引言：从 “提取数据” 到 “洞察价值”，SQL 进阶之路

        在掌握了基础查询与多表关联后，你是否曾遇到这样的挑战：如何按部门统计平均薪资？怎样找出每个岗位薪资最高的员工？或者如何计算销售额的月度环比增长率？这些问题的核心，在于从 “简单提取数据” 升级为 “深度分析数据”

        本文作为 SQL 查询系列的下篇，将聚焦分组查询、子查询、窗口函数三大核心技术，带你突破数据处理的瓶颈。你将学习如何用GROUP BY实现 “按类别汇总”，用子查询解决 “嵌套逻辑” 问题，更能掌握窗口函数的 “黑科技”，轻松实现排名、累计值、移动平均等复杂分析。

目录

引言：从 “提取数据” 到 “洞察价值”，SQL 进阶之路

六、分组查询和聚合函数

一、统计函数（聚合函数）

特点：

二、分组查询(GROUP BY)

1. 基本语法

2. 关键要点

3. 示例解析

三、单行函数

四、统计函数与分组查询与单行函数的关系

三者同时使用

七、WHERE 子查询与 FROM 子查询

(一)、WHERE 子查询

1. 语法特点

2. 示例解析

单行子查询（比较运算）：

多行子查询（IN 或 ANY）：

聚合函数子查询：

3. 关键字扩展（ANY/ALL）

= ANY：

< ANY：

> ANY：

> ALL：

< ALL：

(二)、FROM 子查询

1. 语法特点

2. 示例解析

简单子查询作为临时表：

预先过滤数据：

3. 优势

(三)、WHERE 子查询 vs FROM 子查询

四、总结

八、SELECT查询

(一)、SELECT 查询的基础用法

字段选择规则

字段别名设置

函数与表达式支持

SELECT子查询

一、语法特点

二、示例解析

三、使用场景

四、注意事项

九、分页查询

(一)、分页查询的必要性

(二)、分页查询语法（以 MySQL 为例）

语法规则

示例

1. 查询首页数据（前 10 条）：

2. 查询第二页数据（第 11-20 条）：

(三)、分页查询与其他语法的结合

与排序结合：

与筛选条件结合：

与连接查询结合：

(四)、分页查询的注意事项

十、函数整理

窗口函数

为什么窗口函数对数据分析岗位至关重要？

功能：

1. 基础语法框架

2. 常用窗口函数类型与示例

1）排名函数

2）聚合函数 + 窗口函数

3）取值函数

3. 窗口帧控制（ROWS vs RANGE）

4. 核心特点总结

---

六、分组查询和聚合函数

一、统计函数（聚合函数）

统计函数用于对数据表中的数据进行汇总计算，返回单一结果。常见统计函数包括：

COUNT(字段)：统计非NULL值的数量（如统计人数、记录数）。

SELECT COUNT(EMPNO) 人数 FROM emp;（统计员工总数）

AVG(字段)：计算数值型字段的平均值（如平均工资）。

SELECT AVG(SAL) 平均工资 FROM emp;（计算所有员工平均工资）。

其他常用函数：SUM(字段)（求和）、MAX(字段)（最大值）、MIN(字段)（最小值）等。

特点：

二、分组查询(GROUP BY)

分组查询用于将表中的数据按指定字段分组，对每个分组单独应用统计函数，实现 “按类别汇总” 的需求。

1. 基本语法

SELECT 分组字段1, 分组字段2, 统计函数(字段)
FROM 表名
[WHERE 条件]  -- 分组前筛选原始数据（不涉及统计结果）
GROUP BY 分组字段1, 分组字段2  -- 按字段分组，字段需出现在SELECT中
[HAVING 统计条件]  -- 分组后筛选统计结果（需使用统计函数）
[ORDER BY 排序字段];  -- 对最终结果排序

2. 关键要点

WHERE vs HAVING：

分组字段：GROUP BY 后的字段必须在 SELECT 中出现（除非使用统计函数覆盖），确保每个分组的唯一性。

3. 示例解析

按岗位分组统计人数：

SELECT JOB, COUNT(EMPNO) 人数 FROM emp GROUP BY JOB;

# 4.查询每个岗位的详细信息，包含平均薪资
-- 查询每个岗位的详细信息，包含平均薪资
SELECT emp.job 岗位,COUNT(emp.empno) 员工人数,AVG(emp.sal) 平均薪资,MIN(emp.sal) 最低薪资,MAX(emp.sal) 最高薪资,SUM(emp.sal) 薪资总和
FROM emp
GROUP BY emp.job
ORDER BY 平均薪资 DESC;

