Агрегатные функции в SQL запросах: что это и для чего нужны

Введение

В мире данных часто требуется не просто извлечь информацию, но и обобщить ее: посчитать общее количество записей, вычислить среднее значение или сумму этих значений, найти максимум или минимум. Именно для этого в SQL существуют агрегатные функции — специальные функции, которые обрабатывают набор значений и возвращают единственный результат для указанной группы полей.

В этой статье мы разберем, что такое агрегатные функции, как они работают и где применяются. Рассмотрим основные функции: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN, а также их комбинации. Узнаем, как группировать данные с помощью GROUP BY и фильтровать агрегированные результаты с помощью HAVING в рамках единого запроса. В конце приведем практические примеры для закрепления материала.

Что такое агрегатная функция в SQL

Агрегатная функция — это операция, которая принимает множество значений (например, все числа в столбце) и возвращает одно вычисленное значение.

Основные особенности:

1. Работают с наборами данных (столбцами или выражениями).
2. Игнорируют NULL (кроме COUNT()).
3. Используются вместе с GROUP BY для групповой обработки.
   Без агрегатных функций пришлось бы выгружать все строки и считать вручную, что неэффективно.

Для чего используются агрегатные функции

Основные задачи агрегатных функций:

• Анализ данных (например, расчет средних продаж или общей выручки).
• Фильтрация (выбор групп, где сумма больше заданного значения).
• Оптимизация (агрегация на стороне БД, а не в отчете).

Пример: вместо выгрузки всех заказов можно сразу получить их общее количество и сумму по группам товаров и месяцам.

Функция COUNT

Считает количество строк или не-NULL значений. Чаще всего применяется для калькуляции числа клиентов, остатков, строк (при валидации таблиц).

Синтаксис:

SELECT поле (одно или несколько), COUNT(по полю) FROM table
GROUP BY поле (одно или несколько)

Если нужно просто посчитать количество строк в таблице, то синтаксис будет выглядеть упрощенным:

SELECT COUNT(*) FROM table

Примеры:

1. Количество заказов по месяцам:

SELECT month, COUNT(order_id) FROM orders
GROUP BY month

2. Количество уникальных пользователей, купивших продукт в 2024 году:
   Важно: COUNT() считает все строки, включая NULL, а COUNT(column) — только не-NULL значения.

Также внутри COUNT можно использовать DISTINCT, которые уникализирует данные.

SELECT month, product, COUNT(distinct client_uk) FROM clients
WHERE month >= ‘2024-01-01’
GROUP BY month, product

Функция SUM

Суммирует значения в столбце. Обычно используется для суммирования продаж, размеров транзакций,
Синтаксис:

SELECT SUM(по полю) FROM table

Пример:
Общая выручка за 2024 год:

SELECT SUM(revenue) as total_revenue FROM sales
WHERE 1 = 1
	AND DATE >= ‘2024-01-01’
	AND DATE < ‘2025-01-01’

Особенности:

• Игнорирует NULL.
• Работает только с числами.

Функция AVG

Вычисляет среднее арифметическое значение.
Синтаксис:

SELECT AVG(по полю) FROM table

Пример:
Средний чек в магазине за 2024 год:

SELECT AVG(RUR_AMT) as avg_bill FROM transactions
WHERE 1 = 1
	AND DATE >= ‘2024-01-01’
	AND DATE < ‘2025-01-01’

Нюансы:

• NULL не учитывается.
• Для точности можно использовать CAST:

SELECT CAST(AVG(RUR_AMT) as FLOAT) as avg_bill FROM transactions
WHERE 1 = 1
	AND DATE >= ‘2024-01-01’
	AND DATE < ‘2025-01-01’

Функции MAX и MIN

Находят максимальное и минимальное значение в столбце. Основываясь на своем опыте, чаще всего применяются для поиска максимальной и минимальной даты, но можно использовать и для других целей, например для выявления границ выборки.

