group by怎么读（mysql group by怎么用）

：暂无数据 2026-08-20 06:50:01 ：0

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于group by怎么读，mysql group by怎么用这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

mysql group by怎么用
GROUP BY 用法
GROUP BY，WHERE，HAVING之间的区别和用法
mysql的group by怎么使用
group by语句中where和having的区别
SQL语句中的 Distinct 和 Group by 有什么不同，用那个好
SQL中group by怎么与insert和update一起使用，具体什么意义，最好用例子说一下，
SQL里面group by 语句和WHERE的区别，高手进

mysql group by怎么用

例子 aa表 a b
123 10
123 12
1234 11
1234 14
首先 group 是用来分组的不是过滤重复项的。重复项删除语句 DISTINCT用这个。 select DISTINCT（a） from aa
结果就是 a
123
1234

group by用来分组的
select a, sum(b) from aa group by a
sum意思是总和。结果就是
a b
123 22
1234 25
语句的目的是以a为目标需要知道相同名字的物品在b列一共有多少数量总和
select a,count(b) from aa group by a
count 意思行数总和结果就是
a b
123 2
1234 2
语句目的是相同名字的物品一共有几行

GROUP BY 用法

先把最多的记录的房间取出来，再行转列

Access时，参照
http://zhidao.baidu.com/question/158219080.html
以SQL Server为例,Oracle时用静态就行了

use Tempdb
go
--》 --》

if not object_id(N’Tempdb..#’) is null
drop table #
Go
Create table #([楼层] nvarchar(2),[房号] int)
Insert #
select N’一楼’,101 union all
select N’一楼’,102 union all
select N’一楼’,105 union all
select N’二楼’,201 union all
select N’二楼’,202 union all
select N’二楼’,205
Go
DECLARE @s NVARCHAR(2000),@i NVARCHAR(2)
SET @s=’’
Select TOP 1 @i=COUNT(*) from # GROUP BY 楼层 ORDER BY COUNT(*) desc
WHILE @i》0
SELECT @s=N’,max(case when con=’+@i+N’ then [房号] end) as 房间’+@i+@s,@i=@i-1
EXEC(’SELECT [楼层]’+@s+’ FROM (SELECT con=(SELECT COUNT(1) FROM # WHERE 楼层=a.楼层 AND [房号]《=a.[房号]),* FROM # a)a group by [楼层]’)

(6 个资料列受到影响)
楼层房间1 房间2 房间3
---- ----------- ----------- -----------
一楼 101 102 105
二楼 201 202 205

(2 个资料列受到影响)

oracle:
SELECT [楼层],max(case when con=1 then [房号] end) as 房间1,max(case when con=2 then [房号] end) as 房间2,max(case when con=3 then [房号] end) as 房间3 FROM (SELECT con=(SELECT COUNT(1) FROM # WHERE 楼层=a.楼层 AND [房号]《=a.[房号]),* FROM # a)a group by [楼层]

GROUP BY，WHERE，HAVING之间的区别和用法

having子句与where有相似之处但也有区别,都是设定条件的语句。
在查询过程中聚合语(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行.而where子句在查询过程中执行优先级别优先于聚合语句(sum,min,max,avg,count)。
简单说来： where子句： select sum(num) as rmb from order where id》10 //只有先查询出id大于10的记录才能进行聚合语句 having子句: select reportsto as manager, count(*) as reports from employees group by reportsto having count(*) 》 4
以northwind库为例.having条件表达示为聚合语句。肯定的说having子句查询过程执行优先级别低于聚合语句。再换句说话说把上面的having换成where则会出错。统计分组数据时用到聚合语句。对分组数据再次判断时要用having。如果不用这些关系就不存在使用having。直接使用where就行了。 having就是来弥补where在分组数据判断时的不足。因为where执行优先级别要快于聚合语句。
聚合函数，这是必需先讲的一种特殊的函数：例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。 SELECT SUM(population) FROM tablename 这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上，结果就是该查询只返回一个结果，即所有国家的总人口数。通过使用GROUP BY 子句，可以让SUM 和 COUNT 这些函数对属于一组的数据起作用。
tob_id_4294当你指定 GROUP BY region 时，属于同一个region（地区）的一组数据将只能返回一行值．也就是说，表中所有除region（地区）外的字段，只能通过 SUM, COUNT等聚合函数运算后返回一个值． HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据． HAVING子句在聚合后对组记录进行筛选而WHERE子句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前。

mysql的group by怎么使用

在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。

处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张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=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：

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)
在这种情况下，我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样，我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY（低成本）。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。

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: 998490
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)
如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在 MySQL 中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。

一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。

3、MySQL中的临时表 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: 998490
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)
在这种情况下，MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划： 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: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在其中，我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。

