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SQLGROUPBY分组统计实战指南：从基础到高阶应用
09/06
SQL GROUP BY分组统计实战指南：从基础到高阶应用
在日常数据库操作中，数据分组统计是数据分析的核心需求。本文将全面讲解SQL中GROUP BY的使用方法，帮助您掌握这一关键技能。
一、GROUP BY基础概念
GROUP BY子句是SQL中用于对结果集进行分组的语句，通常与聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）配合使用。它的基本语法结构如下：
sql
SELECT 列名1, 列名2, 聚合函数(列名)
FROM 表名
WHERE 条件
GROUP BY 列名1, 列名2
ORDER BY 列名;
二、基础分组统计操作
1. 单字段分组统计
最常见的应用场景是按单个字段分组并计算数量：
sql
-- 统计每个部门的员工数量
SELECT department, COUNT(*) as employee_count
FROM employees
GROUP BY department;
2. 多字段组合分组
当需要更细粒度的分组时，可以指定多个字段：
sql
-- 统计每个部门不同职位的员工数
SELECT department, job_title, COUNT(*) as count
FROM employees
GROUP BY department, job_title;
3. 配合WHERE子句使用
WHERE条件在分组前执行：
sql
-- 统计2023年每个月的订单数量
SELECT MONTH(order_date) as month, COUNT(*) as order_count
FROM orders
WHERE YEAR(order_date) = 2023
GROUP BY MONTH(order_date);
三、高级分组技巧
1. 使用HAVING过滤分组结果
HAVING子句用于对分组后的结果进行筛选：
sql
-- 找出销售额超过10000元的商品类别
SELECT category, SUM(amount) as total_sales
FROM sales
GROUP BY category
HAVING SUM(amount) > 10000;
2. 分组后排序
GROUP BY常与ORDER BY配合使用：
sql
-- 统计各城市用户数并降序排列
SELECT city, COUNT(*) as user_count
FROM users
GROUP BY city
ORDER BY user_count DESC;
3. 使用表达式分组
分组条件可以是计算表达式：
sql
-- 按年龄段统计用户数
SELECT
CASE
WHEN age < 20 THEN '0-19'
WHEN age BETWEEN 20 AND 29 THEN '20-29'
ELSE '30+'
END as age_group,
COUNT(*) as count
FROM customers
GROUP BY age_group;
四、常见问题解决方案
1. 处理NULL值分组
NULL值会被单独分为一组：
sql
-- 统计未填写部门的员工数
SELECT department, COUNT(*) as count
FROM employees
GROUP BY department;
-- 结果中会包含NULL department的记录
2. 只选择分组字段和聚合函数
SELECT子句中只能包含分组字段或聚合函数：
sql
-- 错误示例(大多数数据库会报错)
SELECT name, department, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY department;
-- 正确写法
SELECT department, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY department;
3. 性能优化建议
大数据量分组时，考虑以下优化：
- 为分组字段建立索引
- 减少分组字段数量
- 先筛选再分组
五、实际业务应用案例
1. 电商销售分析
sql
-- 统计每个品类每月销售额
SELECT
category,
DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') as month,
SUM(amount) as total_sales,
COUNT(DISTINCT user_id) as unique_buyers
FROM orders
GROUP BY category, DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m')
ORDER BY category, month;
2. 用户行为分析
sql
-- 统计用户活跃时段
SELECT
HOUR(login_time) as hour_of_day,
COUNT(*) as login_count,
COUNT(DISTINCT user_id) as unique_users
FROM user_logins
GROUP BY HOUR(login_time)
ORDER BY login_count DESC;
六、总结
GROUP BY是SQL数据分析的核心操作，掌握它意味着您能够从原始数据中提取有价值的业务洞察。从简单的计数统计到复杂的多维度分析，GROUP BY都能胜任。在实际应用中，建议结合业务需求设计合理的分组策略，并注意性能优化。
