mysql分组查询关键函数

概述

相信我们经常会遇到这样的场景：想要了解双十一天猫购买化妆品的人员中平均消费额度是多少（这可能有利于对商品价格区间的定位）；或者不同年龄段的化妆品消费占比是多少（这可能有助于对商品备货量的预估）。

这个时候就要用到分组查询，分组查询的目的是为了把数据分成多个逻辑组（购买化妆品的人员是一个组，不同年龄段购买化妆品的人员也是组），并对每个组进行聚合计算的过程:。

分组查询的语法格式如下：

1 ｓｅｌｅｃｔ cname, group_fun,... from tname [where condition]2 group by group_expression [having group_condition];

说明一下：

1、group_fun 代表聚合函数，是指对分组的数据进行聚合计算的函数。

2、group_expression 代表分组表达式，允许多个，多个之间使用逗号隔开。

3、group_condition 分组之后，再对分组后的数据进行条件过滤的过程。

4、分组语法中，ｓｅｌｅｃｔ后面出现的字段 要么是group by后面的字段，要么是聚合函数的列，其他类型会报异常，我们下面的内容中会详细说明。

说分组之前，先来看看聚合函数，聚合函数是分组查询语法格式中重要的一部分。我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，所以MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，可用于计算我们需要的数据，以便分析和生成报表。

聚合函数

聚合函数有以下几种。

AVG()函数

AVG()通过对表中行数计数并计算特定列值之和，求得该列的平均值。 AVG()可用来返回所有列的平均值，也可以用来返回特定列或行的平均值。

下面示例返回用户表中用户的平均年龄：

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ * from user2; 2 +----+--------+------+----------+-----+ 3 | id | name| age| address| sex | 4 +----+--------+------+----------+-----+ 5 |1 | brand|21 | fuzhou|1 | 6 |2 | helen|20 | quanzhou |0 | 7 |3 | sol|21 | xiamen|0 | 8 |4 | weng|33 | guizhou|1 | 9 |5 | selina |25 | NULL |0 |10 |6 | anny|23 | shanghai |0 |11 |7 | annd|24 | shanghai |1 |12 |8 | sunny| NULL | guizhou|0 |13 +----+--------+------+----------+-----+14 8 rows in set15 16 mysql> ｓｅｌｅｃｔ avg(age) from user2;17 +----------+18 | avg(age) |19 +----------+20 | 23.8571|21 +----------+22 1 row in set

注意点：

1、AVG()只能用来确定特定数值列的平均值 。2、AVG()函数忽略列值为NULL的行，所以上图中age值累加之后是除以7，而不是除以8。

COUNT()函数

COUNT()函数进行计数。 可以用COUNT()确定表中符合条件的行的数目。

count 有 count(*)、count(具体字段)、count(常量) 三种方式来体现 下面 演示了count(*) 和 count(cname)的用法。

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ * from user2; 2 +----+--------+------+----------+-----+ 3 | id | name| age| address| sex | 4 +----+--------+------+----------+-----+ 5 |1 | brand|21 | fuzhou|1 | 6 |2 | helen|20 | quanzhou |0 | 7 |3 | sol|21 | xiamen|0 | 8 |4 | weng|33 | guizhou|1 | 9 |5 | selina |25 | NULL |0 |10 |6 | anny|23 | shanghai |0 |11 |7 | annd|24 | shanghai |1 |12 |8 | sunny| NULL | guizhou|0 |13 +----+--------+------+----------+-----+14 8 rows in set15 16 mysql> ｓｅｌｅｃｔ count(*) from user2 where sex=0;17 +----------+18 | count(*) |19 +----------+20 |5 |21 +----------+22 1 row in set23 24 mysql> ｓｅｌｅｃｔ count(age) from user2 where sex=0;25 +------------+26 | count(age) |27 +------------+28 |4 |29 +------------+30 1 row in set

