MySQL中的GROUP BY是數據聚合分析的核心功能，主要用于將結果集按指定列分組，并結合聚合函數進行統計計算。以下從基本語法到高級用法進行詳細解析：

一、基本語法與核心功能

SELECT 分組列, 聚合函數(計算列)
FROM 表名
[WHERE 條件]
GROUP BY 分組列
[HAVING 分組過濾條件]
[ORDER BY 排序列];

核心功能：

• 數據分組：按一列或多列的值將數據劃分為邏輯組。
• 聚合計算：對每個分組應用聚合函數（如COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN）進行統計。
• 結果過濾：通過HAVING對分組后的結果進行篩選（區(qū)別于WHERE的分組前過濾）。

二、基礎用法示例

1. 單列分組統計

統計每個部門的員工數量和平均工資：

SELECT department, COUNT(*) AS emp_count, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;  -- 

2. 多列組合分組

按部門和職位統計員工數量：

SELECT department, job_title, COUNT(*) 
FROM employees
GROUP BY department, job_title;  -- 

3. 與WHERE結合使用

僅統計薪資超過2000元的員工部門平均工資：

SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
WHERE salary > 2000
GROUP BY department;  -- 

三、高級特性與擴展

1. HAVING子句過濾分組

篩選員工數量超過5人的部門：

SELECT department, COUNT(*) AS emp_count
FROM employees
GROUP BY department
HAVING emp_count > 5;  -- 

2. WITH ROLLUP生成匯總行

生成部門及職位的薪資小計和總計：

SELECT department, job_title, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department, job_title WITH ROLLUP;  -- 

3. GROUP_CONCAT合并列值

統計每個用戶購買的所有產品（逗號分隔）：

SELECT user_id, GROUP_CONCAT(product_name SEPARATOR ', ') 
FROM orders
GROUP BY user_id;  -- 

4. 按表達式/函數分組

按年份統計訂單數量：

SELECT YEAR(order_date) AS year, COUNT(*)
FROM orders
GROUP BY YEAR(order_date);  -- 

四、注意事項與常見錯誤

ONLY_FULL_GROUP_BY模式
MySQL 8.0+默認啟用該模式，要求SELECT中的非聚合列必須出現在GROUP BY中，否則報錯。

-- 錯誤示例（salary未聚合且未分組）
SELECT department, salary FROM employees GROUP BY department;
-- 修正方法：添加聚合函數或分組字段
SELECT department, MAX(salary) FROM employees GROUP BY department;

WHERE與HAVING的區(qū)別

• WHERE在分組前過濾行數據，不可使用聚合函數。
• HAVING在分組后過濾組數據，必須與聚合條件結合。

性能優(yōu)化建議

• 在分組列上創(chuàng)建索引（如ALTER TABLE employees ADD INDEX(department)）。
• 避免對大表直接分組，可先通過臨時表或子查詢縮小數據范圍。

五、經典案例場景

1. 按時間維度聚合

統計每月的銷售總額：

SELECT YEAR(sale_date) AS year, MONTH(sale_date) AS month, SUM(amount)
FROM sales
GROUP BY year, month;  -- 

2. 多層級統計

分析每個客戶每年的訂單總金額及平均金額：

SELECT customer_id, YEAR(order_date), 
       SUM(total_amount), AVG(total_amount)
FROM orders
GROUP BY customer_id, YEAR(order_date);  -- 

3. 數據去重

查找重復郵箱的用戶：

SELECT email, COUNT(*) 
FROM users 
GROUP BY email 
HAVING COUNT(*) > 1;  -- 

六、聚合效率優(yōu)化

在MySQL中優(yōu)化GROUP BY聚合效率需要從索引設計、查詢邏輯、執(zhí)行引擎特性等多維度入手。以下基于最新優(yōu)化實踐和數據庫引擎特性，總結9大核心優(yōu)化策略：

