Aggregation: measuring the business

COUNT, SUM, AVG: rows become numbers

25 min
What you'll learn
  • write queries with COUNT, SUM, AVG, MIN, and MAX that collapse a set of rows into a single summary
  • combine WHERE with to total only the rows you care about — paid orders, for instance
  • tell COUNT(*), COUNT(col), and COUNT(DISTINCT col) apart and explain why they return three different numbers on the same data
  • explain why SELECT status, COUNT(*) without GROUP BY fails with an error

Looking ahead. Some examples in this chapter stitch two tables together with JOIN — that's the subject of Chapter 4, where we'll cover it properly. For now, just read a line like orders o JOIN order_items oi ON oi.order_id = o.id as "glued the rows of two tables together by a key." What matters here are the themselves, not the JOIN.

Chapter 3 — "The Store's Pulse"

"Analyst" clearance settles onto your pass as a warm amber stripe. K.'s encrypted block never did open, but you know its heading by heart: "Raw rows are noise. Meaning appears once you can add them up." QUERY dims the spare holopanels and leaves one — empty, with a single dot pulsing at its center.

QUERY: You've been reading the archive row by row. Enough. Today we listen to its heart.

A cadet at a holopanel: a stream of capsule-rows compresses into a single pulsing dot — one figure
An aggregate compresses hundreds of rows into a single heartbeat — a number you can say out loud.

До этого момента ты в основном доставал строки.

Например:

SELECT id, user_id, status, total_amount
FROM orders
WHERE status = 'paid';

Такой запрос показывает оплаченные заказы один за другим:

iduser_idstatustotal_amount
1017paid1200
1029paid3500
1037paid800
10412paid2100

Это полезно, если нужно посмотреть сами строки.

Но часто бизнесовый вопрос звучит иначе:

Сколько было оплаченных заказов?
Какая общая выручка?
Какой средний чек?
Какой был минимальный и максимальный чек?
Сколько разных покупателей сделали заказ?

На такие вопросы не нужен длинный список строк. Нужна сводка.

Для этого в SQL есть .

Агрегатная функция берёт набор строк и сворачивает его в одно итоговое значение.

Например:

SELECT COUNT(*) AS orders_count
FROM orders;

Этот запрос не показывает каждый заказ отдельно. Он возвращает одно число: сколько строк есть в таблице orders.

Агрегатные функции: много строк → одно значение

Агрегаты превращают поток строк в показатель, который можно произнести вслух.

Не:

заказ 101
заказ 102
заказ 103
заказ 104

А:

всего 4 заказа

Не:

1200
3500
800
2100

А:

общая сумма 7600
средний чек 1900
минимальный чек 800
максимальный чек 3500

Пять основных агрегатных функций:

ФункцияЧто считаетПример вопроса
COUNT(*)количество строкСколько заказов?
SUM(x)сумму значенийКакая выручка?
AVG(x)среднее значениеКакой средний чек?
MIN(x)минимальное значениеКакой самый маленький чек?
MAX(x)максимальное значениеКакой самый большой чек?

Например:

SELECT
    COUNT(*) AS orders_count,
    SUM(total_amount) AS revenue,
    AVG(total_amount) AS avg_order_amount,
    MIN(total_amount) AS min_order_amount,
    MAX(total_amount) AS max_order_amount
FROM orders;

Если в запросе нет GROUP BY, считают итог по всему набору строк, который дошёл до них.

То есть результатом будет одна строка:

orders_countrevenueavg_order_amountmin_order_amountmax_order_amount
4760019008003500
9905990129034902790SUM14 550one number
An aggregate function compresses a stream of rows into a single result — one figure for the whole set.

COUNT: сколько строк

COUNT отвечает на вопрос «сколько?».

Самая частая форма:

COUNT(*)

Она считает строки.

Например:

SELECT COUNT(*) AS orders_count
FROM orders;

Результат:

orders_count
128

Звёздочка в COUNT(*) не означает «выбери все столбцы». Здесь она означает:

считай сами строки.

COUNT(*) не смотрит, какие значения лежат внутри столбцов. Ему важно только, существует строка или нет.

Поэтому COUNT(*) подходит, когда вопрос звучит так:

Сколько всего заказов?
Сколько всего товаров?
Сколько всего пользователей?
Сколько строк осталось после фильтра?

Например, сколько оплаченных заказов:

SELECT COUNT(*) AS paid_orders_count
FROM orders
WHERE status = 'paid';

Здесь сначала WHERE оставляет только оплаченные заказы, а потом COUNT(*) считает оставшиеся строки.

SUM, AVG, MIN и MAX

SUM считает сумму.

SELECT SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
WHERE status = 'paid';

Так можно получить выручку по оплаченным заказам.

AVG считает среднее значение.

SELECT AVG(total_amount) AS avg_order_amount
FROM orders
WHERE status = 'paid';

Так можно получить средний чек по оплаченным заказам.

