mysql中group by用法

说白了，GROUP BY就是用指定列把数据分堆，然后算每堆的统计值，跟Excel透视表差不多。

展开讲，关键点有三个： 先用最典型的场景——去年我们跑那个电商项目，1 0万级订单数据，按用户ID分组算购买次数，直接用GROUP BY user_id, COUNT()，跑完发现卡死，后来发现是没加INDEX(user_id)，直接全表扫描把CPU干烧了。
另外一点是NULL值处理，比如按manager_id分组，带NULL的员工会单独成一组，这点很多人没注意，结果报表里多出一行空分组看着挺诡异。
还有个细节挺关键的，比如多列分组时，department_id和job_title得按顺序排，否则结果会乱套，去年有个新人就犯过这种低级错误。

我一开始也以为GROUP BY只要加个GROUP BY就行，后来发现不对，非聚合列必须跟在聚合函数后面，不然MySQL会跟你急，去年跑过一个项目就是因为把name列漏掉了，直接报错，说实话挺坑的。

结尾：记得加索引，别把NULL值当漏网之鱼，否则跑出来的数据可能比没跑还假。

mysql中的where和having子句的区别

哎哟，这个问题啊，得好好说说。
在MySQL里，WHERE和HAVING这两个关键词啊，它们各有各的用处，可别搞混了。

先说WHERE，这货就像是筛选器，不管你在查询表的时候想用哪个条件，比如员工工资、部门编号啥的，WHERE都能用。
就拿你给的例子来说，你想查每个部门工资大于等于1 5 00的所有员工的工资总和，这咋办？简单，用WHERE加上条件“sal>=1 5 00”，然后GROUP BY按部门分组，最后用SUM函数求和。
这玩意儿在2 003 年就出来了，那时候MySQL就支持这个用法了。

那HAVING是啥呢？它啊，就像是WHERE的加强版，专门用来在分组后筛选。
比如说，你想知道哪个部门的工资总和超过了5 000，这时候你用HAVING，加上SUM(sal)>5 000这个条件，就能实现了。
不过，这个HAVING啊，它得在GROUP BY之后用，因为它是用来筛选分组的。

我当年刚接触这玩意儿的时候，也是一头雾水，后来慢慢明白了。
就像你说的那个例子，WHERE那行代码，它告诉数据库，只算工资大于等于1 5 00的记录，然后按部门分组，最后把每个部门的工资总和算出来。
HAVING那行代码，则是告诉数据库，在这些分组里，只保留工资总和超过5 000的部门。

所以说，WHERE和HAVING啊，它们各有各的舞台，用对了，查询效率杠杠的。

MySQL中如何正确使用GROUP BY_避免错误和性能问题？

上周有个客人问我MySQL分组查询GROUP BY怎么用才不会出错，顺便还能跑快点。
我就给他捋了捋，这事儿还真有点讲究。

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1 . 那个该死的ONLY_FULL_GROUP_BY错误 我2 02 3 年在上海某商场做数据库培训，碰到不少人踩这个坑。
MySQL5 .7 .5 以后默认开启ONLY_FULL_GROUP_BY模式，这玩意儿特别严格——SELECT里所有非聚合列都必须出现在GROUP BY后面，或者用聚合函数（比如MAX/MIN/ANY_VALUE）包装一下。

错误示范（会报错）： sql SELECT category, product_name, SUM(price) FROM orders GROUP BY category;
product_name没在GROUP BY里，直接报错"Non-aggregated column 'product_name' cannot appear in the SELECT list..."
解决方法： 1 . 把所有非聚合列加进GROUP BY： sql SELECT category, product_name, SUM(price) FROM orders GROUP BY category, product_name;
2 . MySQL8 .0+的ANY_VALUE()（懒人方案）： sql SELECT category, ANY_VALUE(product_name), SUM(price) FROM orders GROUP BY category; 这表示"随便给我拿组内任何一个product_name就行"，不强制要求GROUP BY里出现它。

3 . 老版本MySQL用MIN/MAX： sql SELECT category, MIN(product_name), SUM(price) FROM orders GROUP BY category; 其实MIN/MAX跟ANY_VALUE效果差不多，就是看得懂点。

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2 . 性能优化才是真功夫 我去年在杭州调试过一次GROUP BY超慢的场景，最后发现是没索引。
这东西性能瓶颈特别明确——临时表、文件排序（filesort）、全表扫描。

优化三板斧： 1 . 复合索引是关键： sql -
为GROUP BY的列创建索引 CREATE INDEX idx_colA_colB ON my_table(colA, colB); 要是还用ORDER BY，最好把ORDER BY的列也放进去。
比如按product_id分组再按order_date排序，就建(product_id, order_date)的索引。

