MariaDB Server 是最流行的开源关系型数据库之一。它由 MySQL 的原始开发者制作，并保证保持开源。它是大多数云产品的一部分，也是大多数Linux发行版的默认配置。MariaDB 被设计为 MySQL 的直接替代产品，具有更多功能，新的存储引擎，更少的错误和更好的性能。
聚合函数
当我们需要汇总表中的数据而不是使用表中某一行数据时，可以使用Mysql为我们提供的聚合函数，在Mysql中，常用的聚合函数有以下五个：
AVG：取平均值 COUNT：取统计值 MAX：取最大值 MIN：取最小值 SUM：取和值
1.获得表中人口的总和
MariaDB [world]> SELECT SUM(Population) FROM city;
+-----------------+
| SUM(Population) |
+-----------------+
| 1429559884 |
+-----------------+
1 row in set (0.01 sec)
2.获得数据表中中国的总人口
MariaDB [world]> SELECT SUM(Population) FROM city WHERE CountryCOde='CHN';
+-----------------+
| SUM(Population) |
+-----------------+
| 175953614 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
3.查询中国有多少个城市
MariaDB [world]> SELECT COUNT(ID) FROM city WHERE CountryCode = 'CHN';
+-----------+
| COUNT(id) |
+-----------+
| 363 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
关于COUNT，如果要统计有该表有多少行，千万别用*作为参数，因为~影响性能，选某一列就好了。
4.查询中国人口最少的城市的人口是多少
MariaDB [world]> SELECT MIN(Population) FROM city WHERE CountryCode = 'CHN';
+-----------------+
| MIN(Population) |
+-----------------+
| 89288 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
5.查询中国人口最多的城市的人口
MariaDB [world]> SELECT MAX(Population) FROM city WHERE CountryCode = 'CHN';
+-----------------+
| MAX(Population) |
+-----------------+
| 9696300 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
6.查询河南各城市的平均人口
MariaDB [world]> SELECT AVG(Population) FROM city WHERE District ='Henan';
+-----------------+
| AVG(Population) |
+-----------------+
| 383278.3333 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
所以，我们看到，聚合函数通常用于数值上的计算。
分组查询
以上，我们使用聚合函数时，是对所有SELECT的数据进行分组操作，假如我们想要查询所有国家的城市数，不得不多次使用WHERE对CountryCode进行筛选。
MariaDB [world]> SELECT DISTINCT CountryCode FROM city;
+-------------+
| CountryCode |
+-------------+
| ABW |
| AFG |
...............
| ZWE |
+-------------+
232 rows in set (0.00 sec)
我们看到，在我们的数据表中，有232个国家，那么？是不是需要我们对这232个不同国家都使用一次COUNT（ID）才能统计每个国家的城市数量呢？其实不然。
我们可以使用分组查询GROUP BY，什么叫分组呢？ 分组查询就是使用指定的一列或多列，对数据进行逻辑分组（当分组依据相同时被划分为一组），假设有如下数据：
MariaDB [world]> SELECT * FROM city LIMIT 5;
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
| ID | Name | CountryCode | District | Population |
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
| 1 | Kabul | AFG | Kabol | 1780000 |
| 2 | Qandahar | AFG | Qandahar | 237500 |
| 3 | Herat | AFG | Herat | 186800 |
| 4 | Mazar-e-Sharif | AFG | Balkh | 127800 |
| 5 | Amsterdam | NLD | Noord-Holland | 731200 |
+----+----------------+-------------+---------------+------------+
5 rows in set (0.00 sec)
我们使用GROUP BY CountryCode就是指定CountryCode作为分组依据，所以1，2，3，4行他们被分为同一组，而5在另一个组。
通常分组是配合聚合函数来使用的，聚合函数对每个单独的逻辑分组进行汇总计算。 GROUP BY子句中列出的每一列都必须是检索列或有效的表达式（但不能是聚合函数），如果在SELECT中使用表达式，则必须在GROUP BY子句中指定相同的表达式，且不能使用别名。 除聚合函数外，SELECT语句中的每一列都必须在GROUP BY子句中给出。 如果分组中包含具有NULL值的行，则NULL将作为一个分组返回。 GROUP BY子句必须出现在WHERE子句之后，ORDER BY子句之前。
1.查询各个国家的城市数量
MariaDB [world]> SELECT CountryCode,COUNT(ID) FROM city GROUP BY CountryCode;
+-------------+-----------+
| CountryCode | COUNT(ID) |
+-------------+-----------+
| ABW | 1 |
| AFG | 4 |
...........................
| ZMB | 7 |
| ZWE | 6 |
+-------------+-----------+
232 rows in set (0.00 sec)
当SELECT语句中使用WHERE子句时，WHERE子句总在分组前进行过滤。
2.查询各个国家人口大于1000000的城市数量
MariaDB [world]> SELECT CountryCode,COUNT(ID) FROM city WHERE Population >= 1000000 GROUPP BY CountryCode;
+-------------+-----------+
| CountryCode | COUNT(ID) |
+-------------+-----------+
| AFG | 1 |
| AGO | 1 |
| ARG | 3 |
| ARM | 1 |
| AUS | 4 |
...........................
| YUG | 1 |
| ZAF | 1 |
| ZMB | 1 |
| ZWE | 1 |
+-------------+-----------+
77 rows in set (0.01 sec)
所以在分组中未出现的国家，没有1000000人口的城市。
3.查询总人口大于1000000的国家有哪些
HAVING子句用于过滤分组后所得到汇总值的数据，而HAVING支持的操作和WHERE子句是相同的。
例如：
MariaDB [world]> SELECT CountryCode,SUM(Population) AS Total_Population FROM city GROUP BY CountryCode HAVING Total_Population > 1000000;
+-------------+------------------+
| CountryCode | Total_Population |
+-------------+------------------+
| AFG | 2332100 |
| AGO | 2561600 |
| ARE | 1728336 |
..................................
| ZAF | 15196370 |
| ZMB | 2473500 |
| ZWE | 2730420 |
+-------------+------------------+
108 rows in set (0.00 sec)
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