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在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）中，分組函數(shù)（Group Functions）是一類常用的函數(shù)，它們可以對指定的數(shù)據(jù)進行匯總、計數(shù)、平均數(shù)計算等操作。分組函數(shù)通常與分組操作（Group By）結合使用，用于對某些列進行分組計算。然而，有時候我們會碰到一些情況，即使沒有進行分組操作，分組函數(shù)的計算結果也與膽組相關。本文將詳細介紹在數(shù)據(jù)庫中分組函數(shù)的使用及其與膽組無關的情況。
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一、分組函數(shù)的基本用法
在講述分組函數(shù)與膽組無關之前，我們先來了解一下分組函數(shù)的基本用法。分組函數(shù)通常包括以下幾種：
1. AVG：用于計算指定列的平均值；
2. SUM：用于計算指定列的總和；
3. COUNT：用于統(tǒng)計指定列中非空值的數(shù)量；
4. MAX：用于求取指定列中的更大值；
5. MIN：用于求取指定列中的最小值。
例如，我們有一張學生成績表，其中包括學生姓名、所在班級、語文成績、數(shù)學成績、英語成績等字段。如果我們要求出每個班的平均成績、總成績、及格人數(shù)等指標，可以使用以下語句：
SELECT class, AVG(chinese_score), AVG(math_score), AVG(english_score), SUM(chinese_score + math_score + english_score) AS total_score, COUNT(CASE WHEN chinese_score >= 60 AND math_score >= 60 AND english_score >= 60 THEN 1 END) AS pass_cnt
FROM std_score
GROUP BY class;
其中，這個語句中的 AVG、SUM、COUNT 就是分組函數(shù)，GROUP BY 關鍵字用于指定分組條件。
二、分組函數(shù)的計算并不總是和分組操作有關
通常情況下，分組函數(shù)的計算結果與分組條件有關。例如上述例子中，我們按照班級分組，求出了每個班級的平均成績、總成績及及格人數(shù)。但是，當我們把 GROUP BY 關鍵字去掉時，我們會發(fā)現(xiàn)計算結果依然正確：
SELECT AVG(chinese_score), AVG(math_score), AVG(english_score), SUM(chinese_score + math_score + english_score) AS total_score, COUNT(CASE WHEN chinese_score >= 60 AND math_score >= 60 AND english_score >= 60 THEN 1 END) AS pass_cnt
FROM std_score;
這是為什么呢？我們可以想象一下，以上語句的計算過程，實際上就是對整張表進行了聚合。也就是說，這些分組函數(shù)并沒有通過 GROUP BY 關鍵字來限定計算范圍，而是對表中所有行（或者符合條件的行）都進行了計算。因此，它們的計算結果并不總是和分組操作相關。
不過，需要注意的是，在某些情況下，去掉 GROUP BY 關鍵字會導致分組函數(shù)的計算結果變得毫無意義。例如，在以下語句中：
SELECT AVG(chinese_score), COUNT(chinese_score)
FROM std_score;
如果去掉 GROUP BY，計算結果就變成了所有成績的平均分和總數(shù)。顯然，這是毫無意義的。
三、分組函數(shù)在數(shù)據(jù)庫查詢中的應用
分組函數(shù)在實際的數(shù)據(jù)庫查詢中應用廣泛，可以用來快速計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)，也可以用來制作報表等。例如，以下是一個根據(jù)訂單狀態(tài)統(tǒng)計銷售額的例子：
SELECT status, SUM(price * quantity) AS sales
FROM orders
GROUP BY status;
在這個例子中，我們使用 SUM 函數(shù)計算了訂單中所有商品的銷售額，并按照訂單狀態(tài)分組進行統(tǒng)計。
分組函數(shù)還可以用于查詢某些列的最值等數(shù)據(jù)。例如，以下是一個查詢產(chǎn)品庫存最多的前十個產(chǎn)品的例子：
SELECT product_id, SUM(quantity) AS total_quantity
FROM product_storage
GROUP BY product_id
ORDER BY total_quantity DESC
LIMIT 10;
在這個例子中，我們使用 SUM 函數(shù)計算了每個產(chǎn)品的庫存總量，并按照產(chǎn)品編號進行分組統(tǒng)計。然后，使用 ORDER BY 關鍵字對結果進行排序，使用 LIMIT 關鍵字取出前十個結果即可。
四、
