SQL数据分析7：数据聚合与聚合函数
SQL数据分析7：
数据聚合与聚合函数
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根据聚合类别分组，使用聚合函数计算统计结果
使用SQL聚合句子与聚合函数获得统计数据
可以实现聚合结果过滤，排序与选取
数据聚合语法：
SELECT <聚合类别>, <聚合函数（）> FROM <表名称>
GROUP BY<聚合类别>
聚合函数是对一组值进行计算，并返回单个值的函数。
常见聚合函数
COUNT（列名称）：返回指定列中的行数（不包括NULL）
COUNT（*）：返回指定列中的行数（包括NULL）
COUNT（ DISTINCT列名称）：函数返回指定列的不同值的数目
注释：COUNT(DISTINCT) 适用于 ORACLE 和 Microsoft SQL Server，但是无法用于 Microsoft Access。
SUM（列名称）：返回指定数值列的总数（不包括NULL）
AVG（列名称）：返回指定数值列的平均值（不包括NULL）
MIN/ MAX（列名称）：返回指定列中最小/ 最大值（不包括NULL）
类别聚合与聚合计算-GROUP BY
使用GROUP BY与聚合函数获得统计数据
我们可以使用聚合函数，解决新的问题。
此时，运行产品信息表格，发现每一个供应商供应了多种产品，我们可以使用聚合函数，把这些供应商的账号聚合起来。
需求：根据产品信息表，获取每一个供应商单价30以下产品的产品数目及平均单价
翻译成大白话，就是要从信息表中，把多个供应商聚合起来，过滤出小于30元的产品名称，并且数一数这些产品的品种数量，再算出平均单价。
这一个需求中，可以分解为4个动作。
要用到SELECT <聚合类别>, <聚合函数（）> FROM <表名称> GROUP BY<聚合类别>，其中聚合函数需要用到COUNT（*）返回指定列中的行数，AVG（列名称）返回指定数值列的平均数。并且把这两个公式代进去，操作如下：
第一步：聚合供应商号码；
此时做了第一步，我们把分散的供应商信息聚合起来了，由多对多的关系，变成了多对一。且过滤了产品单价小于30的产品。
接下来，进行函数插入，要计算供应商的总数，作为一个列单独存放；要求出平均值，作为一个列单独存放。
注意看，这个错误示范是标点问题。可见，平时就要养成良好的SQL书写习惯。
点击运行按钮，我们可以得到：
返回的数据中，聚合了供应商号码，计算了产品价格小于30的产品种类数，并且计算了这些产品的平均单价，至此，需求达成。
下面我们再演示COUNT函数的另外2种用法：COUNT（列名称）和COUNT（ DISTINCT列名称）。
需求：计算出有多少种饼干。
这个需求直接使用COUNT（列名称）函数即可达成。
通过select count 列名称as 别名 from 表名称 where 列名称 运算符 值，，其中运算符采用模糊搜索like，含有饼干二字即可我们可以得到如下结果：
返回的值可以看到，饼干类目的产品有5种，达成需求。
需求：计算出产品的种类数量。
这个需求，底层逻辑是因为不同的产品有不同的产品号码，这个号码本身是唯一的，所以我们只需要算出有多少行即可。操作如下：
去掉了WHERE过滤语句，我们就能算出行数。
返回的结果显示，一共有79，也就一共有79种产品，成功达成需求。
需求：计算出不同供应商的数目。
在供应商号码这列，有多个值是重复出现的。此时需要用到删除重复行的语句，不记得的同学可以复习一下，输入count （distinct 列名称），操作如下：
点击运行按钮，得到下列结果：
返回的值为30，是已经删除重复行得到的结果，30表示，信息表中不同的供应商的数目，达成需求。
COUNT(column_name) 函数返回指定列的值的数目（NULL 不计入）
SELECT count (column_name) FROM table_name
COUNT(*) 函数返回表中的记录数：
SELECT COUNT(*) FROM table_name
COUNT(DISTINCT column_name) 函数返回指定列的不同值的数目：
SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name
疑问: null空值在什么情况下可以计入呢？知道的同学也可以留言。
标点符号：注意看，这里的SELECT后面的聚合类别和GROUP BY聚合类别是同一个类别名称，另外FROM前面的2个函数也有标点符号的要求，否则会报错。下面是错误示范：
关键词：SELECT count 作为关键词，在2016版mySQL是小写的，大写系统会报错，可能不同的版本有对应不同的书写标准，同学们注意一下。另外在今天学习的第三个需求中，模糊搜索含有“饼干”的产品名称，值为 ’%饼干%’，前后都要有百分号，代表值可能出现在前面，也有可能出现在后面。例如“饼干A”、“威化饼干”。下面是错误示范：
今天我们学习了数据聚合，多种场景可以落地，尤其是count函数，大家可以实践起来。SQL数据分析学习在于持之以恒，忌讳三天打鱼两天筛网，祝你早日实现业务目标。