SQLGROUPBY怎么配合聚合函数使用_SQLGROUPBY与聚合函数组合用法-SQL-PHP中文网

GROUP BY按列分组数据，聚合函数对每组计算汇总值；WHERE在分组前筛选行，HAVING在分组后基于聚合结果筛选；NULL值被归为一组，多数聚合函数自动忽略NULL；多列分组时，数据库将所有分组列值相同的行划为一组。

sqlgroupby怎么配合聚合函数使用_sqlgroupby与聚合函数组合用法

SQL中的

GROUP BY

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子句与聚合函数是数据分析的黄金搭档，简单来说，它允许你将数据行根据一个或多个列的值进行分组，然后对每个组应用聚合函数（如

COUNT

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、

SUM

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、

AVG

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、

MIN

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、

MAX

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），从而计算出每个组的汇总结果。没有它，我们很难从海量数据中提炼出有意义的洞察，比如计算每个部门的员工数量，或者统计每个产品的总销售额。

要深入理解

GROUP BY

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与聚合函数的协作，我们需要先搞清楚它们各自的角色。聚合函数天生就是为了处理一组数据并返回一个单一的汇总值。比如，

COUNT(*)

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会计算所有行的数量，

SUM(amount)

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会计算某一列的总和。但当你需要这些汇总值是基于特定分类时，

GROUP BY

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就登场了。

它的基本语法是这样的：

SELECT
    列1,
    聚合函数(列2)
FROM
    表名
WHERE
    条件
GROUP BY
    列1
HAVING
    分组后的条件
ORDER BY
    排序字段;

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这里，

GROUP BY 列1

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告诉数据库，请把所有

列1

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值相同的行归为一组。然后，

SELECT

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语句中的聚合函数就会对这些分组后的数据独立执行计算。

举个例子，假设我们有一个

Orders

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表，包含

CustomerID

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和

OrderAmount

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。如果我们想知道每个客户的总消费金额：

SELECT
    CustomerID,
    SUM(OrderAmount) AS TotalSpent
FROM
    Orders
GROUP BY
    CustomerID;

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这条语句会先根据

CustomerID

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把所有订单分组，然后对每个

CustomerID

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组内的

OrderAmount

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求和，最终返回每个客户ID及其对应的总消费。

我个人觉得，理解

GROUP BY

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的精髓在于它如何改变了聚合函数的“作用域”。如果没有

GROUP BY

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，聚合函数会作用于整个查询结果集（如果

WHERE

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有筛选，就是筛选后的结果集），返回一个单一的总计。而有了

GROUP BY

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，聚合函数的作用域就缩小到了每一个独立的分组。这种从“全局”到“局部”的视角转换，是数据分析中非常强大且常用的能力。

在使用SQL GROUP BY时，WHERE和HAVING子句有什么不同？

这个问题，我遇到过太多初学者甚至一些有经验的开发者都会搞混。简单来说，

WHERE

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和

HAVING

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都是用来筛选数据的，但它们筛选的时机和对象完全不同。

WHERE

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子句是在数据被分组之前进行筛选的。它作用于原始的、未分组的行。这意味着你可以在

WHERE

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子句中使用原始表中的任何列，即使这些列没有出现在

GROUP BY

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或

SELECT

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列表中。它的目的是减少要进行分组的数据量，从而提高效率，并确保只有符合条件的行才会被纳入分组计算。

比如，我们只想统计2023年之后订单的客户总消费：

SELECT
    CustomerID,
    SUM(OrderAmount) AS TotalSpent
FROM
    Orders
WHERE
    OrderDate >= '2023-01-01' -- 在分组前，先筛选出2023年后的订单
GROUP BY
    CustomerID;

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这里，

WHERE

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子句先剔除了2023年之前的订单，然后再对剩下的订单按客户分组并求和。

而

HAVING

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子句则是在数据被

GROUP BY

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分组之后，并且聚合函数计算完成之后，才开始进行筛选的。它作用于每个分组的汇总结果。因此，在

HAVING

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子句中，你通常会使用聚合函数的结果进行条件判断，或者使用

GROUP BY

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子句中出现的列。你不能在

HAVING

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子句中直接引用那些没有被分组且没有被聚合的原始列。

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继续上面的例子，如果我们还想找出那些总消费超过1000元的客户：

SELECT
    CustomerID,
    SUM(OrderAmount) AS TotalSpent
FROM
    Orders
WHERE
    OrderDate >= '2023-01-01'
GROUP BY
    CustomerID
HAVING
    SUM(OrderAmount) > 1000; -- 在分组并计算总消费后，再筛选出总消费大于1000的客户

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这里，

HAVING SUM(OrderAmount) > 1000

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是在每个客户的总消费（

SUM(OrderAmount)