# 5.查询每个部门的详细信息，包含平均薪资
SELECT d.deptno 部门编号,      -- 部门编号（来自 dept 表）d.dname 部门名称,      -- 部门名称（来自 dept 表）COUNT(e.empno) 部门人数,AVG(e.sal) 平均薪资
FROM emp e
LEFT JOIN dept d 
ON e.deptno = d.deptno  -- 连接员工表和部门表
GROUP BY d.deptno;  -- 按部门分组（确保部门编号和名称唯一）

结合右连接查询，按部门分组并筛选平均薪资高于 2000 的部门：

# 6.#查询平均薪资高于2000的部门信息
SELECT d.deptno 部门编号,      -- 部门编号（来自 dept 表）d.dname 部门名称,      -- 部门名称（来自 dept 表）COUNT(e.empno) 部门人数,AVG(e.sal) 平均薪资
FROM emp e
RIGHT JOIN dept d
USING(DEPTNO) -- 连接员工表和部门表
GROUP BY d.deptno  -- 按部门分组（确保部门编号和名称唯一）
HAVINGavg(e.SAL) > 2000
ORDER BY  平均薪资 DESC;

三、单行函数

单行函数是对表中的每一行数据单独处理，返回与原表行数相同的结果。常见类型包括：

特点：

SELECT deptno 部门编号,UPPER(ename) 部门名称大写,  -- 单行函数：部门名称转大写COUNT(empno) 部门人数,      -- 统计函数：按部门统计人数AVG(sal) 平均薪资           -- 统计函数：按部门计算平均工资
FROM emp
GROUP BY deptno, ename;  -- 分组查询：按部门编号和名称分组具体来说，当你使用 GROUP BY 进行分组查询时，SELECT 后面只能出现两种类型的列：
出现在 GROUP BY 子句中的列
使用聚合函数（如 SUM(), COUNT(), AVG(), MAX(), MIN() 等）处理过的列

四、统计函数与分组查询与单行函数的关系

统计函数 vs 单行函数：

分组查询的桥梁作用：

例如：

# 所有人数
SELECT COUNT(EMPNO) 人数
FROM emp;
# 所有员工平均工资
SELECT AVG(SAL) 平均工资
FROM emp;

# 统计各岗位平均工资
SELECT JOB 岗位,AVG(SAL) 平均工资
FROM emp
GROUP BY JOB;

三者同时使用

SELECT deptno 部门编号,UPPER(dname) 部门名称大写,  -- 单行函数：部门名称转大写COUNT(empno) 部门人数,      -- 统计函数：按部门统计人数AVG(sal) 平均薪资           -- 统计函数：按部门计算平均工资
FROM emp
GROUP BY deptno, dname;  -- 分组查询：按部门编号和名称分组

SELECT deptno 部门编号,UPPER(ename) 部门名称大写,  -- 单行函数：部门名称转大写COUNT(empno) 部门人数,      -- 统计函数：按部门统计人数AVG(sal) 平均薪资           -- 统计函数：按部门计算平均工资
FROM emp
GROUP BY deptno, ename;  -- 分组查询：按部门编号和名称分组具体来说，当你使用 GROUP BY 进行分组查询时，SELECT 后面只能出现两种类型的列：
出现在 GROUP BY 子句中的列
使用聚合函数（如 SUM(), COUNT(), AVG(), MAX(), MIN() 等）处理过的列

七、WHERE 子查询与 FROM 子查询

(一)、WHERE 子查询

定义：子查询出现在 WHERE 或 HAVING 子句中，作为条件表达式的一部分，用于筛选主查询的数据。

1. 语法特点

子查询结果需能作为条件值或条件列表，常见形式：

执行顺序：先执行子查询，再将结果作为条件筛选主查询数据。

2. 示例解析

单行子查询（比较运算）：

-- 查询比SMITH工资高的员工信息
SELECT *
FROM emp
WHERE SAL > (SELECT SAL FROM emp WHERE ENAME = 'SMITH')
ORDER BY SAL DESC;

子查询 (SELECT SAL FROM emp WHERE ENAME = 'SMITH') 返回 SMITH 的工资（单行值）。

主查询筛选工资大于该值的员工。

多行子查询（IN 或 ANY）：

-- 查询与销售岗位薪资相同的员工信息
SELECT *
FROM emp
WHERE SAL IN (SELECT SAL FROM emp WHERE JOB = 'SALESMAN');

子查询返回所有销售岗位的薪资（多行值）。

主查询筛选薪资在该列表中的员工。

聚合函数子查询：

-- 查询比平均工资高的员工信息
SELECT *
FROM emp
WHERE SAL > (SELECT AVG(SAL) FROM emp);

