AVG()函数在MySQL中用于计算指定列的平均值，会忽略NULL值，仅对非NULL值求和后除以非NULL值的个数。使用时可结合WHERE子句筛选数据，如SELECT AVG(price) FROM products WHERE category = 'Electronics'；也可配合GROUP BY按组计算，如SELECT category, AVG(price) AS average_price FROM products GROUP BY category；若需将NULL视为0，则需用IFNULL或COALESCE处理，如AVG(IFNULL(score, 0))；与SUM、COUNT等函数组合可实现更复杂的统计分析，如加权平均等。
AVG()函数在MySQL中用于计算指定列的平均值。它是一个聚合函数，这意味着它会处理一组行，然后返回一个单一的汇总结果。简单来说，就是把所有符合条件的数值加起来，再除以这些数值的个数。
解决方案
使用AVG()函数的基本语法非常直观，通常是SELECT AVG(列名) FROM 表名;。例如，如果你有一个products表，里面有price列，想知道所有产品的平均价格，你可以这样写：
SELECT AVG(price) FROM products;
当然，实际应用中我们很少只计算全表的平均值。更多时候，我们会结合WHERE子句来筛选数据，或者使用GROUP BY子句来按类别计算平均值。
比如，我想知道某个特定类别的产品平均价格，假设类别是'Electronics'：
SELECT AVG(price) FROM products WHERE category = 'Electronics';
如果我想计算每个类别的平均价格，GROUP BY就派上用场了：
SELECT category, AVG(price) AS average_price FROM products GROUP BY category;
这里AS average_price只是给结果列起一个别名，让它更易读。
需要注意的是，AVG()函数默认会忽略NULL值。也就是说，如果某一行对应列的值是NULL，它不会被计入平均值的计算中。如果你希望将NULL值视为0来参与计算，你需要使用IFNULL()或COALESCE()函数进行处理。
-- 将NULL值视为0参与平均值计算 SELECT AVG(IFNULL(score, 0)) FROM student_scores;
AVG函数在处理NULL值时有什么特点？
说实话，AVG()函数对NULL值的处理方式，是初学者最容易混淆，也最容易导致数据分析结果偏差的地方。就像我刚才提到的，它会直接忽略NULL值。这意味着，如果你有一列数据是[10, 20, NULL, 30]，AVG()函数会计算(10 + 20 + 30) / 3 = 20，而不是(10 + 20 + 0 + 30) / 4 = 15。
这在很多场景下是合理的，比如计算学生的平均分数，一个学生缺考（NULL）不应该拉低整体的平均分，而是应该排除在计算之外。但有些时候，我们可能希望NULL代表“没有数据”或者“0”，这时候就得手动干预了。
我个人觉得，理解这个特点非常关键。如果你希望NULL值被当作0来计算，那么就必须显式地转换。最常用的就是IFNULL()或COALESCE()。
-- 假设我们有一个销售额表，有些销售记录可能因为各种原因没有销售额（NULL） -- 如果我们想把没有销售额的记录也算作0来计算平均值： SELECT AVG(IFNULL(sales_amount, 0)) AS avg_sales_including_zero FROM daily_sales; -- 如果我们只关心有实际销售额的平均值（默认行为）： SELECT AVG(sales_amount) AS avg_sales_excluding_null FROM daily_sales;
两者结果可能会大相径庭，具体用哪个，取决于你的业务逻辑和数据含义。有时候，AVG(column)和SUM(column) / COUNT(column)在有NULL值的情况下会产生不同的结果，因为COUNT(column)同样会忽略NULL值，而COUNT(*)或COUNT(1)会计算所有行，包括NULL值所在的行。这个细节在做一些复杂的统计时，需要特别留意。
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如何根据特定条件计算平均值？
根据特定条件计算平均值，这几乎是AVG()函数最常见的应用场景了。SQL的强大之处就在于它的灵活性，允许我们通过各种子句来精确地定义我们想要分析的数据范围。
最直接的方式就是使用WHERE子句。它在数据被聚合之前，就先对行进行了过滤。例如，我们想看2023年所有订单的平均金额：
SELECT AVG(order_total) FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';
更进一步，当我们需要按组（或类别）计算平均值时，GROUP BY子句是不可或缺的。它将数据集分成若干个逻辑组，然后AVG()函数会独立地对每个组进行计算。比如，计算每个客户的平均订单金额：
SELECT customer_id, AVG(order_total) AS average_order_value FROM orders GROUP BY customer_id;
有时候，我们可能不仅想按组计算平均值，还想进一步筛选那些平均值符合特定条件的组。这时候，HAVING子句就登场了。HAVING子句是在GROUP BY之后，对聚合结果进行过滤的。
-- 找出平均订单金额超过1000的客户 SELECT customer_id, AVG(order_total) AS average_order_value FROM orders GROUP BY customer_id HAVING AVG(order_total) > 1000;
这里需要理解的是SQL查询的逻辑顺序：FROM -> WHERE -> GROUP BY -> AVG() (及其他聚合函数) -> HAVING -> SELECT -> ORDER BY。WHERE先过滤原始行，GROUP BY将过滤后的行分组，AVG()在每个组内计算，HAVING再过滤这些分组后的结果。这种分步处理的方式，让我们可以非常精细地控制数据的聚合与筛选。
AVG函数与其他聚合函数（如SUM、COUNT）结合使用有什么技巧？
在实际的数据分析任务中，AVG()函数很少单独出现。它常常与SUM()、COUNT()、MIN()、MAX()等其他聚合函数一起，为我们提供一个全面、多维度的统计视图。这种组合使用，能让我们从不同角度理解数据。
最常见的组合，莫过于在一个查询中同时计算总和、平均值和计数。这对于了解一个群体的整体表现、典型表现和规模都非常有帮助。
-- 假设我们想分析每个部门的员工薪资情况
SELECT
department,
COUNT(employee_id) AS total_employees, -- 部门员工总数
SUM(salary) AS total_salary_payout, -- 部门总薪资支出
AVG(salary) AS average_salary, -- 部门平均薪资
MIN(salary) AS min_salary, -- 部门最低薪资
MAX(salary) AS max_salary -- 部门最高薪资
FROM
employees
GROUP BY
department
ORDER BY
average_salary DESC;通过这样一个查询，我们不仅知道每个部门的平均薪资，还能看到部门规模、总支出以及薪资范围，这比单独看平均值要丰富得多。
另一个技巧是，我们可以利用AVG()和COUNT()来间接处理一些复杂情况。例如，我们知道AVG(column) = SUM(column) / COUNT(column)（当NULL值被忽略时）。有时候，为了计算一个更复杂的平均值，比如加权平均，我们可能需要手动计算SUM(weight * value) / SUM(weight)，这时候AVG()就不是直接适用的了，但SUM()和COUNT()（或SUM()本身）的组合就非常灵活。
-- 假设我们有课程分数，每门课有不同的学分（权重）
-- 计算学生的加权平均分
SELECT
student_id,
SUM(score * credits) / SUM(credits) AS weighted_average_score
FROM
student_grades
GROUP BY
student_id;这里就没有直接用AVG()，而是通过SUM()的组合来实现。这种思维方式在处理更复杂的数据聚合需求时非常有用。聚合函数的强大之处，就在于它们可以灵活组合，为我们揭示数据深层次的模式和洞察。
