【MySQL 从 0 讲解系列】深入理解 GROUP BY 的本质与应用(含SQL示例+面试题)


🔍【MySQL 从 0 讲解系列】深入理解 GROUP BY 的本质与应用(含SQL示例+面试题)

GROUP BY 是 SQL 查询中最常见也最核心的语法之一,尤其在进行数据统计分析 时不可或缺。然而,很多初学者对它理解不深,经常和 DISTINCTHAVING 混淆,或者搞不懂"分组后到底还能选哪些字段"。

本篇将从 0 到 1 全面讲解 GROUP BY原理、语法、实际案例、注意事项和面试回答,让你真正掌握它的应用场景!


🧠 一、什么是 GROUP BY?

GROUP BY 是一个分组语句 ,用于将结果集按照一个或多个字段进行分组,并常与聚合函数 (如 COUNT()SUM()AVG()MAX()MIN())一起使用,对每个组分别进行统计。


🧱 二、GROUP BY 的基本语法

sql 复制代码
SELECT column1, AGG_FUNC(column2)
FROM table_name
GROUP BY column1;
  • column1:分组依据;
  • AGG_FUNC(column2):对分组后的每组数据应用聚合函数。

🧪 三、实战案例讲解

示例表:sales

id product quantity price
1 A 2 10
2 B 1 15
3 A 3 10
4 B 2 15
5 C 5 20

1. 按产品统计销售总量

sql 复制代码
SELECT product, SUM(quantity) AS total_sold
FROM sales
GROUP BY product;

🔍 结果:

product total_sold
A 5
B 3
C 5

2. 按产品统计总销售额(单价 × 数量)

sql 复制代码
SELECT product, SUM(quantity * price) AS total_income
FROM sales
GROUP BY product;

🔍 结果:

product total_income
A 50
B 45
C 100

❗ 四、使用 GROUP BY 的注意事项

1. SELECT 中出现的字段要么在 GROUP BY 中,要么是聚合函数

错误写法:

sql 复制代码
SELECT id, product, SUM(quantity) FROM sales GROUP BY product;
-- ❌ 错误:id 不是分组字段,也没有聚合,SQL 报错

正确做法是:只保留 GROUP BY 字段或聚合结果。


2. 支持多字段分组(组合分组)

sql 复制代码
SELECT product, price, SUM(quantity)
FROM sales
GROUP BY product, price;

这会对 (product, price)组合进行分组,比如同一产品不同价格也会被拆开统计。


3. 可搭配 HAVING 对分组结果进行过滤

sql 复制代码
SELECT product, SUM(quantity) AS total
FROM sales
GROUP BY product
HAVING total > 4;

只显示销量大于 4 的产品。


🎯 五、GROUP BY 和 DISTINCT 的区别

功能 GROUP BY DISTINCT
去重作用 ✅(间接去重)
是否支持聚合函数 ❌ 不能直接聚合
使用目的 分组统计/聚合分析 去除重复值
可读性 稍复杂 简单

举例:

sql 复制代码
-- 查询所有不同产品名称
SELECT DISTINCT product FROM sales;

-- 查询每种产品的销售总量
SELECT product, SUM(quantity) FROM sales GROUP BY product;

🔧 六、经典进阶用法

1. 子查询中使用 GROUP BY

查询销售额最高的产品:

sql 复制代码
SELECT product, SUM(quantity * price) AS income
FROM sales
GROUP BY product
ORDER BY income DESC
LIMIT 1;

2. 使用 COUNT(DISTINCT xxx)

sql 复制代码
-- 查询每个产品有多少个不同订单ID
SELECT product, COUNT(DISTINCT id) AS order_count
FROM sales
GROUP BY product;

🧑‍💼 七、面试问答必备总结

❓Q1:GROUP BY 和 HAVING 有什么区别?

A:

  • GROUP BY 是分组;
  • HAVING 是对分组后的结果进行筛选;
  • HAVING 一般与聚合函数一起使用,而 WHERE 是分组之前的筛选条件。

❓Q2:GROUP BY 一定要配合聚合函数吗?

A:

  • 不一定。但如果不使用聚合函数,它的作用类似于 DISTINCT
sql 复制代码
SELECT product FROM sales GROUP BY product;
-- 相当于 SELECT DISTINCT product FROM sales;

❓Q3:GROUP BY 后 SELECT 中的字段必须出现在 GROUP BY 中吗?

A:

  • 是的(除非是聚合函数),否则 SQL 报错;
  • 某些数据库可能"宽容"允许不完全匹配,但不推荐这么写。

✅ 八、总结:GROUP BY 是数据统计的核心工具

能力 是否支持
按字段组合分组
配合聚合函数统计
配合 HAVING 筛选
多字段组合分组
替代 DISTINCT 去重 ✅(功能上)

练习:点击进入

力扣上这道题目可以很好的锻炼到group by的用法
非聚合列一定包含在group by子句之中


📘 后续推荐学习:

  • [✔️ HAVING 详解 + 实战应用(上一篇)](#✔️ HAVING 详解 + 实战应用(上一篇))
  • [✔️ JOIN 多表查询详解](#✔️ JOIN 多表查询详解)
  • [✔️ 子查询与派生表的使用方式](#✔️ 子查询与派生表的使用方式)
  • [✔️ 窗口函数 OVER() 详解:分组与不分组的完美结合](#✔️ 窗口函数 OVER() 详解:分组与不分组的完美结合)

如果你喜欢这样的 SQL 系列讲解,我可以继续推出《JOIN 的核心原理与实战》、《窗口函数 OVER() 的全解析》 等内容。欢迎点赞、评论或继续提问你感兴趣的 SQL 技术点!

相关推荐
wudl556616 小时前
Flink 1.20 自定义SQL连接器实战
大数据·sql·flink
扑克中的黑桃A16 小时前
金仓多模数据库平替MongoDB的电子证照国产化实践——从2TB数据迁移到1600+并发支撑
数据库
计算机毕业设计小帅16 小时前
【2026计算机毕业设计】基于Django的社区婴幼儿预防接种系统
数据库·django·课程设计
友友马17 小时前
『 数据库 』MySQL复习 - 内置函数详解
数据库·mysql
ANYOLY17 小时前
慢查询优化
mysql
互联网中的一颗神经元18 小时前
小白python入门 - 6. Python 分支结构——逻辑决策的核心机制
开发语言·数据库·python
数据库知识分享者小北18 小时前
AI Agent的未来之争:任务规划,该由人主导还是AI自主?——阿里云RDS AI助手的最佳实践
数据库·阿里云·数据库rds
凸头18 小时前
MySQL 的四种 Binlog 日志处理工具:Canal、Maxwell、Databus和 阿里云 DTS
数据库·mysql·阿里云
观测云18 小时前
阿里云 RDS MySQL 可观测性最佳实践
mysql·阿里云·云计算
码界奇点19 小时前
MongoDB 排序操作详解sort方法使用指南
数据库·mongodb·性能优化