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▲ count(*)
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统计查询结果集返回的行数.
▲ count(ve)
统计值表达式返回的非空值的个数.
▲ count(distinct ve)
统计值表达式返回的非空不同值的个数.
▲ sum(ve)
统计值表达式返回的非空值的和.
▲ sum(distinct ve)
统计值表达式返回的非空不同值的和.
▲ avg(ve)
统计值表达式返回的非空值的平均值.
▲ avg(distinct ve)
统计值表达式返回的非空不同值的平均值.
▲ max(ve)
统计值表达式返回的非空值的最大值.
▲ min(ve)
统计值表达式返回的非空值的最小值.
由group by子句来实现的.
语法:
(1)分组的引入
(2)分组定义
指定某列或某些列作为划分的依据,比较这些列值是否相同,具有相同列值的行放在同一组,这样就可以将最初的结果集划分为若干个子集,每个子集称为一个分组.
一般来说有多少个不同的列值就可以分为多少组.
语法:
指定某列或计算列作为统计的对象,将统计函数作用在该对象上,统计函数按照分组自动对每一分组的列值进行统计,每一分组返回一个统计后的结果.
(1)MYSQL对GROUP BY的非ANSI标准扩展
是由having子句来实现的.
语法:
(1)having子句中的子查询
/*语法：
select 分组函数 列（要求出现在group by的后面）
from 表
【where 筛选条件】
group by 分组的列表
[order by 子句]
注意：查询列表必须特殊，要求是分组函数和group by 后出现的字段
特点：
1.分组查询中筛选条件分为两类：
数据源 位置 关键字
分组前筛选 原始表 group by子句的前面 where
分组后筛选 分组后的结果集 group by子句的后面 having
1.分组函数做条件肯定是放在having子句中
2.能用分组前筛选的，优先考虑使用分组前筛选
2.group by 子句支持单个字段、多个字段分组（用逗号隔开没有顺序要求）表达式或函数（用的较少）
3.也可以添加排序（放在整个group by子句之后）
*/
count(1)，其实就是计算一共有多少符合条件的行。
1并不是表示第一个字段，而是表示一个固定值。
其实就可以想成表中有这么一个字段，这个字段就是固定值1，count(1)，就是计算一共有多少个1.
同理，count(2)，也可以，得到的值完全一样，count('x')，count('y')都是可以的。一样的理解方式。在你这个语句理都可以使用，返回的值完全是一样的。就是计数。
count(*)，执行时会把星号翻译成字段的具体名字，效果也是一样的，不过多了一个翻译的动作，比固定值的方式效率稍微低一些。
mysql
与
oracle
中分组、聚合函数的区别！
今天需要这样一句
sql
：先用
group by
进行分组，然后利用聚合函数
count
或者
sum
进行计算，并显示
其它的辅助信息。
在
mysql
环境中，我模拟如下环境：
CREATE TABLE `room` (
`rid` varchar(5) default NULL,
`rname` varchar(5) default NULL,
`pid` int(11) default NULL,
`seq` int(11) NOT NULL auto_increment,
PRIMARY KEY
(`seq`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT
CHARSET=utf8
房间表，
seq
房间入住序号
（主键）
，
rname
为房间名，这里不考虑第三范式
情景：人住房间，
统计某个房间某个人住的次数
用户表，客人的信息
查询每门科目的前3名。
对于查询的结果，一般有两种情况。
表所有数据为：
情况1：对于分数相同的人，其后面的人 紧跟着名次排，直到排够名次3，就不再往后取了。
情况2：对于分数相同的人，若当前相同名次的人数大于或等于 3， 则相同分数其后面的人不再参于top3了。
在情况2中 ，为什么”李四 - java“ 这行没有了呢？
可以这样理解，在情况2中相当于使用了 名次空缺 ， 分数相同的人其后面那个人，的名次为 前面的人数+1 ， 这里的 ”李四-java“这行，他的名次应当是 5 ， 所有top3自然取不到 ”李四-java“这行。
情况2和情况 写法都是对应的， 需要注意的是 并列名次，后面的人 是否需要保持名次空缺。那么统计的时候就需要根据情况去重。
参考链接：
当用select*from 表名 group by ‘字段名1’ 将选出来的内容将按照字段1分组，其他列不尽相同，会以最前面的内容显示：
GROUP BY 后面可以跟多个列名，表示以多列作为分组依据：
mysql select `name`,`date`,count(*) from `employee_tbl` group by `name`,date;
+------+---------------------+----------+
| name | date | count(*) |
+------+---------------------+----------+
| 小丽 | 2016-04-19 15:26:02 | 1 |
| 小明 | 2016-04-04 15:26:54 | 1 |
| 小明 | 2016-04-11 15:26:40 | 1 |
| 小明 | 2016-04-22 15:25:33 | 1 |
| 小王 | 2016-04-07 15:26:14 | 1 |
| 小王 | 2016-04-20 15:25:47 | 1 |
+------+---------------------+----------+
6 rows in set (0.05 sec)
group by 后可以跟with rollup，表示在进行分组统计的基础上再次进行汇总统计（在每个分组下都会有统计汇总）：
mysql select*from r;
+------+-----+------+
| name | cat | fish |
+------+-----+------+
| 小明 | x | 1 |
| 小明 | x | 2 |
| 小明 | x | 4 |
| 小明 | y | 2 |
| 小明 | y | 2 |
| 小明 | z | 1 |
| 小红 | x | 1 |
| 小红 | x | 3 |
| 小红 | y | 1 |
| 小红 | y | 2 |
| 小青 | y | 3 |
| 小青 | z | 2 |
| 小青 | z | 1 |
+------+-----+------+
13 rows in set (0.05 sec)
mysql select name,cat,fish,count(*) from r group by name with rollup;
+------+-----+------+----------+
| name | cat | fish | count(*) |
+------+-----+------+----------+
| 小红 | x | 1 | 4 |
| 小明 | x | 1 | 6 |
