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MySQL分组查询实战指南：从基础语法到高效优化
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标题：MySQL分组查询实战指南：从基础语法到高效优化
关键词：MySQL、GROUP BY、分组查询、聚合函数、SQL优化
描述：本文详细讲解MySQL中GROUP BY的使用场景、语法规则、常见问题及优化技巧，帮助开发者掌握高效数据分组方法，并附实战代码示例。
正文：
在数据分析或报表生成场景中，分组统计是MySQL最常用的操作之一。无论是电商平台的订单分类汇总，还是用户行为的分时段统计，GROUP BY都能将杂乱的数据转化为清晰的结构化结果。本文将系统介绍如何正确输入和执行分组语句，并分享实际开发中的避坑指南。
一、GROUP BY基础语法
在MySQL中，分组语句通常写在SELECT查询的末尾，紧跟在WHERE条件之后。其标准结构如下：sql
SELECT 列1, 列2, 聚合函数(列3)
FROM 表名
WHERE 条件
GROUP BY 列1, 列2
HAVING 聚合函数条件;
例如统计不同部门的平均薪资：
SELECT department, AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
WHERE hire_date > '2020-01-01'
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 8000;
二、核心注意事项
- 选择列限制
GROUP BY子句中的列必须出现在SELECT列表或聚合函数中，否则会报错。错误示例：
-- 错误：salary未出现在GROUP BY或聚合函数中
SELECT department, salary
FROM employees
GROUP BY department;
- HAVING与WHERE的区别
- WHERE在分组前过滤原始数据
- HAVING在分组后过滤结果集
典型应用场景：
-- 先过滤30岁以上员工，再计算各部门人数
SELECT department, COUNT(*)
FROM employees
WHERE age > 30
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 5;
三、性能优化技巧
- 索引优化
为GROUP BY涉及的列创建索引可显著提升性能：
ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_department (department);
- 避免排序开销
默认情况下GROUP BY会进行排序，通过添加ORDER BY NULL可禁用：
SELECT department, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY department
ORDER BY NULL;
- 分阶段聚合
对海量数据可先缩小范围再分组：
-- 先按日期过滤再分组
SELECT product_id, SUM(quantity)
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'
GROUP BY product_id;
四、高级分组应用
- 多级分组
按多个字段层级统计：
SELECT YEAR(order_date), MONTH(order_date), COUNT(*)
FROM orders
GROUP BY YEAR(order_date), MONTH(order_date);
- WITH ROLLUP扩展
生成小计和总计行：
SELECT department, job_title, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department, job_title WITH ROLLUP;