MIN ищет минимальное значение.

SELECT MIN(total_amount) AS min_order_amount
FROM orders
WHERE status = 'paid';

MAX ищет максимальное значение.

SELECT MAX(total_amount) AS max_order_amount
FROM orders
WHERE status = 'paid';

Все эти функции можно использовать вместе:

SELECT
    COUNT(*) AS paid_orders_count,
    SUM(total_amount) AS revenue,
    AVG(total_amount) AS avg_order_amount,
    MIN(total_amount) AS min_order_amount,
    MAX(total_amount) AS max_order_amount
FROM orders
WHERE status = 'paid';

Так один запрос возвращает сводку по оплаченным заказам.

WHERE сначала отбирает строки, потом агрегат считает

Важно понимать порядок мысли.

В запросе:

SELECT
    COUNT(*) AS paid_orders_count,
    SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
WHERE status = 'paid';

сначала работает фильтр:

WHERE status = 'paid'

Он оставляет только оплаченные заказы.

И только потом считают итог по оставшимся строкам:

COUNT(*)
SUM(total_amount)

То есть запрос не считает все заказы, а потом как-то помечает оплаченные. Он сначала убирает лишние строки, а затем считает итог.

Это удобно для любых уточнений.

Выручка только по оплаченным заказам:

WHERE status = 'paid'

Количество отменённых заказов:

WHERE status = 'cancelled'

Средний чек за определённый период:

WHERE created_at >= '2024-01-01'
  AND created_at <  '2024-02-01'

Сначала формируется набор строк. Потом агрегат превращает его в число.

КВЕРИ: Прежде чем слушать пульс, выбери, чьё сердце слушаешь. Все заказы, оплаченные заказы и отменённые заказы звучат по-разному.

Listen to the store's heart: a single row with all its vital signs — how many paid orders, how many distinct buyers stand behind them, the revenue, and the smallest and largest order. ROUND(...,2) rounds the average to two decimal places.
Query result
всего_заказовпокупателейвыручкасредний_чекминимуммаксимум
86351381230.0016060.81890.0042110.00

COUNT(*) and COUNT(DISTINCT col) answer different questions. COUNT(*) counts rows, while COUNT(DISTINCT user_id) counts how many distinct buyers stand behind them. If there are more orders than buyers, the archive isn't broken: someone came back and bought again.

COUNT(*), COUNT(col), COUNT(DISTINCT col)

У COUNT есть несколько форм, и они отвечают на разные вопросы.

Разберём на маленьком примере.

Пусть есть таблица visits:

idpromo_code
1SALE
2SALE
3
4VIP
5NULL

Запрос:

SELECT
    COUNT(*) AS rows_count,
    COUNT(promo_code) AS with_promo_code,
    COUNT(DISTINCT promo_code) AS different_promo_codes
FROM visits;

вернёт:

rows_countwith_promo_codedifferent_promo_codes
532

Почему так?

COUNT(*) считает все строки.

В таблице 5 строк, значит результат — 5.

COUNT(promo_code) считает строки, где promo_code заполнен.

Значения NULL он не считает. Заполненные промокоды есть в трёх строках:

SALE
SALE
VIP

Значит результат — 3.

COUNT(DISTINCT promo_code) считает разные заполненные значения.

Из заполненных значений:

SALE
SALE
VIP

разных только два:

SALE
VIP

Значит результат — 2.

Итого:

COUNT(*)                 → сколько строк
COUNT(promo_code)        → у скольких строк промокод заполнен
COUNT(DISTINCT promo_code) → сколько разных заполненных промокодов

Это три разных вопроса к данным, поэтому ответы могут быть разными.

Агрегаты и NULL

Общее правило:

обычно игнорируют NULL.

Например, есть значения:

total_amount
1000
2000

SUM(total_amount) сложит только заполненные значения:

1000 + 2000 = 3000

AVG(total_amount) тоже возьмёт только заполненные значения:

(1000 + 2000) / 2 = 1500

Не так:

(1000 + 2000 + NULL) / 3

MIN и MAX тоже ищут минимум и максимум среди заполненных значений.

Единственное важное исключение — COUNT(*).

COUNT(*) считает строки, а не значение конкретного столбца, поэтому NULL внутри столбцов его не волнует.

Сравни:

SELECT
    COUNT(*) AS rows_count,
    COUNT(total_amount) AS filled_amounts,
    SUM(total_amount) AS total_sum,
    AVG(total_amount) AS avg_amount
FROM orders;

COUNT(*) ответит на вопрос:

сколько строк

COUNT(total_amount) ответит на вопрос:

у скольких строк заполнен total_amount

Это не одно и то же.

Если после WHERE не осталось строк

Иногда фильтр может не найти ни одной строки.