數(shù)據(jù)庫中的分組函數(shù)是常用的一類函數(shù)，可以用于聚合計算、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、制作報表等多種場景。雖然分組函數(shù)通常和 GROUP BY 關鍵字結合使用，但是在某些情況下，分組函數(shù)的計算結果并不與分組操作相關。因此，在使用分組函數(shù)時需要根據(jù)實際情況進行判斷。
相關問題拓展閱讀：
- order by 和 group by 的區(qū)別
- mysql數(shù)據(jù)庫 group by 報錯 原理是什么？
order by 和 group by 的區(qū)別
select a.name, max(a.sex) from a group by a.name order by a.sex asc
group by 用來分組如春,order by 用來渣睜耐早姿排序
order by
和 group by的區(qū)別為：指代不同、側重點不同、引證用法不同
一、指代不同
1、order by：排序依據(jù)。
2、group by：進行分組。
二、側重點不同
1、order by：用來對數(shù)據(jù)庫的一組數(shù)據(jù)進行排序。
2、group by：指定的規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分組，所謂的分組就是將一個“
數(shù)據(jù)集
”劃分成若干個“小區(qū)域”，然后針對若干個“小區(qū)域”進行數(shù)據(jù)處理。
三、引證用法不同
1、order by：order作“次序，順序”“治安，秩序”“整齊，有條理”解時，是
不可數(shù)名詞
。作“訂購，訂貨”“命令，囑咐”“匯票，匯單”解時，是可數(shù)名詞。
2、group by：group的基本意思是“群，團體，組類”，指由很多的人或物偶然鍵譽或有意組成的一個有秩序、有組織的整體，稿告段有時也可指較小的“人群”，還可以指一個大型的商業(yè)機構，即“集團”或某種“類別”友配。
order by 和 group by 的派返區(qū)別：
1，order by 從英文里理解就是行的排序方式，默認的為升序。 order by 后面必須列出排序的字段名，可以是多個字段名。
2，group by 從英文里理解就是分組。必須有“聚合函數(shù)”來配合才能使用，使用時至少需要一個分組標志字段。
注意：聚合函數(shù)是—sum()、count()、avg()等都是“聚合函數(shù)”
3,在sql命令格式使用的先后順序上，group by 先于 order by。
在Sql中也可亂頌以說order by是按字段排序，group by 是按字段分類
通常order by 和group by 沒有太多的關系，但是它們常常組合在一起用,完成分組加排序的功能。
如有下表：
執(zhí)行這個語句是可以的：
如果執(zhí)行下面語句就不行：
正確的應該是：
group by 塵陪饑的目的就是要將數(shù)據(jù)分類匯總。
如：
select 類別, sum(數(shù)量) as 數(shù)量之和 from A group by 類別
這就是簡單Group By，返回結果會是分類匯總的結果。
order by 以…排序
group by 以…分組
order by 排序查詢、asc升序、desc降序
示例：
select * from 學生表 order by 年齡 查詢學生表信息、按年齡的升序(默認、可缺省、從低到高早指)排列顯示
也可以多條件排序、 比如 order by 年陸彎配齡,成績 desc 按年齡升序排列后、再按成績降序排列
group by 分組查詢、having 只能用于group by子句、作用于組內(nèi)，having條件子句可以直接跟函數(shù)表達式。使用group by 子句的查鬧衫詢語句需要使用聚合函數(shù)。
示例：
select 學號,SUM(成績) from 選課表 group by 學號 按學號分組、查詢每個學號的總成績
select 學號,AVG(成績) from 選課表
group by 學號
having AVG(成績)>(select AVG(成績) from 選課表 where 課程號=’001′)
order by AVG(成績) desc
查詢平均成績大于001課程平均成績的學號、并按平均成績的降序排列
mysql數(shù)據(jù)庫 group by 報錯 原理是什么？
在日常查詢中，索引或其他數(shù)據(jù)查找的方法可能不是查詢執(zhí)行中更高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能負責查詢執(zhí)行時間 90% 還多。MySQL 執(zhí)行 GROUP BY 時的主要復雜性是計算 GROUP BY 語句磨沒中的聚合函數(shù)。UDF 聚合函數(shù)是一個接一個地獲得構成單個組的所有值。這樣，它可以在移動到另一個組之前計算單個組的聚合函數(shù)值。當然，問題在于，在大多數(shù)情況下，源數(shù)據(jù)值不會被分組。來自各種組的值在處理期間彼此跟隨。因此，我們需要一個特殊的步驟。