3. 关键字扩展（ANY/ALL）

= ANY：

等价于 IN，匹配列表中任意一个值。

SELECT *
FROM emp
WHERE SAL = ANY (SELECT SAL FROM emp WHERE JOB = 'SALESMAN');

< ANY：

小于列表中的最大值。

SELECT *
FROM emp
WHERE SAL < ANY (SELECT SAL FROM emp WHERE JOB = 'SALESMAN');

> ANY：

比最小值大的数据

> ALL：

大于列表中的最大值。

< ALL：

小于列表中的最小值。

(二)、FROM 子查询

定义：子查询出现在 FROM 子句中，作为主查询的 “临时表”，需为子查询指定别名。

1. 语法特点

2. 示例解析

简单子查询作为临时表：

-- 与WHERE子查询示例1结果相同，但语法结构不同
SELECT *
FROM (SELECT *FROM empWHERE SAL > (SELECT SAL FROM emp WHERE ENAME = 'SMITH')
) AS high_sal_emp  -- 必须指定别名
ORDER BY SAL DESC;

子查询生成 “工资高于 SMITH 的员工” 临时表。

主查询对临时表按工资降序排序。

预先过滤数据：

SELECT *
FROM (SELECT empno, ename, sal, deptnoFROM empWHERE job = 'SALESMAN'
) AS salesmen
WHERE sal >= 1500;

子查询预先筛选出销售岗位的员工。

主查询在临时表基础上，进一步筛选薪资≥1500 的员工。

3. 优势

逻辑分层：将复杂查询拆分为 “数据准备层”（子查询）和 “结果处理层”（主查询），便于维护。

性能优化：子查询可提前过滤冗余数据，减少主查询的计算量。

(三)、WHERE 子查询 vs FROM 子查询

维度	WHERE 子查询	FROM 子查询
位置	出现在WHERE/HAVING子句中	出现在FROM子句中
作用	作为条件筛选主查询数据	作为数据源（临时表）供主查询使用
执行顺序	先执行子查询，再执行主查询	先执行子查询生成临时表，再执行主查询
子查询结果	需为单一值或值列表（匹配条件）	需为完整数据集（可含多字段、多行）
别名要求	无需别名	必须为子查询指定别名（临时表名）
典型场景	基于子查询结果的条件筛选（如 “比 SMITH 工资高”）	复杂数据预处理（如 “先筛选销售岗位，再处理薪资”）

四、总结

WHERE 子查询：适用于将子查询结果作为条件，直接筛选主查询数据，语法简洁，适合简单条件判断。

FROM 子查询：适用于复杂数据预处理，通过临时表分层处理逻辑，便于维护和性能优化。

两者可结合使用，实现更复杂的业务需求（如子查询嵌套、多表关联等）。

八、SELECT查询

定义：SELECT 是 SQL 中用于从表中提取数据的基础关键字，所有查询操作均以 SELECT 开头，决定返回哪些字段及如何展示。

(一)、SELECT 查询的基础用法

可在 SELECT 后直接使用单行函数处理字段（如字符转换、数值计算等）：

SELECT UPPER(ENAME) 姓名大写, ROUND(SAL, 2) 薪资保留两位小数 FROM emp;

可在 SELECT 后使用统计函数（聚合函数）进行汇总计算（常与 GROUP BY 结合）：

SELECT JOB, COUNT(EMPNO) 人数, AVG(SAL) 平均薪资 FROM emp GROUP BY JOB;

可嵌套子查询作为字段值，返回与主查询行数一致的结果

SELECT ENAME, SAL, (SELECT MAX(SAL) FROM emp) 最高工资 FROM emp;

SELECT子查询

定义：SELECT子查询是嵌套在SELECT子句中的子查询，作为主查询返回结果的一个字段值，其结果与主查询的行数保持一致（每行返回一个对应值）。

一、语法特点

二、示例解析

SELECT ENAME 姓名,SAL 薪资,(SELECT MAX(SAL) FROM emp) AS 最高工资  -- SELECT子查询：返回全表最高工资
FROM emp;

三、使用场景

四、注意事项

总结：SELECT子查询通过在字段列表中嵌套单行子查询，为每条主查询记录附加一个动态计算的参考值，适用于需对比或补充单行关联数据的场景。

九、分页查询

(一)、分页查询的必要性

(二)、分页查询语法（以 MySQL 为例）

关键字：LIMIT n, m

语法规则

SELECT 字段 FROM 表名
[WHERE 条件]
[ORDER BY 排序字段]
LIMIT n, m;

示例

1. 查询首页数据（前 10 条）：

SELECT * FROM emp LIMIT 0, 10;  -- 或简写为 LIMIT 10

2. 查询第二页数据（第 11-20 条）：

SELECT * FROM emp LIMIT 10, 10;

