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= SQL聚合函数 =

'''SQL聚合函数'''（Aggregate Functions）是SQL中用于对一组值执行计算并返回单个值的函数。它们通常与<code>GROUP BY</code>子句一起使用，用于对数据进行分组统计。聚合函数是数据分析、报表生成和数据汇总的核心工具之一。

== 常见的SQL聚合函数 ==
以下是SQL中最常用的聚合函数：

* '''COUNT()'''：计算行数或非NULL值的数量。
* '''SUM()'''：计算数值列的总和。
* '''AVG()'''：计算数值列的平均值。
* '''MAX()'''：返回列中的最大值。
* '''MIN()'''：返回列中的最小值。
* '''GROUP_CONCAT()'''（MySQL）或'''STRING_AGG()'''（SQL Server/PostgreSQL）：将多个行的值连接成一个字符串。

== 基本语法 ==
聚合函数的基本语法如下：

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT 聚合函数(列名)
FROM 表名
[WHERE 条件]
[GROUP BY 分组列];
</syntaxhighlight>

== 详细示例 ==

=== 示例1：COUNT函数 ===
计算employees表中的员工数量：

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT COUNT(*) AS total_employees
FROM employees;
</syntaxhighlight>

输出：
{| class="wikitable"
|-
! total_employees
|-
| 50
|}

=== 示例2：SUM和AVG函数 ===
计算销售表中所有订单的总金额和平均金额：

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT 
    SUM(amount) AS total_sales,
    AVG(amount) AS average_sale
FROM orders;
</syntaxhighlight>

输出：
{| class="wikitable"
|-
! total_sales !! average_sale
|-
| 125000.00 || 2500.00
|}

=== 示例3：GROUP BY使用 ===
按部门分组计算平均工资：

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT 
    department,
    AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;
</syntaxhighlight>

输出：
{| class="wikitable"
|-
! department !! avg_salary
|-
| IT || 75000.00
|-
| HR || 60000.00
|-
| Sales || 65000.00
|}

== 高级用法 ==

=== HAVING子句 ===
<code>HAVING</code>子句用于过滤聚合结果，类似于<code>WHERE</code>但用于聚合函数：

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT 
    department,
    AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 70000;
</syntaxhighlight>

=== 多列分组 ===
可以按多列分组：

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT 
    department,
    job_title,
    COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department, job_title;
</syntaxhighlight>

=== 聚合函数嵌套 ===
某些数据库支持聚合函数嵌套：

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT MAX(AVG(salary))
FROM employees
GROUP BY department;
</syntaxhighlight>

== 实际应用案例 ==

'''场景：'''电商网站需要生成销售报告，分析各产品类别的销售情况。

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT 
    p.category,
    COUNT(o.order_id) AS order_count,
    SUM(o.quantity) AS total_quantity,
    SUM(o.quantity * p.price) AS total_revenue,
    AVG(o.quantity * p.price) AS avg_order_value
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.product_id
WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY p.category
ORDER BY total_revenue DESC;
</syntaxhighlight>

== 性能考虑 ==

* 在大型表上使用聚合函数可能会很耗资源
* 为聚合列创建索引可以提高性能
* 考虑使用<code>EXPLAIN</code>分析查询执行计划

== 数学基础 ==

聚合函数背后的数学概念：

* '''COUNT'''：基数计算，<math>|X|</math>
* '''SUM'''：累加，<math>\sum_{i=1}^n x_i</math>
* '''AVG'''：算术平均数，<math>\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i</math>
* '''MAX/MIN'''：极值，<math>\max(X)</math>或<math>\min(X)</math>

== 可视化示例 ==

<mermaid>
pie title 销售分布
    "电子产品" : 45
    "服装" : 30
    "家居" : 25
</mermaid>

== 注意事项 ==

* 聚合函数会忽略NULL值（COUNT(*)除外）
* 在GROUP BY查询中，SELECT列表只能包含聚合函数或GROUP BY列
* 不同数据库可能对聚合函数有不同实现和限制

== 总结 ==

SQL聚合函数是数据分析的强大工具，掌握它们对于任何与数据库交互的开发人员或分析师都至关重要。从简单的计数到复杂的统计分析，聚合函数提供了从数据中提取有意义信息的途径。

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