【sql】mysql分组查询group by的案例和原理

• 【一】group by的使用场景
• 【二】group by的基本语法
• • 【1】基本语法
  • 【2】常用的聚合函数
  • • （1）max函数：取出分组中的最大值
    • （2）avg函数：取出分组中的平均值
    • （3）count函数：统计每个分组中的数据有多少条
    • （4）sum函数：取出分组结果中的总和
    • （5）min函数：取出分组中的最小值
    • （6）GROUP_CONCAT函数：把分组中的值拼接在一起（可以先排序再拼接）
    • 【3】条件where和having的区别
    • • （1）案例一：where过滤
      • （2）案例二：having过滤
      • （3）案例三：where+having
      • （4）案例四：按表达式或函数进行筛选
      • （5）案例五：按照多个字段分组
      • 【三】注意点和常见的报错信息
      • • 【1】注意的问题
        • • （1）where + having的使用
          • （2）group by一定要配合聚合函数一起使用嘛？
          • （3）group by的字段一定要出现在select中嘛？
          • （4）group by导致的慢SQL问题
          • 【2】常见的报错信息
          • 【四】group by的原理分析
          • • 【1】分析案例
            • 【2】group by的原理
            • • （1）explain分析
              • （2）group by 的简单执行流程
              • 【3】where和having的原理
              • • （1）group by + where 的执行流程
                • （2）group by + having 的执行
                • （3）同时有where、group by 、having的执行顺序
                • 【五】group by的优化方案
                • • 【1】优化的思路
                  • 【2】group by 后面的字段加索引
                  • 【3】order by null 不用排序
                  • 【4】尽量只使用内存临时表
                  • 【5】使用SQL_BIG_RESULT优化
                  • 【六】实际使用案例分析

                    【一】group by的使用场景

                    【二】group by的基本语法

                    【1】基本语法

                    除了出现在group by后面的字段，如果要在select后查询其他字段，必须用聚合函数进行聚合

                    select 
                    	聚合函数，
                    	列（要求出现在group by的后面）
                    from 
                    	表
                    where 
                    	筛选条件
                    group by 
                    	分组的列表
                    order by 
                    	子句
                    

                    【2】常用的聚合函数

                    （1）max函数：取出分组中的最大值

                    根据岗位来分组，并且查询每个岗位中最高工资的员工的工资是多少

                    select 
                    	max(salary),
                    	job_id
                    from 
                    	employees
                    group by 
                    	job_id;
                    

                    （2）avg函数：取出分组中的平均值

                    根据部门分组，并且查询每个部门中工资的平均值

                    select 
                    	avg(salary),
                    	department_id
                    from 
                    	employees
                    where 
                    	email like '%a%'
                    group by 
                    	department_id
                    

                    （3）count函数：统计每个分组中的数据有多少条

                    （4）sum函数：取出分组结果中的总和

                    （5）min函数：取出分组中的最小值

                    （6）GROUP_CONCAT函数：把分组中的值拼接在一起（可以先排序再拼接）

                    如果不排序就进行拼接的话，可能会因为拼接的顺序不一致，从而分到不同的类中

                    （1）mysql版本

                    在使用GROUP_CONCAT函数拼接字段时，可以通过ORDER BY子句指定排序字段的顺序，从而保证拼接字段的顺序。例如，以下是一个示例查询语句：

                    SELECT category, GROUP_CONCAT(product_name ORDER BY product_id SEPARATOR ',')
                    FROM products
                    GROUP BY category;
                    

                    在这个查询语句中，我们按照product_id字段的顺序对product_name字段进行排序，从而保证了拼接字段的顺序。

                    SELECT
                    pm.PROJ_ID,
                    pm.DOMAIN_ID,
                    GROUP_CONCAT(CONCAT(pm.PROJ_MEMBER_NM,pm.LOGIN_ACCT) ORDER BY pm.USER_ID SEPARATOR ',' ) AS  developerName,
                    GROUP_CONCAT(pm.USER_ID ORDER BY pm.USER_ID SEPARATOR ',' ) AS developerId
                    FROM
                    proj_member pm LEFT JOIN proj_member_x_role pmxr ON pm.PROJ_ID = pmxr.PROJ_ID  AND pm.ID = pmxr.PROJ_MEMBER_ID
                    WHERE
                    pmxr.PROJ_ROLE_CD='DEV_DEVELOPER'
                    GROUP BY
                    pm.PROJ_ID,
                    pm.DOMAIN_ID
                    

