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用了count（*）。测试存在性有时会以模仿布尔值的方式实现：
casecount（*）
when 0then 'N'
else'Y'
end
对于上述实现，只要存在与条件相符的记录，就会读取其中每条记录。其实，只需找到一条记
录就足以判断要显示 Y 还是 N，通过测试存在性或限制返回记录数可以写出更高效的语句，
一旦发现条件相符就停止处理即可。
当要解决的问题与最多、最少、最大、第一、最后有关时，聚合函数（可能会当成 OLAP 函数
使用）很可能是最佳选择。也就是说，不要认为聚合函数仅支持count、sum、max、min、avg
等功能，否则就说明你还没有充分理解聚合函数。
有趣的是，聚合函数在作用范围上非常狭窄。除了计算最大值和最小值，它们唯一能做的就是
简单的算术运算：count（）每遇到的一行加 1；avg（）一方面将字段值累加，另一方面不断加 1计
数，最后进行除法运算。
聚合函数有时可取得令人吃惊的效果，比如通过sum就可以做很多事情。喜欢数学的朋友知道，
通过对数和次方函数，要在sum和乘积（product）之间转换有多简单。喜欢逻辑的朋友也会知
道OR 很依赖sum，而AND很依赖乘积。
下面通过简单的例子说明聚合的强大作用。假设要进行装运（shipment）处理，一次装运由一
些不同的订单组成，每张订单都必须分别做准备；只有装运涉及的每张订单都完成时装运才准
备就绪。问题就是，如何判断装运涉及的所有订单都已完成。
这样的情况常会发生，有多种方法可以判定装运是否就绪。最糟的方法是逐一判断每批装运，
而每批装运内部进行第二个循环，查看有多少张订单的order_plete字段值为“N”，并返回计
数为 0 的装运 ID。更好的解决方案是理解“‘N’值的不存在性测试”的意图，并用子查询（无论
是关系还是非关系）完成：
select shipment_id
from shipments
where not exists（select null from orders
where order_plete ='N'
andorders。shipment_id =shipments。shipment_id）
如果表shipments上没有其他条件了，则上述方法很糟糕，当shipments表数据量大时（而且未完
成订单占少数），换成以下查询会更高效：
select shipment_id
from shipments
where shipment_id not in（select shipment_id
from orders
where order_plete ='N'）
上述查询也可以稍作变形，优化器比较喜欢这个变形，但要求orders表 的shipment_ id字段上有
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索引：
select shipments。shipment_id
from shipments
leftouterjoin orders
on orders。shipment_id =shipments。shipment_id
andorders。order_plete ='N'
where orders。shipment_id isnull
另一个替代方案是借助集合操作，该集合操作会使用shipments主键索引，且对orders表进行全表
扫描：
select shipment_id
from shipments
except
select shipment_id
from orders
where order_plete ='N'
注意，并非所有 DBMS 都实现了 except 操作符，有的DBMS称之为 minus。
还有一种方法。主要是对装运中所有订单执行逻辑 AND 操作，将order_plete为TRUE的订
单的ID返回。这类操作在现实中很常见。如前所述，AND 和乘法、OR 和加法之间关系密切。
关键是把诸如“Y” 和 “N” 的flag值转换为 0 和 1，使用 case 结构即可。要把 order_plete
转成 0 或 1 的值可以这样写：
select shipment_id；
casewhen order_plete ='Y'then 1
else0
endflag
from orders
到目前为止，一切顺利。如果每批装运包含的订单数固定的话，则很容易对适当字段进行sum
后检查是否为预期订单数。然而，实际上希望每批装运的flag值相乘，并检查结果是 0 或是 1。
这个方法是可行的，因为只要有一张以 0 表示的未完成订单，乘法的最后结果就是 0。乘法运
算可由对数运行协助完成（虽然在以对数处理时，0 不是最简单的值），但我们这个例子要做的
甚至更简单。
我们想要的是“第一张订单已完成、且第二张订单已完成……且第 n 张订单已完成”。德摩根定
律（laws ofdeMorgan）（ 注 4）告诉我们，这等价于“第一张订单未完成、或第二张订单未完成……
或第 n 张订单未完成”的情况“不成立”。由于使用聚合时，OR 比 AND 更容易处理。检查由
OR 连结的一连串条件是否不成立，比检查由 AND 连结的一连串条件是否成立，要容易得多。
我们要考虑的真正“谓词（predicate）”是“订单未完成”，并对 order_plete 标志作转换，如
果是 N 就转换为 1，如果是 Y 就转换为 0。之后，通过加总flag值，就可检查是否所有订单
的flag值都是0（都已完成）——如果总和是 0，所有订单都已完成。
因此，查询可写成：
select shipment_id
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from （select shipment_id；
casewhen order_plete ='N'then 1
else0
endflag
from orders） s
groupbyshipment_id
havingsum（flag）=0
甚至可以写得更简洁：
select shipment_id
from orders
groupbyshipment_id
havingsum（case when order_plete ='N'then 1
else0
end） =0
还有更简单的方法。使用另一个聚合函数，而不必转换任何的flag值。注意，从字母的顺序来看，
“Y” 大于 “N”，如果所有的值都是 “Y”，则最小值就是 “Y”。于是：
select shipment_id
from orders
groupbyshipment_id
havingmin（order_plete） ='Y'
这个方法利用了“Y”大于 “N”，而没有考虑标志转换为数值。本方法更高效。
上例使用了 groupby，并以order_plete 值最小作为查询条件，那么，其中不同的子查询（或
作为子查询替代品的聚集函数）之间是如何比较的呢？如果先做sum操作而后检查总和是否为
0，必然导致整个orders 表排序。而上例中使用了不太常见的聚合函数min，一般比其他查询快，
其他查询因访问两个表（shipments 和 orders）而速度较慢。
先前的例子大量使用了 having 子句。如第4章所述，“粗心的 SQL语句”往往和在聚合语句中使
用 having 子句有关。下面这个查询（Oracle）就是一例，它要查询过去一个月内每个产品的每
周销售情况：
select product_id；
trunc（sale_date； 'WEEK'）；
sum（sold_qty）
from sales_history
groupbyproduct_id； trunc（sale_date； 'WEEK'）
havingtrunc（sale_date； 'WEEK'）》=add_month（sysdate； …1）
这里的错误在于，having子句中的条件没有使用聚合。于是，DBMS必须处理sales_history中的
每条记录，进行排序操作、进行聚合操作……然后过滤掉过时的数值，最后返回结果。这类错
误并不引人注意，直到 sales_history表数据量变得非常大为止。当然，正确的方法是把条件放
在 where 子句中，确保过滤会发生在早期阶段，而之后要处理的数据集已大为减小。
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必须指出：对视图（即聚合的结果）应用条件时，如果优化器不够聪明，没有在聚合前再次注
入过滤条件，我们就会遇到完全相同的问题。
有些过滤条件生效太晚，应该提前，可做如下修改：
select customer_id
from orders
where order_date 0
在这个查询中，以下 having 的条件乍看起来相当合理：
havingsum（amount）》0
然而，