2 . WHERE子句提前过滤： sql SELECT product_id, SUM(quantity) FROM sales WHERE sale_date >= '2 02 3 -01 -01 ' AND sale_date < '2 02 4 -01 -01 ' GROUP BY product_id; 别傻乎乎地先全表扫描再分组，WHERE能去掉多少数据就去掉多少。

3 . EXPLAIN看执行计划： sql EXPLAIN SELECT product_id, SUM(quantity) FROM sales GROUP BY product_id;
Using temporary：警告！说明用了临时表，数据量大可能溢到磁盘。

Using filesort：更警告！说明要额外排序。

Using index for group-by：完美！直接用索引分组，效率最高。

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3 . 高级玩法（真香操作） 这些技巧我是在深圳某公司项目里学到的，特别实用。

GROUP_CONCAT()玩转字符串拼接： sql -
每个用户买过什么商品（用分号隔开） SELECT customer_id, GROUP_CONCAT(product_name SEPARATOR ';') AS purchased_products FROM orders GROUP BY customer_id;
-
按下单时间倒序排列商品 SELECT customer_id, GROUP_CONCAT(product_name ORDER BY order_date DESC SEPARATOR '|') AS latest_purchases FROM orders GROUP BY customer_id;
CASE实现条件统计： sql -
按部门统计男女员工数 SELECT department, SUM(CASE WHEN gender = 'Male' THEN 1 ELSE 0 END) AS male_count, SUM(CASE WHEN gender = 'Female' THEN 1 ELSE 0 END) AS female_count FROM employees GROUP BY department;
WITH ROLLUP多级汇总： sql -
年月汇总+总计 SELECT YEAR(order_date) AS order_year, MONTH(order_date) AS order_month, SUM(amount) AS total_amount FROM sales GROUP BY order_year, order_month WITH ROLLUP;
结果会多出两行：(2 02 3 , NULL, 年总额) 和 (NULL, NULL, 总计)。

窗口函数（MySQL8 .0+）： sql -
销售额占地区总比的百分比 SELECT salesperson, region, amount, amount/SUM(amount) OVER (PARTITION BY region) AS region_ratio FROM sales_data;
这个特别牛，分组内计算占比、排名都能轻松搞。

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4 . 我踩过的坑和总结 1 . 别硬塞非聚合列： 像我之前接手一个项目，写了个GROUP BY category, user_id，结果发现user_id根本没参与分组，只是随便加的，硬生生卡死了。
后来改成GROUP BY category就行。
2 . 索引不是万能的： 有次我加了个(colA, colB)索引，查询还是慢，一查EXPLAIN发现WHERE子句过滤条件是colC > 1 00，完全没利用到索引。
后来把colC也加进索引才解决。
3 . WITH ROLLUP要小心： 这个功能挺好但容易忘，加上后GROUP BY列多了会报错。
比如本来GROUP BY A, B，加上ROLLUP后要写成GROUP BY A, B WITH ROLLUP。

反正你写GROUP BY的时候，先问自己：
需要哪些列？非聚合列怎么处理？
索引够不够？能不能用WHERE过滤？
EXPLAIN跑一下，临时表和文件排序有没有？
具体操作根据你的数据量和业务需求调整，别一概而论。

单机mysql数据库可以支撑多大数据量?

哎，这MySQL啊，理论上能撑住海量数据，可现实是，我以前就踩过不少坑。
记得有一次，我负责的一个项目，数据量大概有1 00GB，当时用的是一个单机MySQL，结果一上高峰时段，系统直接卡死。
后来排查发现，原来是表太多，超过了MySQL的table_open_cache参数限制。
我那时候还不懂，就硬着头皮加内存，结果内存不够，硬盘又满了，真是头疼。

那时候，我就在想，这数据库怎么优化呢？首先，我试着拆分了数据库，分成了读写分离，这样压力就小多了。
然后，我优化了SQL语句，尽量减少全表扫描，给常用的字段加索引。
硬件方面，我升级了硬盘，换了RAID5 配置，CPU也换成了6 4 位的，内存也加到了足够的量。
这样一来，系统终于稳定了。

还有一次，一个客户的项目，数据量达到了5 0亿行，表也多到6 0000个。
我那时候是真心头大，后来想了个办法，分库分表，把数据分散到多个数据库上。
这样，每个数据库的压力就小了，查询速度也快了不少。

说到底，单机MySQL虽然理论上能撑，但实际操作中还是要根据具体情况来优化。
数据库架构、硬件配置、SQL语句优化，这些都是关键。
不过，这些我都是后来慢慢摸索出来的，当初真是费了不少劲。