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引言 在 MySQL 中GROUP BY 子句用于将查询结果按照一个或多个列进行分组。每个分组会返回一行通常与聚合函数如 COUNT(), SUM(), AVG() 等一起使用用于汇总每个分组的数据。 本篇博客将深入探讨 MySQL 中 GROUP BY 的原理、常见的使用场景并通过多个场景提供详细的代码示例帮助大家全面理解 GROUP BY的使用。
GROUP BY 原理 GROUP BY的核心作用是将查询结果中的数据按照指定的列进行分组。每个分组会包含原表中的一条记录该记录代表了该组的数据。 在 SQL 查询中GROUP BY 通常与聚合函数配合使用进行数据统计和汇总。聚合函数会对每个分组中的数据进行操作返回每个分组的聚合结果。例如使用COUNT()可以计算每个分组的行数使用SUM()可以计算每个分组的值的和。
SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
GROUP BY column_name;GROUP BY 语法结构
SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1
HAVING condition;column1: 用于分组的列。aggregate_function(column2): 聚合函数通常是COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX()等。WHERE: 用于过滤数据分组前应用。HAVING: 用于对分组后的数据进行过滤通常与聚合函数一起使用。
GROUP BY 使用场景
数据汇总与统计
GROUP BY最常见的应用场景是对数据进行汇总和统计通常与聚合函数结合使用。
分组统计
通过对某些字段进行分组获得每个组的汇总统计。
筛选特定条件的分组
结合HAVING子句可以筛选符合条件的分组。与 WHERE子句不同WHERE作用于行数据HAVING作用于分组后的数据。
场景代码示例
基本的 GROUP BY 示例
假设有一个orders表结构如下
CREATE TABLE orders (order_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,customer_id INT,order_date DATE,total_amount DECIMAL(10, 2)
);插入数据
INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, total_amount) VALUES
(1, 101, 2025-01-10, 250.00),
(2, 102, 2025-01-10, 150.00),
(3, 101, 2025-01-11, 300.00),
(4, 103, 2025-01-11, 400.00),
(5, 101, 2025-01-12, 200.00),
(6, 102, 2025-01-12, 350.00),
(7, 104, 2025-01-13, 500.00),
(8, 101, 2025-01-13, 450.00),
(9, 103, 2025-01-13, 600.00);查询每个customer_id的订单数量
sql
SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_id;解释
通过GROUP BY customer_id每个customer_id会成为一个组COUNT(*) 会计算每个 customer_id 的订单数量。
结果
customer_idorder_count1014102210321041
客户 101 有 4 个订单。客户 102 有 2 个订单。客户 103 有 2 个订单。客户 104 有 1 个订单。
使用 SUM() 聚合函数计算每个客户的总消费
sql
SELECT customer_id, SUM(total_amount) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY customer_id;解释
通过 SUM(total_amount) 聚合函数查询每个 customer_id的总消费金额。
结果
customer_idtotal_sales1011700.00102500.001031000.00104500.00
客户 101 总销售额为 1700.00。客户 102 总销售额为 500.00。客户 103 总销售额为 1000.00。客户 104 总销售额为 500.00。
使用 HAVING 子句筛选特定条件的分组
假设我们想找出总消费大于 1000 的客户
sql
SELECT customer_id, SUM(total_amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING total_spent 1000;解释
HAVING子句用于筛选分组后的数据。在这个例子中只有那些消费总额大于 1000 的客户才会被返回。
结果
customer_idtotal_sales1011700.00
多列分组
我们可以根据多个列进行分组假设我们想根据customer_id 和 order_date统计每天每个客户的消费总额
sql
SELECT customer_id, order_date, SUM(total_amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY customer_id, order_date;解释
通过GROUP BY customer_id, order_date查询结果将返回每个客户每天的消费总额。
结果
customer_idorder_dateorder_count1012025-01-1011012025-01-1111012025-01-1211012025-01-1311022025-01-1011022025-01-1211032025-01-1111032025-01-1311042025-01-131
每个客户在每个日期的订单数被列出。
使用 GROUP BY 和 JOIN
customers表
假设customers如下
CREATE TABLE customers (customer_id INT,customer_name VARCHAR(100),region VARCHAR(50)
);插入数据
INSERT INTO customers (customer_id, customer_name, region) VALUES
(101, Alice, North),
(102, Bob, South),
(103, Charlie, East),
(104, David, South);sql
我们可以使用 JOIN 将它们连接并根据客户的地区region进行分组统计每个地区的客户订单数量
SELECT c.region, COUNT(o.order_id) AS order_count
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id c.customer_id
GROUP BY c.region;解释
我们通过 JOIN 将 orders 表和 customers 表连接基于 customer_id 这一共同列。然后我们根据 region 对客户所在地区进行分组统计每个地区的订单数量。
结果
regionorder_countNorth3South3East2
GROUP BY 和日期分组
sales 表
假设我们有一个 sales 表记录了每日的销售数据
CREATE TABLE sales (order_id INT,order_date DATE,sales_amount DECIMAL(10, 2)
);插入数据
INSERT INTO sales (order_id, order_date, sales_amount) VALUES
(1, 2025-01-10, 250.00),
(2, 2025-01-11, 150.00),
(3, 2025-02-05, 300.00),
(4, 2025-02-15, 200.00),
(5, 2025-02-20, 400.00);查询sql
SELECT YEAR(order_date) AS year, MONTH(order_date) AS month, SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY YEAR(order_date), MONTH(order_date);解释
通过 YEAR(order_date) 和 MONTH(order_date)我们可以按年份和月份进行分组查询每个月的总销售额。
结果
yearmonthtotal_sales20251400.0020252900.00
使用 GROUP BY 和 ORDER BY
在某些情况下可能希望按某些列对分组结果进行排序。例如按总消费额从高到低排序客户
查询sql
SELECT customer_id, SUM(total_amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_spent DESC;解释
我们查询每个客户的总消费金额并按照 total_spent降序排列客户显示最消费最多的客户。
结果
customer_idtotal_spent1011200.001031000.00102500.00104500.00
注意事项与最佳实践
**聚合函数与 GROUP BY 一起使用GROUP BY通常与聚合函数一起使用。没有聚合函数的GROUP BY会导致数据分组但不会进行任何统计。HAVING与WHERE的区别WHERE在GROUP BY之前过滤数据HAVING在GROUP BY后过滤分组数据。如果需要基于聚合条件进行过滤应使用HAVING。NULL值的处理在GROUP BY中NULL会被视为一个单独的组。如果某列包含NULL值则所有的NULL值将被归为一组。索引优化在大数据量表上执行GROUP BY操作时适当的索引可以显著提高性能。特别是当 GROUP BY的列是表的索引列时查询效率更高。
总结 GROUP BY是 SQL 查询中非常重要的功能广泛用于数据汇总、统计和分组操作。通过与聚合函数的结合能够在不同的业务场景中提供数据分析能力。在使用GROUP BY时记住其原理、语法以及优化技巧能够让你更加高效地处理和分析数据。