4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而，其中一些人有第四种方法。
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 | 2340920 |
| 1 | 2340916 |
| 2 | 2340932 |
| 3 | 2340928 |
| 4 | 2340924 |
+---+---------+
5 rows in set (0.00 sec)
此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在 (K) 列上，如何找到每个组的 MAX(ID) 值？这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID)，允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序 GROUP BY）。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表： mysql》 explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

过滤和分组

我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用： mysql》 explain select g, sum(g) s from tbl where k》4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下，方法不会发生冲突。但是，在其他情况下，我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：
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)
根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句），或者使用索引来解析 WHERE 子句（但使用临时表来解析 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。

group by语句中where和having的区别

SQL语句中的 Distinct 和 Group by 有什么不同，用那个好

我不给你转摘枯燥难读的文章，给你用例子说明：

不过，首先我要说：它俩的作用完全不同，如果你只把group by当做去掉重复记录的工具，就太小看它了，

善于使用它，将会为你的工作带来极大的便利，而且能够制作出非常科学高效的报表！

group by主要是用来分组的，怎么个分组呢？

以下用两个例子说明两个使用方面，1是合理的返回合计值（防止笛卡尔积现象），2是用分组来找出重复的记录

====================================================================
★★★例子1：假如有这么一个表：tab_1，它有两个字段：xm、gzlb、je（姓名、工资类别、金额），具体数据如下：

xm```````gzlb`````````je
-----------------------------------------
张三`````养老金`````1000
张三`````护理费`````200
张三`````其他```````50

.............

李四`````养老金`````800
李四`````其他```````50

.............

王五`````养老金`````900
王五`````其他```````35

可以看出每个人的工资都是按类别存放的，如果要返回合计的数据，如：

张三``````1250
李四``````850
王五``````935

该怎么写SQL呢？初学者往往会这么写：select xm, sum(je) from tab_1;但结果会是什么样呢？结果将是：

张三``````1250
张三``````850
张三``````935
李四``````1250
李四``````850
李四``````935
王五``````1250
王五``````850
王五``````935

这是将全部字段都进行了所有的排列组合，即：笛卡尔积！要防止这个情况的发生，我们就可以用到group by（分组）了！
select xm, sum(je)
from tab_1
group by xm;

上面的SQL指定了用xm字段分组，这样一来就返回出正确的结果了：
张三``````1250
李四``````850
王五``````935

====================================================================
★★★例子2：假设又有这么一个表：tab_2，有这些字段：bh, xm, dah,……（编号、姓名、档案号、……），

比如有这样的情况：向该表录入数据的人员非常不认真，重复录入了不少数据，如：
bh``````xm```````dah
------------------------
1```````张三`````10001
2```````李四`````10002
3```````王五`````10003

………………

84``````张三`````10001
85``````赵六`````10004

………………

126`````王五`````10003

可以看出张三、王五各重复了一次，假设这个表有几万条数据，那么要查出究竟有多少重复的，该怎么查呢？

select bh, xm, dah
from tab_2
group by xm, sfzh
having count(*) 》= 2;

返回值为：
bh``````xm```````dah
------------------------
1```````张三`````10001
84``````张三`````10001
3```````王五`````10003
126`````王五`````10003

解释一下刚才的SQL：是从tab_2表中检索编号、姓名、档案号，怎么检索呢？是用姓名、档案号做为分组，分组的条件是记录数大于等于2的。

这个比喻很形象：having count()语句相对于group by语句，就相当于where语句相对于select语句

====================================================================

所以，group by 这个分组语句是非常有用的一个好东西，还是那句话：善于使用它将会为你的工作带来极大的便利，而且能够制作出非常科学高效的报表！

SQL中group by怎么与insert和update一起使用，具体什么意义，最好用例子说一下，

group by 是分组汇总功能。有时也可以用来取不重复行。
和insert及update一起使用，可以汇总数据，取max或是min等，还有就是去掉重复行。

SQL里面group by 语句和WHERE的区别，高手进

你老师的写法是一个嵌套查询语句。
==================================
我晕……楼上哪里看出嵌套了……
好吧，楼主主要是两个问题，
一个是什么情况该用Group by，
还有一个是having 和where有什么区别。
那个题目可以这样读的吧：
统计“每”一门课程，显示平均分在75分以上的课程号和平均分。
如果不按每门课程统计，就变成对所有课程的分数求平均值了。显然和需求不符。
Group By 是集计分支，只要有统计数据的地方，就极可能用到Group by。
常用的集计函数有这几种：Count, Avg, Max, Min, Sum也就是说，如果要求某一数据的数量、平均值、最大值、最小值、总计，常常都是要和Group By连用的。
所以看见这种题目，就用Group by吧。
二，HAVING和WHERE的区别在于，HAVING是统计完以后进行过滤，而WHERE是在统计前进行过滤。
你的这个题目里，avg(score)是统计以后才得出的数据，所以只能用HAVING。

OK，关于group by怎么读和mysql group by怎么用的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。

group by怎么读（mysql group by怎么用）