Mysql group by 用法

GROUP BY 是 SQL 中一个非常重要的子句,主要用于结合聚合函数对数据进行分组统计和分析。下面为你详细介绍它的作用和用法。

作用

GROUP BY 子句的核心作用是将查询结果按照指定的列或表达式进行分组。分组后,数据库会将相同值的行归为一组,然后可以对每个组应用聚合函数,如 SUM()COUNT()AVG()MIN()MAX() 等,从而得到每个组的汇总信息。这样可以方便地对数据进行统计和分析,例如统计每个部门的员工数量、每个产品的销售总额等。

1. 简单分组统计

假设有一个 employees 表,包含 department_id(部门编号)和 salary(工资)两列,我们可以使用 GROUP BY 统计每个部门的员工数量:

sql 复制代码
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id;
2. 结合其他聚合函数

同样使用 employees 表,我们可以统计每个部门的平均工资:

sql 复制代码
SELECT department_id, AVG(salary) AS average_salary
FROM employees
GROUP BY department_id;
3. 按多个列分组

如果 employees 表还有 job_title(职位名称)列,我们可以按部门和职位分组,统计每个部门每个职位的员工数量:

sql 复制代码
SELECT department_id, job_title, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id, job_title;

解释

  • GROUP BY department_id, job_title:按照 department_idjob_title 两列进行分组,将 department_idjob_title 都相同的记录归为一组

WHEREHAVING 子句结合使用

1. 与 WHERE 子句结合

WHERE 子句用于在分组之前筛选记录。例如,我们只统计工资大于 5000 的员工所在部门的员工数量:

sql 复制代码
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
WHERE salary > 5000
GROUP BY department_id;
  • 解释
    • WHERE salary > 5000:在分组之前筛选出 salary 大于 5000 的记录,然后再进行分组统计。
2. 与 HAVING 子句结合

HAVING 子句用于在分组之后筛选分组结果。例如,我们只显示员工数量大于 10 的部门:

sql 复制代码
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING employee_count > 10;
  • 解释
    • HAVING employee_count > 10:在分组统计完成后,筛选出 employee_count 大于 10 的分组。

注意事项

  • SELECT 语句中,除了聚合函数,其他列必须出现在 GROUP BY 子句中。例如:

    sql 复制代码
    -- 错误示例
    SELECT department_id, salary
    FROM employees
    GROUP BY department_id;

    上述示例中,salary 列既不是聚合函数的参数,也不在 GROUP BY 子句中,会导致语法错误。

  • GROUP BY 子句通常在 WHERE 子句之后、ORDER BY 子句之前使用。其执行顺序一般为:FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> ORDER BY

通过合理使用 GROUP BY 子句,可以对数据库中的数据进行有效的分组统计和分析,从而提取出有价值的信息。

相关推荐
Tony Bai4 小时前
【Go开发者的数据库设计之道】07 诊断篇:SQL 性能诊断与问题排查
开发语言·数据库·后端·sql·golang
cpsvps_net4 小时前
VPS服务器锁等待超时处理,如何有效解决数据库性能瓶颈
服务器·数据库·oracle
叱咤少帅(少帅)5 小时前
DML语句
mysql
编码追梦人6 小时前
探索 Docker/K8s 部署 MySQL 的创新实践与优化技巧
mysql·docker·kubernetes
文火冰糖的硅基工坊7 小时前
[创业之路-653]:社会产品与服务的分类
大数据·数据库·人工智能
235167 小时前
【MySQL】数据库事务深度解析:从四大特性到隔离级别的实现逻辑
java·数据库·后端·mysql·java-ee
脚踏实地的大梦想家7 小时前
【LangChain】P7 对话记忆完全指南:从原理到实战(下)
数据库·langchain
conkl7 小时前
Flask 与 MySQL 数据库集成:完整的 RESTful API 实现指南
数据库·mysql·flask
何中应8 小时前
MyBatis-Plus字段类型处理器使用
java·数据库·后端·mybatis
迎風吹頭髮9 小时前
UNIX下C语言编程与实践21-UNIX 文件访问权限控制:st_mode 与权限宏的解析与应用
c语言·数据库·unix