用作统计使用，又称为聚合函数或统计函数或组函数。
sum 求和、avg 平均值、max 最大值、min 最小值、count 计算个数。
1、sum、avg一般用于处理数值型；max、min、count可以处理任何类型。
2、以上分组函数都忽略null值。
distinct 去重，和distinct搭配使用，先去重再计算。
①count(字段)
②count(*) 用来统计行数，因为在一个表中，每一行的值不能能都为null，因为设计了主键，主键不可能为null，只要有一个不为null，就会被统计，也就是行数。
③count(1) 用来统计行数，它相当于给一个表增加了一列，其中每一行都为1，然后统计1个个数，当然1也可以换成其他的，比如2 3 '王大锤’等等，只不过用1比较多而已。
效率：
既然count(字段)、count(*)、count(1) 三个都可以统计表中的行数，那么当三者作用相同时，肯定要比较三者的 效率 啦！
MYISAM存储引擎下，count(* )的效率高。
INNODB存储引擎下，count(*)和count(1)的效率差不多，比count(字段)效率高一些。
比如我们要查询员工的平均工资和所有的员工编号，因为查询员工的平均工资是一个值，查询所有的员工编号应该有多个值，所以两者不可以一块儿查询。
和分组函数一同查询的字段要求是 group by后的字段。
select 分组函数,列(要求出现在group by的后面)
from 表
【where 筛选条件】
group by 分组的列表
【order by 子句】
😮注意： 查询列表必须特殊，要求是分组函数和group by后出现的字段。
①查询每个工种的最高工资。
②查询每个位置上的部门个数。
①查询邮箱中包含a字符的，每个部门的平均工资。
②查询有奖金的每个领导手下员工的最高工资。
对于分组后的筛选，如果我们一下子写不出来的话，我们可以将其进行拆分查询。
①查询哪个部门的员工个数>2。
②查询每个工种有奖金的员工的最高工资>12000的工种编号和最高工资。
③查询领导编号>102的每个领导手下的最低工资>5000的领导编号是哪个，以及其最低工资。
| 数据源 | 位置 | 关键字 | |
|---|---|---|---|
| 分组前筛选 | 原始表 | group by子句的前面 | where |
| 分组后筛选 | 分组后的结果集 | group by子句的后面 | having |
①分组函数做条件肯定是放在having子句的后面
②能用分组前筛选的，就优先使用分组前的筛选
按员工姓名的长度分组，查询每一组的员工个数，筛选员工个数 > 5的有哪些？
支持别名查询
😇按多个字段进行分组，字段的位置可以交换。
查询每个部门每个工种的员工的平均工资
查询每个部门每个工种的员工的平均工资，并按平均工资的降序排序
