SQL中GROUP BY语句介绍

冷不防 2023-09-26 09:10 82阅读 0赞

本文主要介绍 SQL（Structured Query Language）中 GROUP BY 语句的相关知识，同时通过用法示例介绍 GROUP BY 语句的常见用法。

## 1 概述 ##

GROUP BY 语句通常用于配合聚合函数（如 COUNT()、MAX() 等），根据一个或多个列对结果集进行分组。

从字面上来理解，GROUP 表示分组、BY 后接字段名，表示根据某个字段进行分组。

一般情况下，GROUP BY 必须要配合聚合函数一起使用，通过使用聚合函数，在分组之后可以对**组内结果**进行计数（COUNT）、求和（SUM），求平均数（AVG）操作等。

常用聚合函数如下：

*  count()：计数
 *  sum()：求和
 *  avg()：求平均数
 *  max()：求最大值
 *  min()：求最小值

## 2 常见用法 ##

现有一数据库表，内容如下：

!\[在这里插入图片描述\](https://img-blog.csdnimg.cn/ba1393eb9e61421da012706ada162ded.png)

接下来针对上表提供一些 GROUP BY 的用法示例，来介绍 GROUP BY 语句的常见用法。

### 2.1 结合聚合函数 ###

首先，不使用聚合函数，只使用 GROUP BY，查询结果如下：

![在这里插入图片描述][c0644729bbcf41718562115c13bcc413.png]

上述查询结果表明，当不使用聚合函数时，GROUP BY 的结果是分组内容中的第一组查询结果。

当然，在实际使用中，通常都需要**将 GROUP BY 与聚合函数结合起来使用，来实现某种目的。**

例如，我们想查找“联盟和部落阵营中所有角色最早的注册时间”，则可以通过如下语句实现：

![a3e08d129ef246fab47e2bfa39867df5.png][]

上述查询结果表明，通过使用聚合函数“MIN()”，我们找到了每个阵营中最早的注册时间。

### 2.2 HAVING子句 ###

HAVING 子句可以筛选通过 GROUP BY 分组后的各组数据。

承接上文内容，通过 HAVING 子句筛选出所有阵营中最早的注册时间，语句如下：

mysql> select camp,MIN(register_time) as register_time from roles group by camp HAVING register_time > '2018-12-01 00:00:00';
    +-------+---------------------+
    | camp  | register_time       |
    +-------+---------------------+
    | horde | 2018-12-01 16:11:28 |
    +-------+---------------------+
    1 row in set (0.00 sec)
     
    mysql>

注意：上述语句中 HAVING 的对象 register\_time，实际上是前面聚合函数 MIN(register\_time) 的结果集。而由于 WHERE 子句不能包含聚合函数，所以此处只能使用 HAVING 子句。如果使用 WHERE 子句替换 HAVING 子句，命令会报错，信息如下：

mysql> select camp,MIN(register_time) as register_time from roles group by camp WHERE register_time > '2018-12-01 00:00:00';
    ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'WHERE register_time > '2018-12-01 00:00:00'' at line 1

【HAVING 与 WHERE 的区别】：

*  WHERE 子句的作用：在对查询结果进行**分组前**，把不符合 WHERE 条件的行去掉，即在分组之前过滤数据。另外，WHERE 条件中不能包含聚组函数。
 *  HAVING 子句的作用：筛选满足条件的组，即在**分组后**过滤数据，条件中**经常包含聚组函数**，使用 HAVING 条件过滤出特定的组。

[c0644729bbcf41718562115c13bcc413.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/c0644729bbcf41718562115c13bcc413.png
[a3e08d129ef246fab47e2bfa39867df5.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/a3e08d129ef246fab47e2bfa39867df5.png