MAX()和MIN()函数用于找出数据集中的最大值和最小值，可作用于数值、字符串（按字典序）和日期时间类型，常与SELECT、WHERE、GROUP BY及HAVING子句结合使用，支持条件聚合和子查询以获取完整记录，需注意NULL值被自动忽略、数据类型一致性及索引对性能的影响。

MAX()和MIN()函数在MySQL中，核心作用就是从指定的数据集中，分别找出最大值和最小值。它们是聚合函数，意味着它们会处理一列数据，然后返回一个单一的结果。无论是想知道一堆数字里哪个最大，或者日期序列中最早或最晚的那个，甚至是字符串按字典序排列的“最前”或“最后”，这两个函数都能派上用场。

对于MAX()和MIN()函数，最直接的用法就是放在SELECT语句中，作用于你想要分析的列。

假设我们有一个名为products的表，里面有product_id、product_name和price这些列。

如果你想找出所有商品中的最高价格，可以这样写：

SELECT MAX(price) FROM products;

这会返回一个单一的数值，就是所有商品价格中最高的那个。

同理，要找出最低价格：

SELECT MIN(price) FROM products;

这同样会返回一个单一的数值，代表最低价格。

这两个函数也能很好地与WHERE子句配合，限定查找的范围。比如，我们只想知道某个特定类别的最高价格：

SELECT MAX(price) FROM products WHERE category = 'Electronics';

这里，MAX()只会在category为’Electronics’的商品中寻找最高价格。

值得注意的是，MAX()和MIN()在处理NULL值时，会直接忽略它们。这意味着如果一列中有NULL值，它们不会被计入最大值或最小值的比较中。这通常是符合预期的行为，毕竟NULL代表“未知”或“不存在”，而非一个具体的值。

MAX()和MIN()函数在处理非数值类型数据时有什么特别之处？

这其实是个很有意思的问题，很多人初次接触时，可能会直觉性地认为它们只能用于数字。但实际上，MAX()和MIN()的“能力圈”远不止于此，它们对字符串和日期/时间类型的数据也能进行有效的比较。

对于字符串类型，MAX()和MIN()函数会根据字符的字典序（或称为字母顺序）来确定大小。这意味着它们会逐个字符地比较字符串，就像我们查字典一样。例如，’apple’会比’banana’小，’cat’会比’dog’小。

举个例子，如果你的products表里有一个product_name列：

SELECT MAX(product_name) FROM products;

这会返回按字典序排列在最后面的那个产品名称。反之，MIN(product_name)则会返回字典序最靠前的名称。这里需要注意字符集和排序规则（collation）可能会影响最终结果，例如大小写敏感性。

至于日期和时间类型，MAX()和MIN()则会根据时间轴的先后顺序来判断。MAX()会返回最晚的日期或时间，而MIN()则会返回最早的日期或时间。这在很多业务场景中都非常实用，比如找出订单的创建时间范围，或者用户最后一次登录的时间。

假设orders表有一个order_date列：

SELECT MIN(order_date), MAX(order_date) FROM orders;

这条查询会直接告诉你所有订单中最早和最晚的下单日期。这对于快速了解数据的时间跨度，或者进行时间序列分析的初步探索，都非常便捷。

所以，别被“最大”、“最小”这些词限制了想象，它们的应用远比看起来要灵活得多。

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如何结合GROUP BY子句使用MAX()和MIN()来获取分组的最大/最小值？

当我们需要从数据的不同“组”中分别找出最大或最小值时，GROUP BY子句就成了MAX()和MIN()的绝佳搭档。这是一种非常常见的需求，比如想知道每个部门的最高薪水，或者每个产品类别的最低库存量。

它的核心思想是：先根据你指定的列将数据进行分组，然后对每个组内的数据分别执行聚合函数（这里就是MAX()或MIN()）。

我们继续以products表为例，如果它还有一个category列，我们想知道每个商品类别的最高价格：

SELECT category, MAX(price) AS max_price_per_category FROM products GROUP BY category;

