COUNT, SUM, AVG: rader blir tal
What you'll learn
- skriva frågor med
COUNT,SUM,AVG,MINochMAXsom fäller ihop en uppsättning rader till en enda sammanfattning - kombinera
WHEREmed aggregat för att bara summera de rader du bryr dig om — exempelvis betalda ordrar - skilja på
COUNT(*),COUNT(col)ochCOUNT(DISTINCT col)och förklara varför de ger tre olika tal på samma data - förklara varför
SELECT status, COUNT(*)utanGROUP BYkraschar med ett fel
Vi tjuvkikar framåt. Vissa exempel i det här kapitlet fogar ihop två tabeller med JOIN — det är ämnet för Kapitel 4, där vi går igenom det ordentligt. Tills vidare kan du läsa en rad som orders o JOIN order_items oi ON oi.order_id = o.id helt enkelt som ”vi limmade ihop raderna från två tabeller via en nyckel”. Det viktiga här är aggregaten i sig, inte själva JOIN.
Kapitel 3 — ”Butikens puls”
Behörigheten ”Analytiker” lägger sig som en varm bärnstensfärgad rand på ditt passerkort. K:s krypterade block öppnade sig aldrig, men dess rubrik kan du utantill: ”Råa rader är brus. Mening uppstår först när du kan lägga ihop dem.” QUERY dämpar de överflödiga holopanelerna och lämnar en kvar — tom, med en ensam punkt som pulserar i mitten.
QUERY: Du har läst arkivet rad för rad. Det räcker. I dag lyssnar vi på dess hjärta.
Aggregatfunktioner: många rader → ett tal
En vanlig SELECT visar raderna som de är: order efter order, vara efter vara. En aggregatfunktion pressar ihop en uppsättning rader till ett mått du kan säga högt: hur många ordrar, hur stora intäkter, vilket genomsnittligt ordervärde. För en arkivarie är det själva pulsen: ett enda tal som bär hela strömmen.
De fem arbetshästarna:
| Funktion | Vad den räknar |
|---|---|
COUNT(*) | antalet rader, till exempel ordrar |
SUM(x) | summan av en kolumns värden |
AVG(x) | genomsnittsvärdet |
MIN(x) | minimum |
MAX(x) | maximum |
Om det inte finns något GROUP BY i en SELECT fäller aggregatet ihop hela tabellen (eller det som överlever WHERE) till en enda rad.
SELECT COUNT(*) AS ordrar, SUM(total_amount) AS intäkter
FROM orders
WHERE status = 'paid';
Här behåller WHERE först bara de betalda ordrarna, och sedan summerar aggregaten den uppsättningen. Så får du ingen rå lista utan en kort sammanfattning — Kotomarkets första hjärtslag.
Viktigt: du får inte blanda ett aggregat och en vanlig kolumn i samma SELECT utan GROUP BY. Frågan SELECT status, COUNT(*) FROM orders kraschar med ett fel — SQL gissar inte vilken status som ska visas bredvid ett enda totalt antal.

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:
| id | user_id | status | total_amount |
|---|---|---|---|
| 101 | 7 | paid | 1200 |
| 102 | 9 | paid | 3500 |
| 103 | 7 | paid | 800 |
| 104 | 12 | paid | 2100 |
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:
| Функция | Что считает | Пример вопроса |
|---|---|---|
COUNT(*) | количество строк | Сколько заказов? |
SUM(x) | сумму значений | Какая выручка? |
AVG(x) | среднее значение | Какой средний чек? |
MIN(x) | минимальное значение | Какой самый маленький чек? |
MAX(x) | максимальное значение | Какой 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_count | revenue | avg_order_amount | min_order_amount | max_order_amount |
|---|---|---|---|---|
| 4 | 7600 | 1900 | 800 | 3500 |
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.
ROUND(...,2) avrundar genomsnittet till två decimaler.| всего_заказов | покупателей | выручка | средний_чек | минимум | максимум |
|---|---|---|---|---|---|
| 86 | 35 | 1381230.00 | 16060.81 | 890.00 | 42110.00 |
COUNT(*) och COUNT(DISTINCT col) besvarar olika frågor. COUNT(*) räknar rader, medan COUNT(DISTINCT user_id) räknar hur många distinkta köpare som står bakom dem. Om det finns fler ordrar än köpare är arkivet inte trasigt: någon kom tillbaka och köpte igen.
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:
| id | promo_code |
|---|---|
| 1 | SALE |
| 2 | SALE |
| 3 | |
| 4 | VIP |
| 5 | NULL |
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_count | with_promo_code | different_promo_codes |
|---|---|---|
| 5 | 3 | 2 |
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_count | revenue | avg_order_amount | min_order_amount | max_order_amount |
|---|---|---|---|---|
| 0 | NULL | NULL | NULL |
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:
| id | status |
|---|---|
| 1 | paid |
| 2 | pending |
| 3 | paid |
| 4 | cancelled |
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:
| status | orders_count |
|---|---|
| paid | 80 |
| pending | 25 |
| cancelled | 18 |
| refunded | 5 |
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
Intervjufråga: En tabell har hundra rader, och vissa värden i kolumnen manager_id är NULL. Vad returnerar COUNT(*), COUNT(manager_id) och COUNT(DISTINCT manager_id), och varför är talen olika?
Starkt svar: COUNT(*) returnerar 100 — den räknar rader och bryr sig inte om NULL. COUNT(manager_id) returnerar färre: bara rader där manager_id är ifylld, eftersom aggregat ignorerar NULL. COUNT(DISTINCT manager_id) är ännu mindre eller lika stor: antalet distinkta icke-tomma värden. Det är tre olika frågor till datan: ”hur många rader”, ”hur många är ifyllda”, ”hur många distinkta”.
Intervjufråga: Varför är SELECT status, COUNT(*) FROM orders utan GROUP BY ett fel?
Starkt svar: Aggregatet fäller ihop resultatmängden till en enda rad, men status förblir flervärd — den skiljer sig mellan rader, och SQL gissar inte vilket värde som ska visas. Antingen tar du bort status, eller så lägger du till GROUP BY status, och antalet beräknas separat för varje status.
SELECT AVG(price) FROM products;, если GROUP BY не указан?COUNT(*)?COUNT(user_id) отличается от COUNT(DISTINCT user_id)?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.