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前言

在数据查询的很多场合，除了需要显示数据表的原始数据，还需要对这些数据进行分析、汇总以及求极值等， 如获取公司员工的人数、工资总额、最高工资、最低工资和平均工资等。本章我们将通过学习SQL Server 聚合函数轻松获取上述数据。另外，我们经常需要对某些数据进行分门门别类地统计:汇总，如按月份统计员工工资 总额、按种类统计商品的销售总额和平均售价等。利用本章所介绍的GROUP BY子句，同时结合聚合函数，就可有效地解决此类需求。

目录

1、聚合函数

查询这些人的最大money，最小money，平均money，总和money，及统计money行的数量

查询年纪最大的员工的出生日期，及其年龄

2、分组

根据category进行类型分组，然后显示每组的平均价格，并按照平均价格进行排序

根据类型分组统计商品数量和平均单价，并按平均单价升序显示平均单价高于100元的分组信息

根据类型和价格进行多字段分组

统计分组后各组有效数据和​编辑

统计每条订单所订购的商品件数大于4的分组信息，并按商品件数升序显示

​编辑

1、聚合函数

SUM() 求和 sum(列名)
MAX() 最大值 max(列名)
MIN() 最小值 min(列名)
AVG() 平均值 avg(列名)
COUNT() 统计行数， 只统计有效行数

查询这些人的最大money，最小money，平均money，总和money，及统计money行的数量

注意：此时计算平均数时，因为有一个空值所以不参与计算，所以就除以6就好了

select sum(money)宿舍月收入 ,max(money)最高, min (money)最低,AVG (money)平均 ,count(money) from Table_1

查询年纪最大的员工的出生日期，及其年龄

2、分组

group by 列名， 根据列进行分组
group by 列名 having 筛选条件 对分组结果进行筛选
group by 列名 with rollup 统计分组后各组有效行数总和

根据category进行类型分组，然后显示每组的平均价格，并按照平均价格进行排序

select Category,count(*),AVG(UnitPrice)from Goods group by Category order by AVG(UnitPrice)

根据类型分组统计商品数量和平均单价，并按平均单价升序显示平均单价高于100元的分组信息

select Category,count(*)数量,AVG(UnitPrice)平均单价  from Goods group by Category having AVG(UnitPrice)>100 order by 平均单价

根据类型和价格进行多字段分组

统计分组后各组有效数据和

统计每条订单所订购的商品件数大于4的分组信息，并按商品件数升序显示

查询前

select OrdersID,sum(Quantity)商品件数 from OrdersDetail group by OrdersID having sum(Quantity)>4 order by 商品件数

查询后