COUNT, SUM, AVG und GROUP BY: Zeilen ehrlich zusammenfalten

Filtern verengt eine Tabelle, aber manche Fragen brauchen den umgekehrten Zug: viele Zeilen zu einer Zahl zusammenfalten. Wie viel hat die Kantine heute eingenommen? Wie viele Bestellungen gab es? Das kannst du nicht durch Zeilen zeigen — du brauchst Aggregationsfunktionen, und die Idee kennst du schon: das ist Aggregation über eine Menge, derselbe Zug wie im Logik-Modul, nur auf einer echten Tabelle.

SELECT COUNT(*) FROM sales

4 rows in, 1 row out

SELECT SUM(count) FROM sales

40 + 55 + 23 + 60 = 178Eine Zeile kommt zurück, egal wie viele Zeilen hineingingen.

Die vier Funktionen, die du ständig brauchst: COUNT zählt Zeilen (oder Werte), SUM summiert, AVG liefert den Mittelwert, MAX und MIN geben das Größte und Kleinste. Jede frisst viele Werte und gibt genau einen zurück. COUNT(*) zählt Zeilen wie sie sind; COUNT(paid) zählt nur Zeilen, wo paid nicht NULL ist — der Unterschied ist oft genau die Geschichte.

Die Kantine will eine Zahl pro Gericht: wie viele Einheiten davon insgesamt verkauft wurden. Ohne Gruppieren müsstest du vier einzelne Abfragen schreiben mit WHERE item = 'soup', WHERE item = 'juice' und so weiter. GROUP BY erledigt alle in einer Abfrage und garantiert jedem Gericht genau eine Zeile.

SELECT item, SUM(count)
FROM   sales
GROUP  BY item

+---------+------------+
| item    | SUM(count) |
+---------+------------+
| soup    | 40         |
| juice   | 75         |
| salad   | 23         |
| sandwich| 55         |
+---------+------------+Eine Zeile pro Artikel: Jede Gruppe faltet sich in ihre Summe.

Hier die Mechanik. Die vier Zeilen fallen nach ihrem item-Wert in vier Gruppen. Innerhalb jeder Gruppe addiert SUM(count) die counts. Das Ergebnis hat eine Zeile pro Gruppe — nicht pro ursprünglicher Zeile. Daraus folgt auch, welche Spalten neben dem Aggregat in SELECT stehen dürfen: nur solche, die innerhalb der Gruppe einen einzelnen Wert haben.

SELECT item, price, SUM(count)
FROM   sales
GROUP  BY item

item    -> one value per group
SUM(count) -> one value per group
price   -> many values per group, no single answerWarum die Mischung aus gruppierten und nicht gruppierten Spalten keine Antwort hat.

Jetzt die feinste Falle, und sie braucht gar kein falsches SQL. Die Kantine misst die Schlange in Minuten. Zwei Tage, und die Mittelwerte sind fast gleich. Sagen dir der Mittelwert 3.2 und der Mittelwert 3.4, dass diese Tage ähnlich waren?

queue times in minutes for two days

monday:  1, 1, 1, 1, 12      AVG = 3.2
tuesday: 2, 3, 3, 4, 5       AVG = 3.4

same average, different daysDerselbe Durchschnitt, gebaut aus zwei sehr verschiedenen Tagen.

Montag war ruhig: Vier Schüler warteten eine Minute, ein unglücklicher wartete zwölf. Dienstag war eine gleichmäßige, milde Wartezeit für alle. Die Mittelwerte stimmen überein, die Tage haben nichts gemeinsam. Ein Durchschnitt ist eine Zahl, die die Arbeit einer ganzen Verteilung tut, und für sich allein kann er nicht sagen, ob die Zwölfer selten oder normal sind.