MySQL | GROUP BY子句使用详解

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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_count
1014
1022
1032
1041
  • 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_sales
1011700.00
102500.00
1031000.00
104500.00
  • 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_sales
1011700.00

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_count
1012025-01-101
1012025-01-111
1012025-01-121
1012025-01-131
1022025-01-101
1022025-01-121
1032025-01-111
1032025-01-131
1042025-01-131
  • 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_count
North3
South3
East2

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_sales
20251400.00
20252900.00

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_spent
1011200.00
1031000.00
102500.00
104500.00

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。

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