(三)、分页查询与其他语法的结合

与排序结合：

分页前需对数据排序，确保每页数据的顺序一致。

SELECT * FROM emp
ORDER BY SAL DESC  -- 按工资降序排序
LIMIT 10, 10;      -- 查询第二页数据

与筛选条件结合：

先筛选数据，再分页展示。

SELECT * FROM emp
WHERE DEPTNO = 10  -- 仅查询部门10的员工
LIMIT 0, 5;        -- 每页显示5条

与连接查询结合：

多表关联后分页展示结果。

SELECT e.ENAME, d.DNAME
FROM emp e 
LEFT JOIN dept d 
ON e.DEPTNO = d.DEPTNO
LIMIT 0, 5;

(四)、分页查询的注意事项

SELECT COUNT(*) FROM emp;
SELECT CEIL((SELECT COUNT(*) FROM emp) / 10);

十、函数整理

窗口函数

窗口函数是现代数据分析中处理复杂计算、排名、移动平均、累计值、分区内比较等任务的利器，是数据分析师日常工作中频繁使用的工具。

为什么窗口函数对数据分析岗位至关重要？

功能：

对数据的指定分区（窗口） 进行跨行计算，不折叠结果集（保留原始行），实现排名、累积、移动平均等复杂分析。

与 GROUP BY 关键区别：

维度	GROUP BY （分组聚合）	窗口函数
结果行数	折叠为分组数（行数减少）	保留原表行数（行数不变）
计算粒度	每组返回一个汇总值	每行返回基于窗口的独立计算结果
典型场景	部门平均工资、岗位人数统计	部门内薪资排名、累计销售额分析

1. 基础语法框架

SELECT  字段1,  字段2,  窗口函数() OVER (  [PARTITION BY 分区字段]  -- 将数据划分为多个窗口（类似分组）  [ORDER BY 排序字段]      -- 窗口内数据排序（影响排名、累积计算）  [ROWS/RANGE 窗口帧]      -- 定义计算范围（如 "当前行前3行"）  ) AS 别名  
FROM 表名;  

2. 常用窗口函数类型与示例

1）排名函数

函数	功能说明	示例场景
ROW_NUMBER()	为分区内每行生成唯一连续序号	按部门给员工薪资排名（无并列）
RANK()	并列时跳过后续序号（1,1,3）	销售业绩排名（允许名次并列）
DENSE_RANK()	并列时不跳号（1,1,2）	学生成绩等级排名（紧密排序）

示例：查询每个部门内员工的薪资排名（允许并列）

SELECT  DEPTNO 部门编号,  ENAME 员工姓名,  SAL 薪资,  RANK() OVER (  PARTITION BY DEPTNO    -- 按部门分区  ORDER BY SAL DESC      -- 薪资降序排序  ) AS 部门内薪资排名  
FROM emp;  

结果示例：

部门编号	员工姓名	薪资	部门内薪资排名
10	KING	5000	1
10	CLARK	2450	2
20	SCOTT	3000	1
20	FORD	3000	1	-- 并列第一
20	ADAMS	1100	3	-- RANK() 跳过2

2）聚合函数 + 窗口函数

功能：在分区内计算聚合值（如累加、移动平均），不折叠行。

常用函数：

SUM(字段) OVER (...)  -- 累计求和  
AVG(字段) OVER (...)  -- 移动平均  
MAX/MIN(字段) OVER (...)  

示例1：计算每位员工的累计薪资（按入职顺序累加）

SELECT  ENAME,  HIREDATE,  SAL,  SUM(SAL) OVER (  ORDER BY HIREDATE   -- 按入职日期排序  ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW  -- 从首行到当前行  ) AS 累计薪资  
FROM emp;  

3）取值函数

函数	功能说明
LAG(字段, N)	获取当前行前N行的数据
LEAD(字段, N)	获取当前行后N行的数据
FIRST_VALUE(字段)	返回窗口内第一行的值
LAST_VALUE(字段)	返回窗口内最后一行的值

示例：分析每月销售额环比增长率

SELECT  sale_month,  sales,  LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY sale_month) AS 上月销售额,  (sales - LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY sale_month)) / LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY sale_month) AS 环比增长率  
FROM sales_table;  

3. 窗口帧控制（ROWS vs RANGE）

关键字	说明	示例
ROWS	物理行 范围（推荐使用）	ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING （当前行前后各1行）
RANGE	逻辑值 范围（易混淆）	RANGE BETWEEN 100 PRECEDING AND 200 FOLLOWING （值在±100内）

常用帧范围：

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW  -- 从分区开始到当前行（累计算）  
ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING         -- 前3行到后1行  
ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING -- 当前行到分区结束  

4. 核心特点总结