                    （2）oracle版本（WITHIN GROUP里进行排序再拼接）

                    在Oracle中，使用LISTAGG函数时，可以通过WITHIN GROUP子句中的ORDER BY子句来指定拼接字段的顺序。具体来说，ORDER BY子句中的列将按升序或降序排列，然后将按照指定的顺序拼接。例如，如果要按照课程名称的字母顺序拼接每个班级的课程，请使用以下查询：

                    SELECT class, LISTAGG(course, ‘,’) WITHIN GROUP (ORDER BY course) AS courses
                    FROM table1
                    GROUP BY class;
                    

                    SELECT
                    pm.PROJ_ID,
                    pm.DOMAIN_ID,
                    LISTAGG ( CONCAT( pm.PROJ_MEMBER_NM, pm.LOGIN_ACCT ), ',' ) WITHIN GROUP (ORDER  BY pm.USER_ID ASC) AS developerName,
                    LISTAGG ( pm.USER_ID, ',' ) WITHIN GROUP (ORDER BY pm.USER_ID ASC) AS  developerId
                    FROM
                    proj_member pm LEFT JOIN proj_member_x_role pmxr ON pm.PROJ_ID = pmxr.PROJ_ID  AND pm.ID = pmxr.PROJ_MEMBER_ID
                    WHERE
                    pmxr.PROJ_ROLE_CD='DEV_DEVELOPER'
                    GROUP BY
                    pm.PROJ_ID,
                    pm.DOMAIN_ID
                    

                    【3】条件where和having的区别

                    （1）分组查询中的筛选条件分为两类：

                    1-分组前筛选： 数据源是原始表，用where，放在group by前面，因为在分组前筛选

                    2-分组后筛选：数据源是分组后的结果集 ，用having，放在group by后面，因为在分组后进行筛选。

                    （1）案例一：where过滤

                    查询有奖金的每个领导手下最高工资的员工工资

                    select 
                    	max(salary),
                    	manager_id 
                    from 
                    	employees
                    where 
                    	commission_pct is not null
                    group by 
                    	manager_id
                    

                    （2）案例二：having过滤

                    查询哪个部门的员工个数大于2

                    select  
                    	count(*),
                    	department_id 
                    from 
                    	employees 
                    group by 
                    	department_id 
                    having 
                    	count(*) > 2;
                    

                    分组后筛选的思路：

                    1-查询每个部门的员工个数；

                    2-根据1的结果进行筛选，查询哪个部门员工个数大于2

                    （3）案例三：where+having

                    查询每个工种有奖金的员工的最高工资大于12000的工种编号和最高工资

                    select 
                    	max(salary),
                    	job_id
                    from 
                    	employees
                    where 
                    	commission_pct is not null
                    group by 
                    	job_id 
                    having 
                    	max(salary) > 12000;
                    

                    思路：

                    1-首先where筛选有奖金的员工

                    2-然后根据岗位id分组

                    3-然后max(salary)取出每个分组中的工资最高值

                    4-最后having筛选工资最高值大于12000的组

                    （4）案例四：按表达式或函数进行筛选

                    按照员工姓名长度分组，查询每一组员工个数，筛选员工个数大于5的有哪些

                    select 
                    	count(*)  ,
                    	length(last_name) as len_name
                    from 
                    	employees 
                    group by 
                    	length(last_name)
                    having 
                    	count(*) > 5;
                    

                    （5）案例五：按照多个字段分组

                    查询每个部门每个工种的员工平均工资，并且按照平均工资的高低排序

                    select 
                    	avg(salary),
                    	department_id,
                    	job_id 
                    from 
                    	employees
                    where 
                    	department_id is not null
                    group by 
                    	department_id,
                    	job_id
                    order by 
                    	avg(salary) desc;
                    

