3 群组查询

资料库通常是用来储存庞大数量的资料，这也是它最善长跟主要的工作，所以查询并计算资料的统计分析资讯也是一种很常见的需求：

你也可能会进一步的查询更详细的统计与分析资讯：

3.1 群组函式

想要完成上列讨论的统计与分析查询，你会用到下列的「群组函式」：

• MAX(运算式)：最大值
• MIN(运算式)：最小值
• SUM(运算式)：合计
• AVG(运算式)：平均
• COUNT([DISTINCT]*|运算式)：使用「DISTINCT」时，重复的资料不会计算；使用[*]时，计算表格纪录的数量：使用[运算式]时，计算的数量不会包含「 NULL」值

使用上列的群组函式可以很容易的查询需要的统计与分析资讯：

这些函式套用在数值资料时会比较明确一些，把它们用在日期资料也是可以完成「员工最早和最晚进公司的日期」的查询需求：

在这些群组函式中，「COUNT」函式的用法会比较不一样：

利用「COUNT」函式的特性，也可以查询一些特别的资讯：

3.2 GROUP_CONCAT函式

「GROUP_CONCAT」函式是比较特别的一个群组函式，它用来将一些字串资料「串接」起来。在执行一般查询的时候，会根据查询的资料，将许多纪录传回来给你：

使用「GROUP_CONCAT」函式的话，只会回传一笔纪录，这笔纪录包含所有字串资料串接起来的内容：

下列是「GROUP_CONCAT」函式的语法：

上列的范例是「GROUP_CONCAT」函式最简单的用法，你还可以在函式中使用与「ORDER BY」子句一样的用法来指定资料的排列顺序：

「GROUP_CONCAT」函式连接字串的时候，预设是使用逗号分隔资料，你可以自己指定分隔的字串：

在「GROUP_CONCAT」函式中还可以使用类似在「基础查询、限制查询」中讨论过的「DISTINCT」来排除重复的资料，例如：

在「GROUP_CONCAT」函式中使用「DISTINCT」也会有同样的效果：

3.3 GROUP BY与HAVING子句

在上列使用群组函式的所有范例中，都是将「FROM」子句中指定的表格当成是一整个「群组」，群组函式所处理的资料是表格中所有的纪录。如果希望依照指定的资料来计算分组统计与分析资讯，在执行查询的时候，可能会有下列几种不同的结果：

上列的范例使用「GROUP BY」子句指定分组的设定，下列是分组查询中的语法：

「GROUP BY」子句指定是依照你自己的需求来决定的，同样以人口数量合计来说，不同的指定可以得到不同的统计资讯：

使用不同的群组函式，就可以得不同的资讯：

如果需要的话，你可以在一个查询中，一次取得所有需要的统计与分析资讯：

在查询群组统计与分析资讯的时候，你可以指定多个群组设定取得更详细的资讯：

使用「GROUP BY」指定群组的设定以后，回传的群组查询资料都会依照指定的群组排序，预设定排序方式是递增排序，使用「DESC」关键字可以指定排序的方式为递减排序：

使用「GROUP BY」子句的时候可以搭配「WITH ROLLUP」：

使用「WITH ROLLUP」以后，效果会作用在查询中的每一个群组函式：

在「GROUP BY」子句中有多个群组设定的时候，你可以在最后面加入「WITH ROLLUP」：

在执行群组查询的时候，一般的条件设定同样使用「WHERE」子句就可以了：

可是以类似上列的查询来说，把查询条件从「亚洲的地区」换成「人口合计大于一亿的地区」，如果还是把条件设定放在「WHERE」子句的话：

包含群组函式的条件设定就一定要放在「HAVING」子句中：

依照需求在执行群组查询的时候，应该不会出现下列的查询叙述：

MySQL资料库在执行上列的查询叙述后，并不会产生任何错误，为了预防这样的状况，你可以执行下列的设定：

SET sql_mode = 'ONLY_FULL_GROUP_BY'

在「sql_mode」的设定中加入「ONLY_FULL_GROUP_BY」，表示多了下列的规定：

如果查询叙述违反「ONLY_FULL_GROUP_BY」的规定，就会产生错误讯息：