答案:GROUP BY用于按列分组数据并结合聚合函数统计,支持多字段分组和HAVING筛选。例如,统计每个客户订单数:select customer_name, count() AS order_count FROM orders GROUP BY customer_name;可扩展为多字段分组如客户和产品:SELECT customer_name, product, SUM(quantity) FROM orders GROUP BY customer_name, product;用HAVING过滤分组结果,如只显示订单数大于2的客户:HAVING COUNT() > 2。

在mysql中,GROUP BY 是用来对查询结果按照一个或多个列进行分组的关键字。它通常与聚合函数(如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN)一起使用,以便对每个分组进行统计计算。
基本语法
SELECT 列名, 聚合函数(列) FROM 表名 GROUP BY 分组列;
例如,假设有一个订单表 orders,包含以下字段:
- customer_name(客户姓名)
- product(产品名称)
- quantity(数量)
- order_date(下单日期)
你想知道每个客户总共下了多少单,可以这样写:
SELECT customer_name, COUNT(*) AS order_count FROM orders GROUP BY customer_name;
这条语句会按客户姓名分组,并统计每个客户的订单数量。
结合聚合函数使用
GROUP BY 的价值在于配合聚合函数分析数据。常见用法包括:
- COUNT():统计每组记录数
- SUM():计算某列总和
- AVG():计算平均值
- MAX()/MIN():获取最大值或最小值
比如,查看每个客户的购买总量:
SELECT customer_name, SUM(quantity) AS total_quantity FROM orders GROUP BY customer_name;
按多个字段分组
如果需要更细粒度的分组,可以使用多个字段。例如,统计每个客户在每种产品上的购买数量:
SELECT customer_name, product, SUM(quantity) AS total_qty FROM orders GROUP BY customer_name, product;
这样会先按客户分组,再在每个客户内按产品细分。
配合 HAVING 过滤分组结果
WHERE 是在分组前过滤行,而 HAVING 是在分组后筛选满足条件的组。
例如,只显示订单总数大于2的客户:
SELECT customer_name, COUNT(*) AS order_count FROM orders GROUP BY customer_name HAVING order_count > 2;
HAVING 支持使用聚合函数做条件判断,这是 WHERE 无法做到的。
基本上就这些。掌握 GROUP BY 能帮你快速汇总和分析数据,是写报表类SQL必不可少的工具。注意分组字段要和 SELECT 中非聚合字段保持一致,避免逻辑错误。