可以看到，都是取出女生的用户数量，count(*) 比 count(age) 多一个，那是因为age中包含null值。

所以：如果指定列名，则指定列的值为空的行被COUNT()函数忽略，但如果COUNT()函数中用的是星号（ *），则不忽略。

关于count 可以看我写的另一篇，详细分析了几种count的使用和性能比较： ｓｅｌｅｃｔ COUNT 小结

MAX()和MIN()函数

MAX()返回指定列中的最大值，MIN()返回指定列中的最小值。

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ * from user2; 2 +----+--------+------+----------+-----+ 3 | id | name| age| address| sex | 4 +----+--------+------+----------+-----+ 5 |1 | brand|21 | fuzhou|1 | 6 |2 | helen|20 | quanzhou |0 | 7 |3 | sol|21 | xiamen|0 | 8 |4 | weng|33 | guizhou|1 | 9 |5 | selina |25 | NULL |0 |10 |6 | anny|23 | shanghai |0 |11 |7 | annd|24 | shanghai |1 |12 |8 | sunny| NULL | guizhou|0 |13 +----+--------+------+----------+-----+14 8 rows in set15 16 mysql> ｓｅｌｅｃｔ max(age),min(age) from user2;17 +----------+----------+18 | max(age) | min(age) |19 +----------+----------+20 |33 |20 |21 +----------+----------+22 1 row in set

注意：同样的，MAX()、MIN()函数忽略列值为NULL的行。

SUM函数

SUM()用来返回指定列值的和（总计） ，下面返回了所有年龄的总和，同样的，忽略了null的值

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ * from user2; 2 +----+--------+------+----------+-----+ 3 | id | name| age| address| sex | 4 +----+--------+------+----------+-----+ 5 |1 | brand|21 | fuzhou|1 | 6 |2 | helen|20 | quanzhou |0 | 7 |3 | sol|21 | xiamen|0 | 8 |4 | weng|33 | guizhou|1 | 9 |5 | selina |25 | NULL |0 |10 |6 | anny|23 | shanghai |0 |11 |7 | annd|24 | shanghai |1 |12 |8 | sunny| NULL | guizhou|0 |13 +----+--------+------+----------+-----+14 8 rows in set15 16 mysql> ｓｅｌｅｃｔ sum(age) from user2;17 +----------+18 | sum(age) |19 +----------+20 | 167|21 +----------+22 1 row in set分组查询

数据准备，假设我们有一个订货单表如下（记载用户的订单金额和下单时间）：

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ * from t_order; 2 +---------+-----+-------+--------+---------------------+------+ 3 | orderid | uid | uname | amount | time| year | 4 +---------+-----+-------+--------+---------------------+------+ 5 |20 |1 | brand | 91.23| 2018-08-20 17:22:21 | 2018 | 6 |21 |1 | brand | 87.54| 2019-07-16 09:21:30 | 2019 | 7 |22 |1 | brand | 166.88 | 2019-04-04 12:23:55 | 2019 | 8 |23 |2 | helyn | 93.73| 2019-09-15 10:11:11 | 2019 | 9 |24 |2 | helyn | 102.32 | 2019-01-08 17:33:25 | 2019 |10 |25 |2 | helyn | 106.06 | 2019-12-24 12:25:25 | 2019 |11 |26 |2 | helyn | 73.42| 2020-04-03 17:16:23 | 2020 |12 |27 |3 | sol| 55.55| 2019-08-05 19:16:23 | 2019 |13 |28 |3 | sol| 69.96| 2020-09-16 19:23:16 | 2020 |14 |29 |4 | weng| 199.99 | 2020-06-08 19:55:06 | 2020 |15 +---------+-----+-------+--------+---------------------+------+16 10 rows in set 单字段分组

即对于某个字段进行分组，比如针对用户进行分组，输出他们的用户Id，订单数量和总额：

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ uid,count(uid),sum(amount) from t_order group by uid; 2 +-----+------------+-------------+ 3 | uid | count(uid) | sum(amount) | 4 +-----+------------+-------------+ 5 |1 |3 | 345.65| 6 |2 |4 | 375.53| 7 |3 |2 | 125.51| 8 |4 |1 | 199.99| 9 +-----+------------+-------------+10 4 rows in set 多字段分组

即对于多个字段进行分组，比如针对用户进行分组，再对他们不同年份的订单数据进行分组，输出订单数量和消费总额：

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount,year from t_order group by uid,year; 2 +-----+------+-------------+------+ 3 | uid | nums | totalamount | year | 4 +-----+------+-------------+------+ 5 |1 |1 | 91.23| 2018 | 6 |1 |2 | 254.42| 2019 | 7 |2 |3 | 302.11| 2019 | 8 |2 |1 | 73.42| 2020 | 9 |3 |1 | 55.55| 2019 |10 |3 |1 | 69.96| 2020 |11 |4 |1 | 199.99| 2020 |12 +-----+------+-------------+------+13 7 rows in set 分组前的条件过滤：where

