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MySQL 零基础入门教程 —— 第三阶段：进阶查询与函数

本阶段是 SQL 技能提升最大的阶段。你将学会 分组统计、聚合函数、多表联查 —— 这是从“小白”迈向“能独立处理数据”的关键能力。

📌 1. 聚合函数（统计类函数）​

聚合函数（Aggregate Functions）用于 对多行数据进行统计，非常常用。

常见的有：

  • COUNT()：统计数量
  • SUM()：求和
  • AVG()：平均值
  • MAX()：最大值
  • MIN()：最小值

示例：统计用户数量​

SELECT COUNT(*) FROM users;

示例：计算用户的平均年龄​

SELECT AVG(age) FROM users;

示例：找最大年龄​

SELECT MAX(age) FROM users;

📌 2. 分组查询（GROUP BY）​

GROUP BY 用于把数据按某个字段分类，比如“每个年龄段有多少人”。

为了演示，我们先为 users 表增加一个字段：

ALTER TABLE users ADD gender VARCHAR(10);

再随便更新一些性别：

UPDATE users SET gender = 'female' WHERE name = 'Alice';
UPDATE users SET gender = 'male' WHERE name = 'Bob';
UPDATE users SET gender = 'male' WHERE name = 'Charlie';

示例：统计每种性别有多少用户​

SELECT gender, COUNT(*)
FROM users
GROUP BY gender;

结果大概像：

female | 1
male   | 2

示例：统计每种性别的平均年龄​

SELECT gender, AVG(age)
FROM users
GROUP BY gender;

📌 3. 分组过滤（HAVING）​

HAVING 用来“过滤分组后的结果”。

示例：只保留人数大于 1 的性别​

SELECT gender, COUNT(*)
FROM users
GROUP BY gender
HAVING COUNT(*) > 1;

WHERE 是分组前过滤，HAVING 是分组后过滤。

📌 4. 多表联合查询（JOIN）—— 本章最关键​

JOIN 是 SQL 的灵魂之一。

为了讲解，我们先创建一张订单表：

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    amount DECIMAL(10,2),
    order_time DATETIME
);

插入一些订单：

INSERT INTO orders (user_id, amount, order_time) VALUES
(1, 100.50, NOW()),
(2, 250.00, NOW()),
(1, 80.00,  NOW());

📌 5. INNER JOIN（最常用）​

查询用户及对应订单：

SELECT users.name, orders.amount
FROM users
INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

解释：

  • users.id = orders.user_id 是匹配条件
  • 只有有订单的用户才会出现

结果示例：

Alice | 100.50
Bob   | 250.00
Alice | 80.00

📌 6. LEFT JOIN（保留左表全部数据）​

即使用户没有订单，也会显示。

SELECT users.name, orders.amount
FROM users
LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

结果示例：

Alice  | 100.50
Bob    | 250.00
Alice  | 80.00
Charlie| NULL

Charlie 虽然没有订单，但也会被查出来。

📌 7. RIGHT JOIN（了解即可）​

保留右表的全部记录，但实际用得少。

📌 8. 多表 JOIN（进阶）​

如果以后你遇到 3~5 张表联查，不要慌，就是把 JOIN 继续往后接即可：

SELECT ...
FROM A
JOIN B ON ...
JOIN C ON ...
JOIN D ON ...;

📌 9. 子查询（Subquery）​

当一个查询需要依赖另一个查询的结果时，用子查询。

示例：查询“平均年龄以上”的用户​

SELECT *
FROM users
WHERE age > (
    SELECT AVG(age) FROM users
);

非常常用！

示例：查出订单金额 > 所有订单平均金额的订单​

SELECT *
FROM orders
WHERE amount > (
    SELECT AVG(amount) FROM orders
);

📌 10. 小结（你现在已经能做的事情）​

通过本阶段，你已经学会：

  • 使用聚合函数统计数据（COUNT/SUM/AVG）
  • 用 GROUP BY 分组
  • 用 HAVING 过滤分组结果
  • 多表联合查询（JOIN）
  • 子查询（Subquery）

这些能力已经足够你应对 90% 的业务数据库查询工作。

下一阶段我们将学习：

如何像架构师一样设计数据库表结构（字段类型、主键、外键、约束等）