上节课我们介绍了MySQL数据写入与where条件查询的基本方法，本节课我们将介绍MySQL分组查询与聚合函数的使用方法。

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GROUP BY分组查询

在 MySQL 中，GROUP BY 关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组。

使用 GROUP BY 关键字的基本语法格式如下：

SELECT <字段名>，（聚合函数）FROM 表名GROUP BY  <字段名>

其中，“字段名”表示需要分组的字段名称，多个字段时用逗号隔开。

【任务1】我们根据性别分别统计生存人数占比，可以使用GROUP BY分组查询进行统计。

select sex,sum(survived)/count(1) as survived_ratefrom titanicGROUP by sex ;

得到最终的查询结果如下

任务1查询结果

根据查询结果可以看到，男性最终的生存比例为18.89%，女性的生存比例为74.2%，说明女性在此次泰坦尼克号沉船事件中生存比例更高。

【任务2】统计各性别和船舱等级的生存比例，这时就需要使用GROUP BY对性别和船舱等级两个字段进行分组查询。

select sex,pclass,sum(survived)/count(1) as survived_ratefrom titanicGROUP by sex,pclass;

得到最终的查询结果如下

任务2查询结果

说明男性且船舱等级为3的乘客生存比例最低，仅为13.54%，女性且船舱等级为1的乘客生存比例最高，为96.81%。

【任务3】统计年龄为30岁，各性别和船舱等级的生存比例，这时候就需要通过where关键字先进行条件筛选，最后再通过GROUP BY分组统计。

select sex,pclass,sum(survived)/count(1) as survived_ratefrom titanicwhere age=30GROUP by sex,pclass;

最终查询结果如下

任务3查询结果

说明30岁的乘客中，女性且船舱等级为1的乘客生存比例为100%，而男性且船舱等级为1和2的乘客生存比例均为0。

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聚合函数

聚合函数（aggregation function）表示在分组基础进行数据统计，得到每组的统计结果的一种操作。例如，前面提到的对每个性别的生存概率统计也使用到了聚合函数。在MySQL中，常用的聚合函数包括以下几种。

函数名

作用

MAX(column

返回某列的最大值（有则不会返回NULL，没有则返回NULL

MIN(column)

返回某列的最小值（没有则返回NULL

COUNT(column)

返回某列的行数（不包括 NULL 值）

SUM(column) 求和

返回某列的和（不包括 NULL 值）

AVG(column) 求平均值

返回某列的平均值（不包括 NULL 值）

【任务4】找出是否生存乘客中各自最大的年龄，可以使用GROUP BY分组以及聚合函数MAX进行统计。

select survived,max(age)FROM titanicGROUP by survived;

统计结果如下

任务4查询结果

说明幸存者中乘客最大的年龄为80岁，而死亡者中年龄最大者为74岁​。

【任务5】统计出男女幸存乘客的总人数，可以通过where条件查询以及COUNT统计函数进行统计。

select sex,count(survived)FROM titanicwhere survived=1GROUP by sex;

最终查询结果如下

任务5查询结果

说明幸存者中男性人数为109人，女性人数为233人。

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总结

以上就是GROUP BY分组查询与聚合函数的基本用法，在日常很多查询任务中两者通常结合使用，大家可以多加练习使用。下节课我们准备给大家介绍MySQL子查询的基本用法，敬请期待！