group by在mysql中用于对数据按字段分组并进行统计分析，常配合count、sum等聚合函数使用。1. 基本用法是通过指定字段将数据分类，如select department, count(*) from employees group by department; 实现每个部门人数统计，且select中非聚合字段必须全部出现在group by中。2. 常见错误包括遗漏非聚合字段、误用where与having及order by顺序不当，having用于过滤分组后结果，如having count > 5。3. 高级技巧包括结合having和distinct判断条件，或用case when实现多维度统计，如同时显示男女员工数。掌握group by机制能显著提升数据分析效率。
GROUP BY在MySQL中常用于对查询结果进行分组统计，是配合聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）使用的利器。它的核心作用是将数据按照一个或多个字段进行分类，然后对每一类分别做统计分析。掌握好GROUP BY的使用方法，能让你更高效地处理结构化数据。
1. GROUP BY的基本用法：按字段分组统计
最简单的使用方式是根据某个字段进行分组。比如你想知道每个部门的人数，就可以这样写：
SELECT department, COUNT(*) AS employee_count FROM employees GROUP BY department;
这段SQL的意思是：从employees表中，把相同department值的数据归为一组，每组统计记录数量。这里的关键点在于，SELECT后面除了聚合函数外，所有列出的字段都必须出现在GROUP BY子句中，否则会报错。
小提示：如果GROUP BY后面跟着多个字段，表示按这些字段的组合进行分组。例如：GROUP BY department, gender就会先按部门再按性别细分数据。
2. 常见错误和注意事项：别踩这些坑
GROUP BY虽然简单，但新手容易犯几个典型错误：
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SELECT中的非聚合字段未出现在GROUP BY中
比如下面这条语句在大多数MySQL版本中是不合法的：SELECT department, name, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department;
因为name字段没有被聚合，也没有出现在GROUP BY里，数据库不知道该显示哪一行的name。
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混淆WHERE和HAVING的作用
WHERE是在分组前过滤行，而HAVING是对分组后的结果进行筛选。比如要找出人数超过5人的部门：SELECT department, COUNT(*) AS count FROM employees GROUP BY department HAVING count > 5;
ORDER BY的位置问题
如果你还想排序，记得ORDER BY应该放在GROUP BY之后。
3. 高级技巧：结合HAVING和条件聚合灵活分析
GROUP BY不只是用来做简单统计，还能结合HAVING和CASE WHEN实现更复杂的逻辑。
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举个例子，假设你要找出同时有男性和女性员工的部门，可以这样写：
SELECT department FROM employees GROUP BY department HAVING COUNT(DISTINCT gender) = 2;
这个查询利用了HAVING + COUNT(DISTINCT)来判断是否满足“男女都有”的条件。
再比如，你可以用条件聚合的方式在同一行展示不同性别的数量：
SELECT department,
SUM(CASE WHEN gender = '男' THEN 1 ELSE 0 END) AS male_count,
SUM(CASE WHEN gender = '女' THEN 1 ELSE 0 END) AS female_count
FROM employees
GROUP BY department;这种写法非常实用，尤其在生成报表时能节省多次查询。
基本上就这些。GROUP BY看起来简单，但用好了能极大提升数据分析效率，关键是要理解它的工作机制，以及如何与其他子句配合使用。
