小技巧：group by和order by 语句可以用数字反射选择的字段
如上图：1代表total_movies，2代表rating
group by使用场景：电影被很多人打了分，我要看一下这些电影各有多少人打了分
我只想要输出“电影名+打分人数”的形式，不想重复出现电影名，所以用group by 给重复的电影名分组，按电影名来统计电影评分的总分。
所以group by一般都是配合函数来使用
SUM( )函数用于统计总数，括号内写字段名，输出所有记录的该字段值的和
MAX( ) 函数用于查找最大值，括号内写字段名，输出所有记录该字段的最大值
MIN( )函数用于查找记录中的最小值，使用和MAX( )同理
COUNT( )函数用于计算记录个数，括号内写*和字段名都可以，输出符合条件的记录个数
COUNT(*)记录空值，但COUNT(字段名)不会记录空值，对应不同的应用场景
GROUP BY 语句用于按相同的值进行分组合并，结果和我们在select语句中的distinct去重类似
但是GROUP BY并不会过滤掉记录，而是合并记录，此时场景一般出现在统计、找最大最小值等利用到sql函数的地方
上图语句做的是从movies（电影）表中把所有记录的 `rating` 字段值和相同 `rating`字段的个数（rating代表评分），即看一下各个电影被多少个人评了分
如果没有GROUP BY，这个count(*)的值永远不会变，一直会是总记录个数，不会按rating（评分）来分组
AVG( )函数应用于计算符合条件的记录中，某字段的平均值，括号内写一个字段名
上图语句做的是选出员工（employee）中从业经验（experience）大于5年的员工，得到他们的平均薪资（salary）
HAVING语句是和GROUP BY一起用的语句，在没有GROUP BY分组的时候，我们利用WHERE加入更精细的查找条件
但是在GROUP BY按字段分组后，我们用HAVING对分组后的结果进行额外的条件约束
上图语句做的是按相同年份分组，输出年份+同年上映的电影个数，并且只选择该年上映电影数大于5的年份
HAVING对于GROUP BY，正如WHERE对于SELECT的关系，HAVING是修饰GROUP BY分组结果的语句
总结：sql函数都执行了一步计算，对于"a set of values"一堆记录进行计算，返回的是一个值