MySQL基础教程（二十）MySQL查询数据之GROUP BY(分组) 语句：深度解密MySQL GROUP BY，不只是分组，更是数据处理的利器！

最新推荐文章于 2025-11-24 15:00:59 发布

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一、GROUP BY基础：数据分组的本质

GROUP BY语句通过对指定列进行分组，将数据划分为多个子集，然后对每个子集进行聚合运算。最常见的是与COUNT()、SUM()、AVG()等聚合函数搭配使用：

SELECT department, COUNT(*) as employee_count
FROM employees
GROUP BY department;

这条语句将会返回每个部门及其员工数量，实现了数据按部门分类统计的基本需求。

二、深入理解分组过程

当执行GROUP BY时，MySQL首先根据分组字段对数据进行排序（或使用临时表），然后对每个分组应用聚合函数。这个过程可能产生性能瓶颈，特别是在处理大数据集时。

常见误区：在MySQL 5.7及以上版本中，sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY时，SELECT中的非聚合列必须出现在GROUP BY子句中，否则会报错。

三、多字段分组与高级应用

GROUP BY支持多字段分组，实现更细粒度的数据聚合：

SELECT department, gender, AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
GROUP BY department, gender;

这条语句将计算每个部门中不同性别的平均薪资，提供了多维度的数据分析视角。

四、HAVING子句：分组后的筛选

WHERE子句在分组前过滤行，而HAVING子句在分组后过滤分组：

SELECT department, AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING avg_salary > 10000;

此查询只返回平均薪资超过10000的部门，演示了如何对聚合结果进行筛选。

五、性能优化与实践建议

索引优化：为GROUP BY字段添加索引可以显著提升性能
避免过度分组：只选择必要的字段进行分组
使用EXPLAIN分析：查看执行计划，优化查询性能

GROUP BY是MySQL数据分析和报表生成的核心工具，掌握其原理和最佳实践，将极大提升你的数据库操作能力。正确使用它，可以让你的数据查询既高效又精准。

参考示例：一个完整的销售数据分析查询

SELECT 
    product_category,
    YEAR(sale_date) as sale_year,
    MONTH(sale_date) as sale_month,
    SUM(sale_amount) as total_sales,
    COUNT(*) as transaction_count
FROM sales
GROUP BY product_category, sale_year, sale_month
HAVING total_sales > 100000
ORDER BY sale_year, sale_month, total_sales DESC;

这个查询展示了多字段分组、聚合函数使用、HAVING筛选和排序的综合应用。