这个很简单，就是再分组（group by）之前通过where关键字进行条件过滤，取出我们需要的数据，假设我们只要列出2019年8月之后的数据，源数据只有6条合格的，有两条年份一样被分组的：

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount,year from t_order where time > ‘2019-08-01‘ group by uid,year; 2 +-----+------+-------------+------+ 3 | uid | nums | totalamount | year | 4 +-----+------+-------------+------+ 5 |2 |2 | 199.79| 2019 | 6 |2 |1 | 73.42| 2020 | 7 |3 |1 | 55.55| 2019 | 8 |3 |1 | 69.96| 2020 | 9 |4 |1 | 199.99| 2020 |10 +-----+------+-------------+------+11 5 rows in set 分组后的条件过滤：having

有时候我们需要再分组之后再对数据进行过滤，这时候就需要使用having关键字进行数据过滤，再上述条件下，我们需要取出消费次数超过一次的数据：

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount,year from t_order where time > ‘2019-08-01‘ group by uid,year having nums>1;2 +-----+------+-------------+------+3 | uid | nums | totalamount | year |4 +-----+------+-------------+------+5 |2 |2 | 199.79| 2019 |6 +-----+------+-------------+------+7 1 row in set

这边需要注意区分where和having：

where是在分组（聚合）前对记录进行筛选，而having是在分组结束后的结果里筛选，最后返回过滤后的结果。

可以把having理解为两级查询，即含having的查询操作先获得不含having子句时的sql查询结果表，然后在这个结果表上使用having条件筛选出符合的记录，最后返回这些记录，因此，having后是可以跟聚合函数的，并且这个聚集函数不必与ｓｅｌｅｃｔ后面的聚集函数相同。

分组后的排序处理

order条件接在group by后面，也就是统计出每个用户的消费总额和消费次数后，对用户的消费总额进行降序排序的过程。

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount from t_order group by uid; 2 +-----+------+-------------+ 3 | uid | nums | totalamount | 4 +-----+------+-------------+ 5 |1 |3 | 345.65| 6 |2 |4 | 375.53| 7 |3 |2 | 125.51| 8 |4 |1 | 199.99| 9 +-----+------+-------------+10 4 rows in set11 12 mysql> ｓｅｌｅｃｔ uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount from t_order group by uid order by totalamount desc;13 +-----+------+-------------+14 | uid | nums | totalamount |15 +-----+------+-------------+16 |2 |4 | 375.53|17 |1 |3 | 345.65|18 |4 |1 | 199.99|19 |3 |2 | 125.51|20 +-----+------+-------------+21 4 rows in set 分组后的limit 限制

limit限制关键字一般放在语句的最末尾，比如基于我们上面的搜索，我们再limit 1，只取出消费额最高的那条，其他跳过。

1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount from t_order group by uid order by totalamount desc limit 1;2 +-----+------+-------------+3 | uid | nums | totalamount |4 +-----+------+-------------+5 |2 |4 | 375.53|6 +-----+------+-------------+7 1 row in set 关键字的执行顺序

我们看到上面那我们用了 where、group by、having、order by、limit这些关键字，如果一起使用，他们是有先后顺序，顺序错了会导致异常，语法格式如下：

1 ｓｅｌｅｃｔ cname from tname2 where [原表查询条件]3 group by [分组表达式]4 having [分组过滤条件]5 order by [排序条件]6 limit [offset,] count;1 mysql> ｓｅｌｅｃｔ uid,count(uid) as nums,sum(amount) as totalamount from t_order where time > ‘2019-08-01‘ group by uid having totalamount>100 order by totalamount desc limit 1;2 +-----+------+-------------+3 | uid | nums | totalamount |4 +-----+------+-------------+5 |2 |3 | 273.21|6 +-----+------+-------------+7 1 row in set总结

1、分组语法中，ｓｅｌｅｃｔ后面出现的字段 要么是group by后面的字段，要么是聚合函数的列，其他类型会报异常：可以自己试试。

2、分组关键字的执行顺序：where、group by、having、order by、limit，顺序不能调换，否则会报异常：可以自己试试。

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