这条语句的执行逻辑是：

1. MySQL会扫描products表。
2. 它会根据category列的值，将所有商品分成不同的组（例如，’Electronics’一组，’Books’一组，’Clothing’一组）。
3. 对于每个分好的组，MAX(price)函数会独立地计算该组内商品的最高价格。
4. 最终结果会显示每个category以及它对应的最高价格。

同理，如果你想找出每个类别的最低价格，只需将MAX(price)替换为MIN(price)：

SELECT category, MIN(price) AS min_price_per_category FROM products GROUP BY category;

这种组合用法极大地扩展了MAX()和MIN()的应用范围，使得我们能够对数据进行更细粒度的分析和洞察。有时候，我们可能还需要对这些分组后的结果进行过滤，这时就可以引入HAVING子句，比如只显示最高价格超过500的类别：

SELECT category, MAX(price) AS max_price_per_category FROM products GROUP BY category HAVING MAX(price) > 500;

GROUP BY与聚合函数的结合，是SQL中进行数据汇总和分析的基石之一。

在实际业务场景中，MAX()和MIN()函数有哪些高级用法或常见误区？

在日常开发和数据分析中，MAX()和MIN()函数虽然看似简单，但其应用远不止于基础查询。同时，也存在一些容易被忽视的细节或误区，可能会导致非预期的结果。

高级用法：

1. 结合子查询获取整行数据： MAX()和MIN()本身只返回一个聚合值。但很多时候，我们不仅想知道最大/最小值是多少，还想知道拥有这个最大/最小值的那一行所有数据。这通常需要结合子查询或JOIN操作。 例如，找出每个部门薪水最高的员工的所有信息：

   SELECT e.* FROM employees e JOIN (     SELECT department_id, MAX(salary) AS max_salary     FROM employees     GROUP BY department_id ) AS dept_max_salary ON e.department_id = dept_max_salary.department_id AND e.salary = dept_max_salary.max_salary;

   这里，内部子查询先找出每个部门的最高薪水，然后外部查询再将员工表与这个结果连接，找出那些薪水与部门最高薪水相符的员工。

2. 条件聚合（Conditional Aggregation）： 利用CASE表达式在MAX()或MIN()内部实现更复杂的逻辑。这允许你在聚合时根据特定条件选择不同的值。 比如，我们想统计某个产品在不同状态下的最大值：

   SELECT     product_id,     MAX(CASE WHEN status = 'active' THEN price END) AS max_active_price,     MIN(CASE WHEN status = 'inactive' THEN price END) AS min_inactive_price FROM product_versions GROUP BY product_id;

   这样，你可以在一次查询中获取多个基于条件的聚合结果。

常见误区：

1. 误以为MAX()/MIN()能直接返回整行数据： 这是最常见的误解。如上所述，MAX(column)只会返回该列的最大值，而不是包含该最大值的那一行所有列。要获取整行，必须使用子查询、JOIN或窗口函数（MySQL 8.0+）。

2. 忽略NULL值的影响： MAX()和MIN()函数在计算时会自动忽略NULL值。这在大多数情况下是期望的行为，但如果你期望NULL参与比较（例如，将NULL视为最小或最大），那么你需要显式地使用COALESCE()或其他函数将NULL转换为一个具体的值。 例如，MAX(COALESCE(some_column, 0))会在some_column为NULL时将其视为0进行比较。

3. 数据类型不一致导致的问题： 尽管MySQL在某些情况下会尝试进行隐式类型转换，但这并不总是可靠或符合预期。如果你的列中混合了数字和字符串（例如，一个VARCHAR列里既有’100’也有’abc’），MAX()和MIN()的行为可能会变得难以预测。为了确保结果的准确性，最好保持列的数据类型一致，或者在查询时进行显式类型转换。

4. 性能考虑： 在非常大的表上直接对非索引列使用MAX()或MIN()，可能会导致全表扫描，从而影响查询性能。如果经常需要查询某列的最大或最小值，考虑在该列上创建索引。对于GROUP BY和MAX()/MIN()的组合，GROUP BY涉及的列和聚合列的索引策略也需要仔细考虑。

理解这些高级用法和潜在误区，能帮助我们更有效地利用MAX()和MIN()函数，写出更健壮、更高效的SQL查询。