mysql orderby值相同时排序规律

如果结果都一样就按照系统默认的排序排。

如果是 innodb引擎,会根据主键大大小,由小到大。

如果是myisam引擎,就根据数据插入顺序先后来排。

### MySQL 中 `GROUP BY` 前后数据行的变化及表结构的详细对比 #### 数据行变化 在执行 `GROUP BY` 操作之前,原始表中的每一行都独立存在。假设有一个名为 `orders` 的表,包含以下字段:`user_id`, `price`, 和 `the_year`。该表的部分数据如下所示: | user_id | price | the_year | |---------|-------|----------| | 1 | 100 | 2020 | | 1 | 200 | 2021 | | 2 | 150 | 2020 | | 2 | 300 | 2021 | 在这个例子中,有四行数据分别属于两个不同的用户(`user_id` 为 1 和 2)。当我们对这个表按照 `user_id` 进行分组MySQL 将把具有相同 `user_id` 的所有行组合在一起,并为每个组生成一行作为结果的一部分[^1]。 例如,如果我们运行下面这条 SQL 查询: ```sql SELECT user_id, MAX(price) AS max_price, MIN(the_year) AS min_year FROM orders GROUP BY user_id; ``` 得到的结果将是这样: | user_id | max_price | min_year | |---------|-----------|----------| | 1 | 200 | 2020 | | 2 | 300 | 2020 | 可以看出,原来每条记录单独存在的状态已经被转换成按指定列(这里是 `user_id`)分类汇总的形式。对于每一个唯一的 `user_id`,只保留了一行代表它的摘要信息——在这里就是最高价格 (`MAX(price)`) 及最早年份 (`MIN(the_year)`)[^1]。 --- #### 表结构调整 从物理存储角度来看,实际的底层实现取决于多种因素,包括但不限于所使用的存储引擎、是否存在适用索引等。理论上来说,如果没有合适的索引辅助,MySQL 需要构建一个内部临表来保存中间阶段的数据集合以便完成分组操作[^2]。 就逻辑层面而言,主要区别体现在以下几个方面: 1. **行数减少**: 如前所述,通过 `GROUP BY` 处理过后的新结果集通常要比源表少很多行,因为它消除了冗余项并将多个匹配项目浓缩到一起。 2. **列构成转变**: 输出结果仅限于那些明确列出在 `SELECT` 子句里的属性或者是经由某种聚合函数得出的新特征。任何既不属于分组依据也不受任何形式化算术变换影响的原有字段都会被忽略掉[^3]。 3. **排序行为差异**: 在较新的 MySQL 实现里,单纯依靠 `GROUP BY` 不再自动附带任何特定次序安排效果;也就是说,即便原先输入资料可能存在某种自然序列关系,在经历重组之后也无法保证维持不变,除非另外指定了相应的 `ORDER BY` 条件[^4]。 --- ### 示例代码展示 以下是几个具体的案例演示上述概念的应用场景: ##### 示例一:简单分组统计数量 ```sql SELECT category, COUNT(*) AS item_count FROM products GROUP BY category; ``` 此命令用于计算各类别商品的数量总和。 ##### 示例二:复杂多级分组加条件筛选 ```sql SELECT region, store_name, SUM(sales_amount) AS total_sales FROM stores WHERE date >= '2023-01-01' AND date <= '2023-12-31' GROUP BY region, store_name; ``` 这段脚本旨在评估过去一年间各个地区各店铺的实际营业额状况。 ##### 示例三:结合窗口函数进一步增强分析能力 虽然严格意义上这不是纯粹意义上的 `GROUP BY` 应用场合,但它确实可以看作是对传统方法的一种扩展补充形式: ```sql SELECT customer_id, purchase_date, amount_spent, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY customer_id ORDER BY amount_spent DESC) rank_num FROM transactions; ``` 它能为我们揭示每位顾客在其消费历史当中每次交易的具体排名位置信息。 --- ### 总结 综上所述,`GROUP BY` 是用来将数据库查询结果根据某一或若干字段进行划分的有效手段之一。经过此类加工处理以后,所得产物往往更加紧凑精炼,同也更易于后续深入挖掘洞察隐藏规律趋势等内容价所在之处。然而得注意的是,在运用过程中务必小心谨慎对待可能出现的各种边界情形以及性能瓶颈等方面的问题考虑周全才行。
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