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）计算出来之后，再判断是否大于1000。

我个人的经验是，如果你想基于原始行数据进行过滤，用

WHERE

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；如果你想基于聚合后的结果进行过滤，用

HAVING

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。这个区分不仅是语法上的，更是逻辑上的，理解它能帮你写出更精确、更高效的SQL查询。有时候，我会看到有人尝试在

WHERE

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里写

SUM(OrderAmount) > 1000

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，这通常会报错，因为

WHERE

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还没到聚合函数发挥作用的阶段。

SQL GROUP BY如何处理NULL值以及对聚合结果的影响？

NULL

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值在数据库里总是一个有点微妙的存在，

GROUP BY

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对它的处理方式也值得我们注意。当你使用

GROUP BY

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子句对包含

NULL

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值的列进行分组时，所有

NULL

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值会被视为相等，并被归为一个单独的分组。这和我们平时在

WHERE

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子句中用

IS NULL

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来判断

NULL

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有点类似，但在分组语境下，

NULL

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们是“同类”。

举个例子，假设我们有一个

Employees

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表，其中

DepartmentID

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列可能包含

NULL

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值（比如有些员工还没分配部门）。

SELECT
    DepartmentID,
    COUNT(EmployeeID) AS NumberOfEmployees
FROM
    Employees
GROUP BY
    DepartmentID;

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执行这条查询后，你会看到类似这样的结果： | DepartmentID | NumberOfEmployees | |--------------|-------------------| | 101 | 5 | | 102 | 8 | | NULL | 3 |

这里，所有

DepartmentID

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为

NULL

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的员工被归到了一个名为

NULL

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的组中，并且

COUNT(EmployeeID)

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计算出了这个组里有3名员工。这通常是符合我们预期的，因为我们可能需要知道那些“未分配部门”的员工数量。

但是，

NULL

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值对聚合函数的影响就更复杂一些，因为它取决于具体的聚合函数。

COUNT(column_name)
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: 这个函数会忽略
```
NULL
```
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值。也就是说，它只计算指定列中非
```
NULL
```
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值的行数。如果你想计算包括
```
NULL
```
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值在内的所有行数，应该使用
```
COUNT(*)
```
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或
```
COUNT(1)
```
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。
- 例如，
```
COUNT(DepartmentID)
```
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  会忽略
```
DepartmentID
```
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  为
```
NULL
```
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  的行，而
```
COUNT(*)
```
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  则会计算所有行。
SUM()
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、
AVG()
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、
MIN()
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、
MAX()
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: 这些聚合函数在计算时，也会自动忽略
```
NULL
```
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值。它们只对非
```
NULL
```
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值进行计算。
- 比如，
```
AVG(Salary)
```
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  会计算所有有薪水记录的员工的平均薪水，而不会把
```
NULL
```
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  薪水的员工纳入计算，也不会把
```
NULL
```
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  当作0来处理。这通常是合理的，因为
```
NULL
```
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  表示“未知”或“不适用”，而不是0。

所以，在处理

NULL

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值时，我通常会特别注意

COUNT()

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的行为差异，以及其他聚合函数对

NULL

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的默认忽略。如果你的业务逻辑需要将

NULL

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视为某个特定值（比如将

NULL

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部门视为“未分类”，或者将

NULL

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薪水视为0），你可能需要在聚合之前使用

COALESCE()

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或

ISNULL()

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等函数来转换

NULL

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值。这种预处理能确保聚合结果完全符合你的业务需求，避免因为

NULL

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的默认行为导致数据分析的偏差。

在多列上使用SQL GROUP BY时，数据分组逻辑是怎样的？

当我们需要更细粒度的分组时，

GROUP BY

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允许我们指定多个列。这时候，分组的逻辑会变得更加层级化，或者说，是组合式的。数据库会把所有在

GROUP BY

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子句中指定的列的值都相同的行视为一个组。

想象一下，你有一个

Sales

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表，包含

Region

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（地区）、

ProductCategory

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（产品类别）和

SalesAmount

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（销售额）。如果你想知道每个地区每个产品类别的总销售额：

SELECT
    Region,
    ProductCategory,
    SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM
    Sales
GROUP BY
    Region,
    ProductCategory;

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这条查询的执行逻辑是这样的：

首先，数据库会找到所有
```
Region
```
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和
```
ProductCategory
```
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组合都相同的行。
例如，所有“华东地区”且“电子产品”的销售记录会形成一个组。
所有“华东地区”且“家居用品”的销售记录会形成另一个组。
所有“华北地区”且“电子产品”的销售记录又会形成一个组。

以上就是SQLGROUPBY怎么配合聚合函数使用_SQLGROUPBY与聚合函数组合用法的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

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