Синтаксис:

SELECT MIN(по полю), MAX(по полю) from table

Пример:
Самый дорогой и дешевый товар:

SELECT MAX(price) as max_price, MIN(price) as min_price from items

Применение:

• Анализ диапазонов (цена, даты, возраст).
• Поиск экстремальных значений.

Захотелось стать BI-аналитиком?
Всего за несколько месяцев вы уже станете junior-специалистом
Записаться на консультацию

Комбинирование функций

Агрегатные функции можно сочетать в одном запросе. Например, для расчета количества продаж можно посчитать количество уникальных клиентов, количество продаж и средний чек.

Пример:
Статистика по заказам:

	SELECT
		Period,
		COUNT(DISTINCT client_uk) as cl_dis,
		SUM(sale_flag) as sales,
		AVG(RUR_AMT) as avg_bill
	FROM orders
	WHERE period >= ‘2025-01-01’
	GROUP BY period

Использование GROUP BY

GROUP BY группирует данные перед применением агрегатных функций. То есть, простыми словами, GROUP BY позволяет вам агрегировать данные по определенному значению поля. Например, у вас есть три вида фруктов (бананы, яблоки и груши), которые хранятся на 10 складах. Вам нужно посчитать общие остатки каждого фрукта на складах. Для этого мы убираем поле с наименование склада и группируем данные по полю, где указано наименование фруктов:

	SELECT fruit, sum(fruit_cnt) as cnt FROM remains
	GROUP BY fruit

Пример:
Выручка по странам:

SELECT country_name, SUM(revenue) as revenue FROM county_sales
GROUP BY country_name

Важно:

• В SELECT можно включать только агрегатные функции или столбцы из GROUP BY.
• Порядок группировки: GROUP BY → агрегация.

Использование HAVING

HAVING фильтрует результаты после агрегации (в отличие от WHERE).

Пример:
Страны с выручкой больше 1 млн:

SELECT country_name, SUM(revenue) as revenue FROM county_sales
Where date >= ‘2024-01-01’
GROUP BY country_name
HAVING SUM(revenue) > 1000000

Отличие от WHERE:

• WHERE фильтрует до агрегации.
• HAVING — после.

Агрегатные оконные функции

Оконные функции (OVER) позволяют применять агрегацию без свертки строк.

Пример:
Сумма продаж по продуктам с накоплением:

SELECT 
	date,
	product,
	SUM(sales) OVER(PARTITION BY product ORDER BY date) as running_total
FROM sales

Ключевые возможности:

• PARTITION BY — аналог GROUP BY внутри окна.
• ORDER BY — порядок вычислений.

Примеры

1. Количество пользователей по городам:

SELECT city, count(clinet_uk) as cnt FROM users
GROUP BY city

2. Средний возраст клиентов по статусу:

SELECT status, AVG(age) as avg_age FROM customers
GROUP BY status

3. Топ-5 товаров по продажам:

SELECT 
	product,
	SUM(sales) as sales
FROM sales
WHERE date >= ‘2025-01-01’
GROUP BY product
ORDER BY sales DESC
LIMIT 5;

Заключение

Агрегатные функции — мощный инструмент для анализа данных в SQL.

Они позволяют:

• Считать количество, сумму, среднее, максимум и минимум.
• Группировать данные с GROUP BY.
• Фильтровать агрегированные результаты через HAVING.
• Использовать оконные функции для сложных расчетов.

Советы по оптимизации:

1. Фильтруйте данные WHERE до агрегации.
2. Используйте индексы для столбцов в GROUP BY.
3. Для больших таблиц применяйте приблизительные агрегаты (например, APPROX_COUNT_DISTINCT).

Освоив агрегатные функции, вы сможете легко строить отчеты, анализировать метрики и оптимизировать запросы.

Захотелось стать BI-аналитиком?
Всего за несколько месяцев вы уже станете junior-специалистом
Записаться на консультацию