| 小青 | y | 3 | 3 |
| NULL | y | 3 | 13 |
+------+-----+------+----------+
4 rows in set (0.05 sec)
mysql select name,cat,fish,count(*) from r group by name,cat with rollup;
+------+------+------+----------+
| name | cat | fish | count(*) |
+------+------+------+----------+
| 小红 | x | 1 | 2 |
| 小红 | y | 1 | 2 |
| 小红 | NULL | 1 | 4 |
| 小明 | x | 1 | 3 |
| 小明 | y | 2 | 2 |
| 小明 | z | 1 | 1 |
| 小明 | NULL | 1 | 6 |
| 小青 | y | 3 | 1 |
| 小青 | z | 2 | 2 |
| 小青 | NULL | 2 | 3 |
| NULL | NULL | 2 | 13 |
+------+------+------+----------+
11 rows in set (0.06 sec)
mysql select name,cat,fish,count(*) from r group by name,cat,fish with rollup;
+------+------+------+----------+
| name | cat | fish | count(*) |
+------+------+------+----------+
| 小红 | x | 1 | 1 |
| 小红 | x | 3 | 1 |
| 小红 | x | NULL | 2 |
| 小红 | y | 1 | 1 |
| 小红 | y | 2 | 1 |
| 小红 | y | NULL | 2 |
| 小红 | NULL | NULL | 4 |
| 小明 | x | 1 | 1 |
| 小明 | x | 2 | 1 |
| 小明 | x | 4 | 1 |
| 小明 | x | NULL | 3 |
| 小明 | y | 2 | 2 |
| 小明 | y | NULL | 2 |
| 小明 | z | 1 | 1 |
| 小明 | z | NULL | 1 |
| 小明 | NULL | NULL | 6 |
| 小青 | y | 3 | 1 |
| 小青 | y | NULL | 1 |
| 小青 | z | 1 | 1 |
| 小青 | z | 2 | 1 |
| 小青 | z | NULL | 2 |
| 小青 | NULL | NULL | 3 |
| NULL | NULL | NULL | 13 |
+------+------+------+----------+
23 rows in set (0.07 sec)
mysql select name,cat,fish,sum(fish) from r group by name with rollup;
+------+-----+------+-----------+
| name | cat | fish | sum(fish) |
+------+-----+------+-----------+
| 小红 | x | 1 | 7 |
| 小明 | x | 1 | 12 |
| 小青 | y | 3 | 6 |
| NULL | y | 3 | 25 |
+------+-----+------+-----------+
4 rows in set (0.05 sec)
mysql select name,cat,fish,sum(fish) from r group by name,cat with rollup;
+------+------+------+-----------+
| name | cat | fish | sum(fish) |
+------+------+------+-----------+
| 小红 | x | 1 | 4 |
| 小红 | y | 1 | 3 |
| 小红 | NULL | 1 | 7 |
| 小明 | x | 1 | 7 |
| 小明 | y | 2 | 4 |
| 小明 | z | 1 | 1 |
| 小明 | NULL | 1 | 12 |
| 小青 | y | 3 | 3 |
| 小青 | z | 2 | 3 |
| 小青 | NULL | 2 | 6 |
| NULL | NULL | 2 | 25 |
+------+------+------+-----------+
11 rows in set (0.06 sec)
mysql select name,cat,fish,sum(fish) from r group by name,cat,fish with rollup;
+------+------+------+-----------+
| name | cat | fish | sum(fish) |
+------+------+------+-----------+
| 小红 | x | 1 | 1 |
| 小红 | x | 3 | 3 |
| 小红 | x | NULL | 4 |
| 小红 | y | 1 | 1 |
| 小红 | y | 2 | 2 |
| 小红 | y | NULL | 3 |
| 小红 | NULL | NULL | 7 |
| 小明 | x | 1 | 1 |
| 小明 | x | 2 | 2 |
| 小明 | x | 4 | 4 |
| 小明 | x | NULL | 7 |
| 小明 | y | 2 | 4 |
| 小明 | y | NULL | 4 |
| 小明 | z | 1 | 1 |
| 小明 | z | NULL | 1 |
| 小明 | NULL | NULL | 12 |
| 小青 | y | 3 | 3 |
| 小青 | y | NULL | 3 |
| 小青 | z | 1 | 1 |
| 小青 | z | 2 | 2 |
| 小青 | z | NULL | 3 |
| 小青 | NULL | NULL | 6 |
| NULL | NULL | NULL | 25 |
+------+------+------+-----------+
23 rows in set (0.07 sec)
————————————————
MySQL中使用 GROUP BY 对数据进行分组，GROUP BY从字面意义上理解就是根据'BY'指定的规则对数据进行分组， 所谓分组就是将一个'数据集'划分成若干个'子区域'，然后针对若干个'小区域'进行数据处理 。基本语法形式为：
字段值为进行分组时所依据的列名称， “HAVING 条件表达式” 指定满足表达式限定条件的结果将被显示。
GROUP BY关键字通常和集合函数一起使用，例如：MAX()、MIN()、COUNT()、SUM()、AVG()。即把数据分为多个逻辑组，并对每个组进行集合计算。
WHERE 子句过滤行，在数据分组前过滤；HAVING 子句过滤分组，在数据分组后过滤。WHERE排除的行不包括在分组里，且HAVING支持所有WHERE操作符。
使用GROUP BY可以对多个字段进行分组，根据多字段的值来进行层次分组，分组从左到右。
注意事项：
