggregation）
是否使用 GROUP BY	是	否
返回结果	每个分组的汇总值	整个表的汇总值
结果行数	与分组数相同	通常为一行
用途	对数据进行分组汇总，适用于多维度分析	对整个表的数据进行汇总，适用于全局统计
示例	按部门统计员工数量和平均工资	统计整个公司的员工总数和平均工资

4. 示例对比

假设我们有以下 employees 表：

id	name	department	salary
1	Alice	Sales	5000
2	Bob	Marketing	6000
3	Charlie	Sales	5500
4	David	IT	7000
5	Eve	Marketing	6500

分组聚合

SELECT department, COUNT(*) AS employee_count, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;

结果：

department	employee_count	avg_salary
Sales	2	5250
Marketing	2	6250
IT	1	7000

不分组聚合

SELECT COUNT(*) AS total_employees, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees;

结果：

total_employees	avg_salary
5	6000

总结

• 分组聚合：通过 GROUP BY 子句对数据进行分组，返回每个分组的汇总值，适用于多维度分析。

• 不分组聚合：对整个表的数据进行聚合，返回整个表的汇总值，适用于全局统计。

图示差别

 常见使用错误点

1.group by中使用了字段别名

2.where条件设置不对

3.selct和group by中的字段未一一映射

通过group去去重，将同一个名字或者同一个时间的内容聚合成一条数据去去重 ，可以类比成筛选（个人理解，如果有错误请评论区指正）

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示例