Применение агрегирующих функций

Агрегирующие функции выполняют вычисления на наборе значений, а возвращают одно.

Основные агрегирующие функции в SQL:

SUM(поле) возвращает сумму значений в поле;
AVG(поле) находит среднее арифметическое значений в поле;
MIN(поле) возвращает минимальное значение в поле;
МАХ(поле) возвращает максимальное значение в поле;
COUNT(*) выводит количество записей в таблице, а COUNT(поле) — количество записей в поле.

Агрегирующие функции применяют после оператора SELECT.

SQL
SELECT COUNT(billing_postal_code)
FROM invoice; 

Отобрать уникальные значения поможет ключевое слово DISTINCT. Иногда его сочетают с функцией COUNT.

SQL
SELECT COUNT(DISTINCT billing_country)
FROM invoice; 

Агрегирующие функции можно сочетать с математическими.

SQL
SELECT ROUND(AVG(total), 2)
FROM invoice; 

Схема базы данных

Задача 1 / 6

Перед тем как применить агрегирующие функции, нужно получить срез данных. Выгрузите все поля из таблицы invoice, выберите записи о заказах, оформленных в сентябре. Информацию о дате заказа содержит поле invoice_date. Тип данных поля — varchar. Не забудьте про функции для работы с датой.

Подсказка

Измените формат поля invoice_date с помощью конструкции CAST(... AS timestamp). Функция EXTRACT выделит месяц в виде числа: от 1 до 12.

Дополните запрос. Оставьте в таблице поля с идентификатором покупателя (поле customer_id), датой заказа без времени (поле invoice_date) и суммой заказа (поле total). Выберите покупателей с идентификаторами 11, 13, 44, 36, 48, 52, 54, 56.

Подсказка

Дополните запрос. Найдите минимальное и максимальное значения поля total. Условия для среза остаются прежними.

Подсказка

Добавьте к минимуму и максимуму несколько новых полей:

среднее значение поля total, округлённое до ближайшего числа;
количество уникальных идентификаторов покупателей из поля customer_id;
суммарная выручка.

Не меняйте условия для среза данных.

Подсказка

Посчитайте, сколько пропусков содержит поле fax из таблицы client.

Подсказка

Посчитайте среднюю стоимость заказов, оформленных в понедельник.

Подсказка

xxxxxxxxxx
 
SELECT *
FROM invoice
WHERE EXTRACT(MONTH FROM CAST(invoice_date AS timestamp)) = 09;
   

invoice_id	customer_id	invoice_date	billing_address	billing_city	billing_state	billing_country	billing_postal_code	total
56	9	2009-09-06 00:00:00	Sønder Boulevard 51	Copenhagen		Denmark	1720	1.98
57	11	2009-09-06 00:00:00	Av. Paulista, 2022	São Paulo	SP	Brazil	01310-200	1.98
58	13	2009-09-07 00:00:00	Qe 7 Bloco G	Brasília	DF	Brazil	71020-677	3.96
59	17	2009-09-08 00:00:00	1 Microsoft Way	Redmond	WA	USA	98052-8300	5.94
60	23	2009-09-11 00:00:00	69 Salem Street	Boston	MA	USA	2113	8.91
61	32	2009-09-16 00:00:00	696 Osborne Street	Winnipeg	MB	Canada	R3L 2B9	13.86
62	46	2009-09-24 00:00:00	3 Chatham Street	Dublin	Dublin	Ireland		0.99
140	52	2010-09-13 00:00:00	202 Hoxton Street	London		United Kingdom	N1 5LH	1.98
141	54	2010-09-13 00:00:00	110 Raeburn Pl	Edinburgh		United Kingdom	EH4 1HH	1.98
142	56	2010-09-14 00:00:00	307 Macacha Güemes	Buenos Aires		Argentina	1106	3.96
143	1	2010-09-15 00:00:00	Av. Brigadeiro Faria Lima, 2170	São José dos Campos	SP	Brazil	12227-000	5.94
144	7	2010-09-18 00:00:00	Rotenturmstraße 4, 1010 Innere Stadt	Vienne		Austria	1010	8.91
145	16	2010-09-23 00:00:00	1600 Amphitheatre Parkway	Mountain View	CA	USA	94043-1351	13.86
223	35	2011-09-07 00:00:00	Rua dos Campeões Europeus de Viena, 4350	Porto		Portugal		0.99
224	36	2011-09-20 00:00:00	Tauentzienstraße 8	Berlin		Germany	10789	1.98
225	38	2011-09-20 00:00:00	Barbarossastraße 19	Berlin		Germany	10779	1.98
226	40	2011-09-21 00:00:00	8, Rue Hanovre	Paris		France	75002	3.96
227	44	2011-09-22 00:00:00	Porthaninkatu 9	Helsinki		Finland	00530	5.94
228	50	2011-09-25 00:00:00	C/ San Bernardo 85	Madrid		Spain	28015	8.91
229	59	2011-09-30 00:00:00	3,Raj Bhavan Road	Bangalore		India	560001	13.86
306	5	2012-09-05 00:00:00	Klanova 9/506	Prague		Czech Republic	14700	16.86
307	19	2012-09-13 00:00:00	1 Infinite Loop	Cupertino	CA	USA	95014	1.99
308	20	2012-09-26 00:00:00	541 Del Medio Avenue	Mountain View	CA	USA	94040-111	3.98
309	22	2012-09-26 00:00:00	120 S Orange Ave	Orlando	FL	USA	32801	3.98
310	24	2012-09-27 00:00:00	162 E Superior Street	Chicago	IL	USA	60611	7.96
311	28	2012-09-28 00:00:00	302 S 700 E	Salt Lake City	UT	USA	84102	11.94
385	25	2013-09-02 00:00:00	319 N. Frances Street	Madison	WI	USA	53703	1.98
386	27	2013-09-02 00:00:00	1033 N Park Ave	Tucson	AZ	USA	85719	1.98
387	29	2013-09-03 00:00:00	796 Dundas Street West	Toronto	ON	Canada	M6J 1V1	3.96
388	33	2013-09-04 00:00:00	5112 48 Street	Yellowknife	NT	Canada	X1A 1N6	5.94
389	39	2013-09-07 00:00:00	4, Rue Milton	Paris		France	75009	8.91
390	48	2013-09-12 00:00:00	Lijnbaansgracht 120bg	Amsterdam	VV	Netherlands	1016	13.86
391	3	2013-09-20 00:00:00	1498 rue Bélanger	Montréal	QC	Canada	H2G 1A7	0.99