                    【三】注意点和常见的报错信息

                    【1】注意的问题

                    （1）where + having的使用

                    （1）having子句用于分组后筛选，where子句用于行条件筛选

                    （2）having一般都是配合group by 和聚合函数一起出现如(count(),sum(),avg(),max(),min())

                    （3）where条件子句中不能使用聚集函数，而having子句就可以。

                    （4）having只能用在group by之后，where执行在group by之前

                    （2）group by一定要配合聚合函数一起使用嘛？

                    （3）group by的字段一定要出现在select中嘛？

                    （4）group by导致的慢SQL问题

                    group by使用不当，很容易就会产生慢SQL 问题。因为它既用到临时表，又默认用到排序。有时候还可能用到磁盘临时表。

                    【2】常见的报错信息

                    （1）分组后没有使用聚合函数

                    （2）select后的字段没有出现在group by之后

                    【四】group by的原理分析

                    【1】分析案例

                    group by一般用于分组统计，它表达的逻辑就是根据一定的规则，进行分组。

                    一张员工表

                    CREATE TABLE `staff` (
                      `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
                      `id_card` varchar(20) NOT NULL COMMENT '身份证号码',
                      `name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名',
                      `age` int(4) NOT NULL COMMENT '年龄',
                      `city` varchar(64) NOT NULL COMMENT '城市',
                      PRIMARY KEY (`id`)
                    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工表';
                    

                    表中的数据如下

                    

                    现在有这么一个需求：统计每个城市的员工数量。对应的 SQL 语句就可以这么写：

                    select city ,count(*) as num from staff group by city;
                    

                    执行结果如下

                    

                    【2】group by的原理

                    （1）explain分析

                    explain select city ,count(*) as num from staff group by city;
                    

                    

                    （1）Extra 这个字段的Using temporary表示在执行分组的时候使用了临时表

                    （2）Extra 这个字段的Using filesort表示使用了排序

                    （2）group by 的简单执行流程

                    explain select city ,count(*) as num from staff group by city;
                    

                    这个sql的执行流程：

                    （1）创建内存临时表，表里有两个字段city和num；

                    （2）全表扫描staff的记录，依次取出city = 'X’的记录。

                    1-判断临时表中是否有为 city='X’的行，没有就插入一个记录 (X,1);

                    2-如果临时表中有city='X’的行的行，就将x 这一行的num值加 1；

                    （3）遍历完成后，再根据字段city做排序，得到结果集返回给客户端。

                    流程的执行图如下：

                    

                    临时表的排序流程：

                    就是把需要排序的字段，放到sort buffer，排完就返回。在这里注意一点哈，排序分全字段排序和rowid排序

                    （1）如果是全字段排序，需要查询返回的字段，都放入sort buffer，根据排序字段排完，直接返回

                    （2）如果是rowid排序，只是需要排序的字段放入sort buffer，然后多一次回表操作，再返回。

                    （3）怎么确定走的是全字段排序还是rowid 排序排序呢？由一个数据库参数控制的，max_length_for_sort_data

                    【3】where和having的原理

                    （1）group by + where 的执行流程

                    （1）如果加了where条件之后，并且where条件列加了索引呢，执行流程是怎样？

                    select city ,count(*) as num from staff where age> 30 group by city;
                    //加索引
                    alter table staff add index idx_age (age);
                    

                    （2）explain分析

                    explain select city ,count(*) as num from staff where age> 30 group by city;
                    

                    

                    从explain 执行计划结果，可以发现查询条件命中了idx_age的索引，并且使用了临时表和排序。

                    Using index condition：表示索引下推优化，根据索引尽可能的过滤数据，然后再返回给服务器层根据where其他条件进行过滤。这里单个索引为什么会出现索引下推呢？explain出现并不代表一定是使用了索引下推，只是代表可以使用，但是不一定用了。

                    （3）执行流程如下

                    1-创建内存临时表，表里有两个字段city和num；

                    2-扫描索引树idx_age，找到大于年龄大于30的主键ID

                    3-通过主键ID，回表找到city = ‘X’

