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隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，數(shù)據(jù)庫的應用越來越廣泛，如何高效地查詢和管理數(shù)據(jù)成為一個重要的問題。在數(shù)據(jù)庫中，Group By是一種重要的數(shù)據(jù)分組查詢方法，它可以將數(shù)據(jù)按照指定的字段進行分組，從而實現(xiàn)更加細粒度的查詢和統(tǒng)計。本文將介紹Group By的基本原理、使用方法和常見場景，幫助讀者更好地掌握數(shù)據(jù)庫分組查詢的技巧。
一、Group By的基本原理
Group By是一種聚合函數(shù)，它可以將數(shù)據(jù)按照指定的字段進行分組，然后對每個分組進行聚合操作，得到每個分組的統(tǒng)計結(jié)果。在Group By語句中，可以同時使用多個字段進行分組，以及使用各種聚合函數(shù)（如SUM、AVG、COUNT、MIN、MAX等）進行統(tǒng)計。
例如，假設(shè)有一張學生表（student），其中每個學生有學生ID、姓名、性別、年齡、所在班級等字段，現(xiàn)在需要按照班級進行分組，統(tǒng)計每個班級的人數(shù)和平均年齡，可以使用如下的SQL語句：
SELECT class, COUNT(*) AS count, AVG(age) AS avg_age FROM student GROUP BY class;
在這個語句中，GROUP BY后面的class表示按照班級進行分組，COUNT(*)表示統(tǒng)計每個班級的學生數(shù)量，AVG(age)表示平均年齡。執(zhí)行完這個語句后，就可以得到每個班級的人數(shù)和平均年齡的統(tǒng)計結(jié)果。例如，對于以下的學生數(shù)據(jù)：
| ID | Name | Sex | Age | Class |
| — | —— | —- | — | —– |
| 1 | Tom | M | 18 | 1A |
| 2 | Jerry | F | 17 | 1A |
| 3 | Alice | F | 16 | 1A |
| 4 | Bob | M | 18 | 1B |
| 5 | Cathy | F | 17 | 1B |
| 6 | David | M | 16 | 1B |
執(zhí)行上述SQL語句后，可以得到如下結(jié)果：
| class | count | avg_age |
| —– | —– | ——- |
| 1A | 3 | 17 |
| 1B | 3 | 17 |
二、Group By的使用方法
使用Group By查詢數(shù)據(jù)的基本語法如下：
SELECT field1, field2, …, AGGREGATE_FUNCTION(field) FROM table_name WHERE condition GROUP BY field1, field2, …;
其中，field1、field2等表示需要查詢的字段，AGGREGATE_FUNCTION(field)表示需要進行聚合的函數(shù)，table_name表示需要查詢的表名，condition表示查詢條件，GROUP BY后面的字段表示需要進行分組的字段。
示例1：按照年齡進行分組統(tǒng)計每個年齡段的人數(shù)和平均年齡
SELECT age_group, COUNT(*) AS count, AVG(age) AS avg_age FROM (SELECT CASE WHEN age20 AND age30 AND age
在這個語句中，首先使用了CASE語句將年齡分成不同的年齡段，然后再對分組后的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，得到每個年齡段的人數(shù)和平均年齡。
示例2：按照學生性別和年齡進行分組統(tǒng)計每個組合的人數(shù)和平均年齡
SELECT sex, age_group, COUNT(*) AS count, AVG(age) AS avg_age FROM (SELECT sex, CASE WHEN age20 AND age30 AND age
在這個語句中，對學生性別和年齡進行分組，統(tǒng)計每個組合的人數(shù)和平均年齡。
三、Group By的常見場景
Group By是一種強大的數(shù)據(jù)分組查詢工具，可以在很多場景下發(fā)揮巨大的作用。以下是幾個常見的應用場景：
1. 統(tǒng)計每個分組的數(shù)量和比例：如在電商網(wǎng)站中，可以按照商品類別進行分組，統(tǒng)計每個類別的商品數(shù)量和占比，以便進行銷售策略的調(diào)整。
2. 進行數(shù)據(jù)透視分析：如在金融領(lǐng)域中，可以按照不同的客戶類型、產(chǎn)品類型、地區(qū)等因素進行分組，分析不同分組的貸款金額、壞賬率、收益率等指標。
3. 性能調(diào)優(yōu)：當處理大量數(shù)據(jù)時，Group By可以幫助優(yōu)化查詢性能。如在大數(shù)據(jù)分析中，可以使用Group By將數(shù)據(jù)按照不同的維度進行切分，從而實現(xiàn)更快的查詢和計算。
4. 處理重復值：在一些數(shù)據(jù)集中，可能存在重復值，使用Group By可以將重復值歸為一組，從而幫助清洗數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的準確性和可用性。
四、
相關(guān)問題拓展閱讀：
- mysql數(shù)據(jù)庫 group by 報錯 原理是什么？
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(gòu)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(jié)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(jié)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(zhuǎn)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
關(guān)于數(shù)據(jù)庫group by的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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網(wǎng)頁名稱：數(shù)據(jù)庫GroupBy：如何分組查詢數(shù)據(jù)？(數(shù)據(jù)庫groupby)
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