MySQL-分组

分组是把数据分为几个逻辑组,以便对这些组分别进行聚集计算

先看一个例子,我们想看下供应商1003的所有产品

SELECT COUNT(*) AS prod_num
FROM products
WHERE vend_id = 1003;

这里写图片描述

可以知道供应商1003的产品一共有7个。那现在我想分别看一下每个供应商的产品数,难道要一个个像上面那样检索吗?如果供应商有100个我们就要打100次?想想就可怕。因此,分组GROUP BY就应运而生了。

SELECT vend_id, COUNT(*) AS prod_num
FROM products
GROUP BY vend_id;

这里写图片描述

看,非常优雅地解决了上面的问题。

现在来记一些规则

  1. GROUP BY 列出的每一列都必须是检索列或表达式(但不能是聚集函数),如果SELECT指定的是表达式,则GROUP BY要指定相同的表达式,不能用别名
  2. 如果分组列中具有NULL值,则NULL将作为一个分组,多个NULL也是一个分组
  3. GROUP BY 必须在WHERE之后,ORDER BY 之前

HAVING 过滤分组

WHERE 和HAVING的区别是: WHERE过滤行,HAVING过滤分组

我们先来看下所有顾客各自下的订单数

SELECT cust_id, COUNT(*) AS order_num
FROM orders
GROUP BY cust_id;

这里写图片描述

我们知道除了10001顾客有2单,其他都是1单。这是顾客比较少,才4个情况下我们可以一眼就看出来单子数,如果现在有1000个顾客,我想看超过1单的顾客数有多少,该怎么做?用HAVING过滤就好

SELECT cust_id, COUNT(*) AS order_num
FROM orders
GROUP BY cust_id
HAVING COUNT(*) > 1;    #这里不能用别名

这里写图片描述

### MySQL 中 `GROUP BY` 查询的使用说明 #### 基本概念 `GROUP BY` 是 SQL 中用于将具有相同值的行分组到汇总行的关键字。它常与聚合函数(如 COUNT()、SUM()、AVG() 等)配合使用,以对每组数据执行计算并返回结果[^2]。 --- #### 示例场景:统计每个用户的订单总数 假设有一个名为 `orders` 的表,结构如下: | user_id | order_id | amount | |---------|----------|--------| | 1 | 101 | 50 | | 2 | 102 | 30 | | 1 | 103 | 20 | 要统计每个用户的订单总数,可以使用以下查询: ```sql SELECT user_id, COUNT(order_id) AS total_orders FROM orders GROUP BY user_id; ``` 此查询会按 `user_id` 对记录进行分组,并使用 `COUNT()` 函数统计每个用户对应的订单数。 --- #### 结合其他子句的复杂查询 ##### 1. 添加过滤条件 (`WHERE`) 如果只想统计金额大于 10 的订单,则可以在查询中加入 `WHERE` 条件: ```sql SELECT user_id, COUNT(order_id) AS total_orders FROM orders WHERE amount > 10 GROUP BY user_id; ``` 注意,`WHERE` 子句的作用是在分组前筛选符合条件的数据,而不会影响分组逻辑[^3]。 --- ##### 2. 进一步筛选分组结果 (`HAVING`) 当需要基于分组后的统计数据设置额外条件时,可使用 `HAVING` 子句。例如,仅显示订单总数超过 1 的用户: ```sql SELECT user_id, COUNT(order_id) AS total_orders FROM orders GROUP BY user_id HAVING total_orders > 1; ``` 这里需要注意的是,`HAVING` 子句必须与 `GROUP BY` 关联,因为它针对的是分组后的结果集。 --- ##### 3. 排序分组结果 (`ORDER BY`) 为了按照某个特定顺序排列分组的结果,可以结合 `ORDER BY` 使用。例如,按订单总数降序排列: ```sql SELECT user_id, COUNT(order_id) AS total_orders FROM orders GROUP BY user_id ORDER BY total_orders DESC; ``` --- #### 性能优化注意事项 - **索引失效**:当 `GROUP BY` 多个字段时,即使这些字段都存在索引,也可能导致索引失效;建议尽可能只对单个字段进行分组操作。 - **避免非法列名**:在 `SELECT` 列表中使用的非聚合列必须出现在 `GROUP BY` 子句中,否则会导致错误。 --- #### 完整示例:多字段分组与聚合 假设有如下需求:统计每位用户每天的总消费额。可以通过以下方式实现: ```sql SELECT user_id, DATE(created_at) AS date, SUM(amount) AS total_amount FROM orders GROUP BY user_id, DATE(created_at); ``` 上述查询会对 `(user_id, DATE(created_at))` 的组合进行分组,并计算每日消费总额[^1]。 ---
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