在日常的数据库操作中，我们很少只需要查询原始数据，更多时候需要对数据进行统计、汇总分析 —— 比如统计用户总数、计算平均年龄、找出年龄最大的用户等。SQL 中的聚集函数（Aggregate Function）就是专门用来实现这类需求的工具，本文将手把手教你掌握常用聚集函数的用法。
聚集函数是对一组数据进行计算并返回单个结果的函数，它能快速实现数据的汇总统计，无需手动遍历计算。常用的聚集函数包括：
AVG() 计算平均值
COUNT() 统计总数
MAX() 计算最大值
MIN() 计算最小值
SUM() 求和
AVG() 用于计算某列的平均值，仅适用于数值型列（如年龄、金额等），会自动忽略 NULL 值。
示例 1：计算所有用户的平均年龄
> SELECT AVG(age) AS avg_age FROM `user`
avg_age|
-------+
28.3000|
1 row(s) fetched.示例 2：计算女性用户的平均年龄
> SELECT AVG(age) AS female_avg_age FROM `user` WHERE gender = '女'
female_avg_age|
--------------+
27.8000|
1 row(s) fetched.
COUNT() 用于统计记录数，有两种常用用法：
COUNT(*)：统计所有行数（包括 NULL 值）；
COUNT(列名)：统计指定列非 NULL 的行数。
示例 1：统计用户表总人数
> SELECT COUNT(*) AS total_user FROM `user`
total_user|
----------+
10|
1 row(s) fetched.示例 2：统计有邮箱的用户数量（排除 email 为 NULL 的记录）
> SELECT COUNT(email) AS has_email_user FROM `user`
has_email_user|
--------------+
8|
1 row(s) fetched.示例 3：统计性别为男性的用户数
> SELECT COUNT(*) AS male_user FROM `user` WHERE gender = '男'
male_user|
---------+
4|
1 row(s) fetched.
MAX() 用于获取某列的最大值，支持数值型、字符型、日期型列（字符型按字符编码排序，日期型按时间先后）。
示例 1：查找用户中最大的年龄
> SELECT MAX(age) AS max_age FROM `user`
max_age|
-------+
35|
1 row(s) fetched.示例 2：查找创建时间最晚的用户（结合表中 create_time 字段）
> SELECT name, create_time FROM `user` WHERE create_time = (SELECT MAX(create_time) FROM `user`)
name|create_time |
----+-------------------+
孙七 |2025-01-27 12:17:00|
1 row(s) fetched.
MIN() 与 MAX() 相反，用于获取某列的最小值，用法完全一致。
示例 1：查找用户中最小的年龄
> SELECT MIN(age) AS min_age FROM `user`
min_age|
-------+
22|
1 row(s) fetched.示例 2：查找手机号最小的用户（字符型排序）
> SELECT name, phone FROM `user` WHERE phone = (SELECT MIN(phone) FROM `user`)
name|phone |
----+-----------+
张三 |13800138000|
1 row(s) fetched.
SUM() 用于计算某列数值的总和，仅适用于数值型列，自动忽略 NULL 值。
示例 1：计算所有男性用户的年龄总和
> SELECT SUM(age) AS male_total_age FROM `user` WHERE gender = '男'
male_total_age|
--------------+
112|
1 row(s) fetched.示例 2：计算年龄大于 30 岁的用户年龄总和
> SELECT SUM(age) AS over_30_total_age FROM `user` WHERE age > 30
over_30_total_age|
-----------------+
98|
1 row(s) fetched.
默认情况下，聚集函数会计算所有值（包括重复值）；如果需要只计算唯一值，可以结合 DISTINCT 关键字。
示例 1：计算不同年龄的平均值（去重后）
-- 先看所有年龄：25、30、28、22、35、27、32、29、24、31（无重复）
-- 若有重复值（比如新增一个25岁用户），则：
> SELECT AVG(DISTINCT age) AS distinct_avg_age FROM `user`
distinct_avg_age|
----------------+
28.3000|
1 row(s) fetched.示例 2：统计不同性别的数量（去重）
> SELECT COUNT(DISTINCT gender) AS distinct_gender FROM `user`
distinct_gender|
---------------+
2|
1 row(s) fetched.
实际场景中，我们常需要一次性获取多个汇总结果，此时可以在一个 SELECT 语句中组合多个聚集函数。
示例：一次性统计用户年龄的核心指标
> SELECT
COUNT(*) AS total_user, -- 总人数
AVG(age) AS avg_age, -- 平均年龄
MAX(age) AS max_age, -- 最大年龄
MIN(age) AS min_age, -- 最小年龄
SUM(age) AS total_age, -- 年龄总和
COUNT(DISTINCT gender) AS gender_type -- 性别类型数
FROM `user`
total_user|avg_age|max_age|min_age|total_age|gender_type|
----------+-------+-------+-------+---------+-----------+
10|28.3000| 35| 22| 283| 2|
1 row(s) fetched.
川公网安备51010802032098