                    判断临时表中是否有为 city='X’的行，没有就插入一个记录 (X,1);

                    如果临时表中有city='X’的行的行，就将x 这一行的num值加 1；

                    4-继续重复2,3步骤，找到所有满足条件的数据，

                    5-最后根据字段city做排序，得到结果集返回给客户端。

                    （2）group by + having 的执行

                    （1）案例分析

                    查询每个城市的员工数量，获取到员工数量不低于3的城市，having可以很好解决

                    select city ,count(*) as num from staff  group by city having num >= 3;
                    

                    查询结果

                    

                    having称为分组过滤条件，它对返回的结果集操作。

                    （3）同时有where、group by 、having的执行顺序

                    （1）案例分析

                    select city ,count(*) as num from staff  where age> 19 group by city having num >= 3;
                    

                    （2）执行流程

                    1-执行where子句查找符合年龄大于19的员工数据

                    2-group by子句对员工数据，根据城市分组。

                    3-对group by子句形成的城市组，运行聚集函数计算每一组的员工数量值；

                    4-最后用having子句选出员工数量大于等于3的城市组。

                    【五】group by的优化方案

                    【1】优化的思路

                    方向1：既然它默认会排序，我们不给它排是不是就行了？

                    方向2：既然临时表是影响group by性能的X因素，我们是不是可以不用临时表？

                    执行group by语句为什么需要临时表呢？group by的语义逻辑，就是统计不同的值出现的个数。如果这个这些值一开始就是有序的，我们是不是直接往下扫描统计就好了，就不用临时表来记录并统计结果了？

                    （1）group by 后面的字段加索引

                    （2）order by null 不用排序

                    （3）尽量只使用内存临时表

                    （4）使用SQL_BIG_RESULT

                    【2】group by 后面的字段加索引

                    如何保证group by后面的字段数值一开始就是有序的呢？当然就是加索引。

                    select city ,count(*) as num from staff where age= 19 group by city;
                    

                    执行计划

                    

                    给它加个联合索引idx_age_city（age,city）

                    alter table staff add index idx_age_city(age,city);
                    

                    再去看执行计划，发现既不用排序，也不需要临时表

                    

                    加合适的索引是优化group by最简单有效的优化方式。

                    【3】order by null 不用排序

                    并不是所有场景都适合加索引的，如果碰上不适合创建索引的场景，如果你的需求并不需要对结果集进行排序，可以使用order by null。

                    select city ,count(*) as num from staff group by city order by null
                    

                    执行计划如下，已经没有filesort了

                    

                    【4】尽量只使用内存临时表

                    如果group by需要统计的数据不多，我们可以尽量只使用内存临时表；因为如果group by 的过程因为内存临时表放不下数据，从而用到磁盘临时表的话，是比较耗时的。因此可以适当调大tmp_table_size参数，来避免用到磁盘临时表。

                    【5】使用SQL_BIG_RESULT优化

                    如果数据量实在太大怎么办呢？总不能无限调大tmp_table_size吧？但也不能眼睁睁看着数据先放到内存临时表，随着数据插入发现到达上限，再转成磁盘临时表吧？这样就有点不智能啦。

                    因此，如果预估数据量比较大，我们使用SQL_BIG_RESULT 这个提示直接用磁盘临时表。MySQl优化器发现，磁盘临时表是B+树存储，存储效率不如数组来得高。因此会直接用数组来存

                    示例SQl如下：

                    select SQL_BIG_RESULT city ,count(*) as num from staff group by city;
                    

                    执行计划的Extra字段可以看到，执行没有再使用临时表，而是只有排序

                    

                    执行流程如下：

                    （1）初始化 sort_buffer，放入city字段；

                    （2）扫描表staff，依次取出city的值,存入 sort_buffer 中；

                    （3）扫描完成后，对 sort_buffer的city字段做排序

                    （4）排序完成后，就得到了一个有序数组。

                    （5）根据有序数组，统计每个值出现的次数。

                    【六】实际使用案例分析

                     
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