1、索引優(yōu)化策略

復合索引精準匹配分組列
• 創(chuàng)建與GROUP BY順序完全匹配的復合索引（如GROUP BY a,b則創(chuàng)建(a,b)索引），可觸發(fā)松散索引掃描，減少90%以上的磁盤I/O。
• 典型案例：當對(department, job_title)分組時，復合索引idx_dept_job可使查詢跳過全表掃描，直接通過索引完成分組。

覆蓋索引避免回表
• 確保SELECT列與聚合函數涉及的列均包含在索引中。例如索引(category, sales)，查詢SELECT category, SUM(sales)時可直接通過索引完成計算，無需訪問數據行。

利用函數索引應對復雜分組
• 對含表達式的分組（如YEAR(date_col)），創(chuàng)建虛擬列或函數索引（MySQL 8.0+支持）。例如：

ALTER TABLE orders ADD COLUMN year_date INT AS (YEAR(order_date)) VIRTUAL;
CREATE INDEX idx_year ON orders(year_date);

2、查詢設計與執(zhí)行優(yōu)化

減少分組字段數量與復雜度
• 每增加一個分組字段，排序復雜度呈指數級增長。優(yōu)先合并相關字段（如將province和city合并為region字段）。
• 避免在GROUP BY中使用函數，否則索引失效。需改寫為基于原字段分組，如將GROUP BY DATE(created_at)改為GROUP BY created_at_date預計算列。

分階段過濾與聚合
• 先通過子查詢過濾無關數據再分組：

SELECT department, AVG(salary) 
FROM (SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000) AS filtered 
GROUP BY department;  -- 比直接HAVING效率提升40%

內存排序與臨時表優(yōu)化
• 調整tmp_table_size和max_heap_table_size參數（建議設置為物理內存的20%），避免臨時表落盤。
• 監(jiān)控Created_tmp_disk_tables狀態(tài)變量，若頻繁出現磁盤臨時表，需優(yōu)化索引或拆分查詢。

3、高級優(yōu)化技術

分區(qū)表加速大數據處理
• 按時間或業(yè)務維度分區(qū)（如按月分區(qū)），使GROUP BY僅掃描特定分區(qū)。例如對10億級日志表按event_date分區(qū)后，月度統計耗時從分鐘級降至秒級。

物化視圖與結果緩存
• 對高頻聚合查詢使用物化視圖（如通過CREATE TABLE mv AS SELECT...定期刷新），減少實時計算壓力。
• 應用層緩存重復查詢結果（如Redis緩存日匯總數據），降低數據庫負載。

并行查詢（MySQL 8.0+）
• 啟用parallel_query功能，通過多線程處理復雜分組：

SET SESSION optimizer_switch='parallel_query=on';
SELECT region, SUM(revenue) FROM sales GROUP BY region;  -- 利用多核CPU加速

4、診斷工具與注意事項

• 執(zhí)行計劃分析
使用EXPLAIN FORMAT=JSON觀察using_index（是否用索引）、using_temporary（是否用臨時表）、filesort（排序方式）等關鍵指標。

• 嚴格模式規(guī)避錯誤
啟用ONLY_FULL_GROUP_BY模式，防止非聚合列誤用導致結果不穩(wěn)定。

性能優(yōu)化對比案例

通過上述策略組合，可系統性解決GROUP BY性能瓶頸。實際應用中建議結合EXPLAIN分析和A/B測試，選擇最適合業(yè)務場景的優(yōu)化方案。

七、擴展知識

• NULL值的處理：GROUP BY將NULL視為獨立分組。
• 排序結合：分組后使用ORDER BY對結果排序（如按平均工資降序）。
• 動態(tài)分組：通過CASE WHEN實現條件分組（如按薪資區(qū)間統計）。

通過靈活組合這些功能，GROUP BY可滿足復雜的數據分析需求。實際應用中需結合索引優(yōu)化和查詢邏輯設計，以提升執(zhí)行效率。

到此這篇關于mysql中的group by高級用法的文章就介紹到這了,更多相關mysql group by用法內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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