Например:

SELECT
    COUNT(*) AS orders_count,
    SUM(total_amount) AS revenue,
    AVG(total_amount) AS avg_order_amount,
    MIN(total_amount) AS min_order_amount,
    MAX(total_amount) AS max_order_amount
FROM orders
WHERE status = 'status_that_does_not_exist';

Если таких заказов нет, результат всё равно будет одной строкой, потому что без GROUP BY возвращает одну сводку по выбранному набору.

Но значения будут разными:

orders_countrevenueavg_order_amountmin_order_amountmax_order_amount
0NULLNULLNULL

COUNT(*) вернёт 0, потому что строк нет.

А SUM, AVG, MIN и MAX вернут NULL, потому что им нечего суммировать, усреднять или сравнивать.

Если в отчёте вместо NULL нужна нулевая выручка, можно использовать COALESCE:

SELECT
    COUNT(*) AS orders_count,
    COALESCE(SUM(total_amount), 0) AS revenue
FROM orders
WHERE status = 'status_that_does_not_exist';

Это не меняет данные в таблице. Просто в результате запроса вместо пустого итога показывается 0.

COUNT(*) и COUNT(1)

Иногда в чужих запросах можно встретить:

COUNT(1)

Например:

SELECT COUNT(1)
FROM orders;

В PostgreSQL для обычного подсчёта строк это по смыслу то же самое, что:

SELECT COUNT(*)
FROM orders;

Почему?

Потому что 1 — это выражение, которое не бывает NULL. В каждой строке оно существует, значит COUNT(1) считает каждую строку.

Но для читаемости лучше писать:

COUNT(*)

Так сразу видно, что ты считаешь строки.

Миф о том, что COUNT(1) обязательно быстрее COUNT(*), для PostgreSQL не является полезным правилом. На этом уровне запомни проще:

нужны строки — пиши COUNT(*).

Почему обычный столбец рядом с агрегатом даёт ошибку

Посмотри на запрос:

SELECT status, COUNT(*)
FROM orders;

Кажется, что он должен показать статус и количество заказов.

Но без GROUP BY такой запрос падает с ошибкой.

Почему?

COUNT(*) без GROUP BY сворачивает все выбранные строки в одну итоговую строку.

Например:

count
128

А status — это обычный столбец. В таблице у разных заказов разные статусы:

idstatus
1paid
2pending
3paid
4cancelled

Если весь набор строк схлопнулся в одну строку результата, какой status SQL должен показать рядом с общим количеством?

paid?
pending?
cancelled?

SQL не угадывает. Он требует, чтобы ты явно описал логику.

Если нужен общий счётчик всех заказов — убери status:

SELECT COUNT(*) AS orders_count
FROM orders;

Если нужно количество заказов по каждому статусу — добавь GROUP BY:

SELECT status, COUNT(*) AS orders_count
FROM orders
GROUP BY status;

Тогда результат будет не одна общая строка, а отдельная строка на каждый статус:

statusorders_count
paid80
pending25
cancelled18
refunded5

GROUP BY подробно разберём дальше. Пока важно понять саму причину ошибки:

схлопывает строки, а обычный столбец остаётся многозначным. SQL не выбирает одно значение за тебя.

Главное правило без GROUP BY

Если в запросе нет GROUP BY, агрегатные функции считают итог по всему набору строк, который остался после WHERE.

SELECT COUNT(*), SUM(total_amount)
FROM orders
WHERE status = 'paid';

Такой запрос вернёт одну строку.

Обычный столбец рядом с агрегатом без группировки писать нельзя:

SELECT status, COUNT(*)
FROM orders;

Такой запрос некорректен, потому что status может быть разным у разных строк.

Interview question

Interview question: A table has a hundred rows, and some values in the manager_id column are NULL. What do COUNT(*), COUNT(manager_id), and COUNT(DISTINCT manager_id) return, and why are the numbers different?

Strong answer: COUNT(*) returns 100 — it counts rows and ignores NULL. COUNT(manager_id) returns fewer: only rows where manager_id is filled in, because ignore NULL. COUNT(DISTINCT manager_id) is smaller still or equal: the number of distinct non-empty values. These are three different questions to the data: "how many rows," "how many are filled in," "how many distinct."

Interview question: Why is SELECT status, COUNT(*) FROM orders without GROUP BY an error?

Strong answer: The aggregate collapses the result set into a single row, but status stays multivalued — it differs across rows, and SQL won't guess which value to show. Either drop status, or add GROUP BY status, and the count is computed separately for each status.

Check yourself
Что даст запрос SELECT AVG(price) FROM products;, если GROUP BY не указан?
Check yourself
Что считает COUNT(*)?
Check yourself
Чем COUNT(user_id) отличается от COUNT(DISTINCT user_id)?
Check yourself
Почему запрос SELECT status, COUNT(*) FROM orders; без GROUP BY некорректен?

КВЕРИ: Сырые строки показывают события. Агрегаты показывают пульс: сколько, на какую сумму, в каких границах и с каким средним ритмом.