MIN() 函數 (SQL MIN() Function)

MIN() 是一個聚合函數 (Aggregate Function)，用於取得指定欄位中的最小值。它可以用於數值、字串和日期類型的欄位，會忽略 NULL 值。

MIN() 語法 (Syntax)

SELECT MIN(column_name) FROM table_name [WHERE condition];

MIN() 用法範例 (Example)

orders 資料表：

範例 1：取得最低訂單金額

SELECT MIN(Price) AS MinPrice
FROM orders;

結果：

範例 2：取得最早訂單日期

SELECT MIN(OrderDate) AS EarliestOrder
FROM orders;

結果：

MIN() 搭配 WHERE 條件

查詢「王二」的最低訂單金額：

SELECT MIN(Price) AS MinPrice
FROM orders
WHERE Customer = '王二';

結果：

MIN() 搭配 GROUP BY

使用 GROUP BY 取得每個群組的最小值：

SELECT Customer, MIN(Price) AS MinPrice
FROM orders
GROUP BY Customer;

結果：

MIN() 用於字串

對於字串欄位，MIN() 會返回按字母順序排列的第一個值：

products 資料表：

SELECT MIN(Name) AS FirstProduct
FROM products;

結果：

找出最小值對應的記錄

MIN() 只返回最小值本身，如果要取得對應的完整記錄，需要使用子查詢或其他方法：

方法 1：使用子查詢

SELECT *
FROM orders
WHERE Price = (SELECT MIN(Price) FROM orders);

方法 2：使用 ORDER BY + LIMIT

SELECT *
FROM orders
ORDER BY Price ASC
LIMIT 1;

方法 3：使用窗口函數

SELECT *
FROM (
    SELECT *, RANK() OVER (ORDER BY Price ASC) AS rnk
    FROM orders
) ranked
WHERE rnk = 1;

找出每組的最小值記錄

找出每位顧客的最低金額訂單：

-- 方法 1：使用相關子查詢
SELECT *
FROM orders o1
WHERE Price = (
    SELECT MIN(Price)
    FROM orders o2
    WHERE o2.Customer = o1.Customer
);

-- 方法 2：使用窗口函數
SELECT *
FROM (
    SELECT *,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Customer ORDER BY Price ASC) AS rn
    FROM orders
) ranked
WHERE rn = 1;

MIN() 與 NULL 值

MIN() 會忽略 NULL 值：

-- 假設有些 Price 為 NULL
SELECT MIN(Price) FROM orders;
-- 只考慮非 NULL 的值

如果所有值都是 NULL，MIN() 返回 NULL。

MIN() 搭配 HAVING

SELECT Customer, MIN(Price) AS MinPrice
FROM orders
GROUP BY Customer
HAVING MIN(Price) < 1000;

結果：

MIN() 與窗口函數

計算全域最小值或分組最小值，同時保留原始記錄：

SELECT
    O_Id,
    Customer,
    Price,
    MIN(Price) OVER () AS OverallMin,
    MIN(Price) OVER (PARTITION BY Customer) AS CustomerMin
FROM orders;

結果：

MIN() 與 MAX() 搭配使用

同時取得最小值和最大值：

SELECT
    MIN(Price) AS MinPrice,
    MAX(Price) AS MaxPrice,
    MAX(Price) - MIN(Price) AS PriceRange
FROM orders;

結果：

相關主題

• MAX() - 取得最大值
• COUNT() - 計算記錄數
• SUM() - 計算總和
• AVG() - 計算平均值
• GROUP BY - 資料分組