SQL基础语言利用聚合函数对查询结果进行统计与汇总

查询结果显示，学号Sno对应的成绩Grade分别为95010: 92分，95024: 82分，95007: 82分，95003: 75分，95010: 61分，95009: 55分。

MongoDB 的聚合查询其实挺强大的，尤其在你想对数据做点统计的时候，能帮上不少忙。头歌 6.4 的聚合函数小节就讲得蛮清楚，从$group、$match、$sum这些常用操作符，到管道操作的用法都带了一遍。 MongoDB 的聚合管道有点像你在 SQL 里连着写几个GROUP BY + HAVING的感觉，只是语法更灵活，代码结构也更清晰些。比如你要统计每种商品的销售总额，用$group一搞定，顺手还能接个$sort。 如果你对 SQL 比较熟，建议也看看这个SQL 聚合函数的对比文章，对照着理解会更快。还有这个关于MongoDB 聚合语法解析的内容也挺不错，思路清晰。 嗯，还有个小坑你得

SQL 的分组查询和聚合函数，真的是数据时的老帮手。像SUM、AVG、COUNT这种聚合函数配上GROUP BY用，能快速把一堆杂乱的数据变得有条理。比如你有张学生成绩表，要统计总分、平均分、最高分，一条 SQL 就搞定。语法也不复杂，SELECT name, SUM(score)这种句式用多了就顺手了。 配合HAVING还能筛选出总分超过某个值的学生，实用。而且这些操作不光能用在简单查询里，跟JOIN和子查询搭着用也挺方便。比如你想把学生信息和他们的总分拼一起显示，一句嵌套查询就能搞定。 哦对了，还有一点要注意，所有非聚合字段都得出现在GROUP BY里，这点挺坑新手，踩过坑的都懂。再提醒下

聚合函数，又称合计函数，用于对数据集执行各种计算，如求最大、最小、平均值及方差等。使用关键字DISTINCT时，仅考虑非空值；所有聚合函数除COUNT（*）外，均忽略空值。

对查询结果进行分组计算有助于精确控制数据分析的层次和范围。分组语句的形式通常为 [GROUP BY ] [HAVING ]，能够细化计算函数作用的对象。

通过 WHERE 子句使用日期条件对员工数据进行过滤，获取员工姓名和入职日期。

在SQL分组查询中，WHERE子句用于筛选源数据，而HAVING子句用于筛选分组后的结果。错误示例试图在WHERE子句中使用聚合函数AVG(Grade)进行条件筛选，这是不允许的。正确示例使用HAVING子句对分组后的平均成绩进行筛选。

汇总了Oracle常用基础SQL语句和函数，供学习与参考。

四、聚合函数： t计数COUNT（[DISTINCT|ALL] *） COUNT（[DISTINCT|ALL] ） t计算总和SUM（[DISTINCT|ALL] ）t t计算平均值AVG（[DISTINCT|ALL] ） t最大最小值t MAX（[DISTINCT|ALL] ） t MIN（[DISTINCT|ALL] ） 介绍数据库系统中的聚合函数。