處理 MySQL GROUP BY讓瞎碧納我們看看之前看過的同一張table： mysql> show create table tbl G *************************** 1. row ***************************Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0’, `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=DEFAULT CHARSET=latinrow in set (0.00 sec)
并且以不同方式執(zhí)行相同的 GROUP BY 語句：
1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY
mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;
+—+—+
| k | c |
+—+—+
| 2 | 3 |
| 4 | 1 |
| 5 | 2 |
| 8 | 1 |
| 9 | 1 |
+—+—+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在這種情況下，我們在 GROUP BY 的列上有一個索引。這樣，我們可以逐組掃描數(shù)據(jù)并動態(tài)執(zhí)行 GROUP BY（低慧弊成本）。當我們使用 LIMIT 限制我們檢索的組的數(shù)量或使用“覆蓋索引”時，特別有效，因為順序索引掃描是一種非?？焖俚牟僮?。
如果您有少量組，并且沒有覆蓋索引，索引順序掃描可能會導致大量 IO。所以這可能不是更優(yōu)化的計劃。
2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY
mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows:
filtered: 100.00
Extra: Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;
+—+—+
| g | c |
+—+—+
| 0 | 1 |
| 1 | 2 |
| 4 | 1 |
| 5 | 1 |
| 6 | 2 |
+—+—+
5 rows in set (0.88 sec)
如果我們沒有允許我們按組順序掃描數(shù)據(jù)的索引，我們可以通過外部排序（在 MySQL 中也稱為“filesort”）來獲取數(shù)據(jù)。你可能會注意到我在這里使用 SQL_BIG_RESULT 提示來獲得這個計劃。沒有它，MySQL 在這種情況下不會選擇這個計劃。
一般來說，MySQL 只有在我們擁有大量組時才更喜歡使用這個計劃，因為在這種情況下，排序比擁有臨時表更有效（我們將在下面討論）。
3、MySQL中 的臨時表 GROUP BY
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows:
filtered: 100.00
Extra: Using temporary
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;
+—+——+
| g | s |
+—+——+
| 0 | 0 |
| 1 | 2 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
| 6 | 12 |
+—+——+
5 rows in set (7.75 sec)
在這種情況下，MySQL 也會進行全表掃描。但它不是運行額外的排序傳遞，而是創(chuàng)建一個臨時表。此臨時表每組包含一行，并且對于每個傳入行，將更新相應組的值。很多更新！雖然這在內(nèi)存中可能是合理的，但如果結果表太大以至于更新將導致大量磁盤 IO，則會變得非常昂貴。在這種情況下，外部分揀計劃通常更好。請注意，雖然 MySQL 默認選擇此計劃用于此用例，但如果我們不提供任何提示，它幾乎比我們使用 SQL_BIG_RESULT 提示的計劃慢 10 倍 。您可能會注意到我在此查詢中添加了“ ORDER BY NULL ”。這是為了向您展示“清理”臨時表的唯一計劃。沒有它，我們得到這個計劃： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row ***************************id:select_type: SIMPLEtable: tbl partitions: NULLtype: ALL possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: filtered: 100.Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在其中，我們獲得了 temporary 和 filesort “兩最糟糕的”提示。MySQL 5.7 總是返回按組順序排序的 GROUP BY 結果，即使查詢不需要它（這可能需要昂貴的額外排序傳遞）。ORDER BY NULL 表示應用程序不需要這個。您應該注意，在某些情況下 – 例如使用聚合函數(shù)訪問不同表中的列的 JOIN 查詢 – 使用 GROUP BY 的臨時表可能是唯一的選擇。
如果要強制 MySQL 使用為 GROUP BY 執(zhí)行臨時表的計劃，可以使用 SQL_ALL_RESULT 提示。
4、MySQL 中的索引基于跳過掃描的 GROUP BY前三個 GROUP BY 執(zhí)行方法適用于所有聚合函數(shù)。然而，其中一些人有第四種方法。
mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 2
filtered: 100.00
Extra: Using index for group-by
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select k,max(id) from tbl group by k;
+—++
| k | max(id) |
+—++
| 0 ||
| 1 ||
| 2 ||
| 3 ||
| 4 ||
+—++
5 rows in set (0.00 sec)
此方法僅適用于非常特殊的聚合函數(shù)：MIN() 和 MAX()。這些并不需要遍歷組中的所有行來計算值。他們可以直接跳轉到組中的最小或更大組值（如果有這樣的索引）。如果索引僅建立在 (K) 列上，如何找到每個組的 MAX(ID) 值？這是一個 InnoDB 表。記住 InnoDB 表有效地將 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 變?yōu)?(K,ID)，允許我們對此查詢使用 Skip-Scan 優(yōu)化。僅當每個組有大量行時才會啟用此優(yōu)化。否則，MySQL 更傾向于使用更傳統(tǒng)的方法來執(zhí)行此查詢（如方法＃1中詳述的索引有序 GROUP BY）。雖然我們使用 MIN() / MAX() 聚合函數(shù)，但其他優(yōu)化也適用于它們。例如，如果您有一個沒有 GROUP BY 的聚合函數(shù)（實際上所有表都有一個組），MySQL 在統(tǒng)計分析階段從索引中獲取這些值，并避免在執(zhí)行階段完全讀取表： mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row ***************************id:select_type: SIMPLEtable: NULL partitions: NULLtype: NULL possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLfiltered: NULLExtra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
過濾和分組
我們已經(jīng)研究了 MySQL 執(zhí)行 GROUP BY 的四種方式。為簡單起見，我在整個表上使用了 GROUP BY，沒有應用過濾。當您有 WHERE 子句時，相同的概念適用： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row ***************************id:select_type: SIMPLEtable: tbl partitions: NULLtype: range possible_keys: kkey: kkey_len: ref: NULLrows:filtered: 100.Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
對于這種情況，我們使用K列上的范圍進行數(shù)據(jù)過濾/查找，并在有臨時表時執(zhí)行 GROUP BY。在某些情況下，方法不會發(fā)生沖突。但是，在其他情況下，我們必須選擇使用 GROUP BY 的一個索引或其他索引進行過濾：
mysql> alter table tbl add key(g);
Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k,g
key: g
key_len: 4
ref: NULL
rows: 16
filtered: 50.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k,g
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
根據(jù)此查詢中使用的特定常量，我們可以看到我們對 GROUP BY 使用索引順序掃描（并從索引中“放棄”以解析 WHERE 子句），或者使用索引來解析 WHERE 子句（但使用臨時表來解析 GROUP BY）。根據(jù)我的經(jīng)驗，這就是 MySQL GROUP BY 并不總是做出正確選擇的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式執(zhí)行查詢。
group by 與 count 一起的話不能直接寫，
得用子查詢
數(shù)據(jù)庫不是膽組分組函數(shù)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關于數(shù)據(jù)庫不是膽組分組函數(shù),數(shù)據(jù)庫中的分組函數(shù)與膽組無關,order by 和 group by 的區(qū)別,mysql數(shù)據(jù)庫 group by 報錯 原理是什么？的信息別忘了在本站進行查找喔。
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新聞標題：數(shù)據(jù)庫中的分組函數(shù)與膽組無關 (數(shù)據(jù)庫不是膽組分組函數(shù))
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