mysql中怎么进行分组 952÷37

技术分享 | MySQL 分组需求探秘

前两天同事有个 MySQL 数据分组的需求，如下测试数据，需要找出每个 name 分组中 create_date 最近的记录：

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需要注意的是，此处用的 MySQL 是5.6，最初是使用这条语句：

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select name, value, create_date, update_date from t1 group by name order by create_date desc; /pre

用这条 SQL 得到的其实只是每个 name 分组中最先插入的记录，然后按照 create_date 进行了降序排列，和原始需求，完全不同。

此时可采用分而治之的策略，先做排序，再做分组：

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select * from (select name, value, create_date, update_date from t1 order by create_date desc) t group by t.name; /pre

当然，针对此需求，可能有其他方法，有兴趣的朋友，可以尝试写写，共享一下。

可能有细心的朋友会发现个问题，就是上述 SQL 中的 group by ，好像有些奇怪，如果按照常规，select 中的字段需要出现在 group by 中，上述语句竟然没报错？

如果我们在 MySQL 5.7 执行相同的语句：

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select name, value, create_date, update_date from t1 group by name order by create_date desc; /pre

因此从5.6升级到5.7，很可能出现这种相同的 SQL 执行结果不同的现象，这对兼容性测试的要求就会很高，究其原因，一方面是特性决定的，另一方面就是各种配置参数不同导致的。

可以在5.7的 sql_mode 中删除这个 ONLY_FULL_GROUP_BY ，即可达到5.6相同效果了，或者改写 SQL ，例如：

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select * from t1 a where create_date = (select max(create_date) from t1 b where a.name = b.name); /pre

或者，

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select * from t1 a where not exists (select * from t1 b where a.name = b.name and b.create_date a.create_date); /pre

MySQL 8.0支持 row_number()函数，操作应该和如下 Oracle 相近的。

Oracle 中可以使用 row_number()实现此需求：

pre class="custom" data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px;" select * from (select name, create_date, row_number() over (partition by name order by create_date desc) as r from t1) where r=1; /pre

Mysql语法之分组数据

如何分组数据，以便能汇总表内容的子集。这涉及两个新SELECT语句子句，分别是GROUP BY子句和HAVING子句。

分组允许把数据分为多个逻辑组，以便能对每个组进行聚集计算。

分组是在SELECT语句的GROUP BY 子句中建立的。

来看例子理解：

mysqlselect vend_id,COUNT(*) AS num_prods from products group by vend_id;

也就是不同的Id的商品总数都能分别查出来。

除了能用GROUP BY分组数据外，Mysql还允许过滤分组，规定包括哪些分组，排除哪些分组。

也就是HAVING子句。

mysqlselect cust_id,COUNT( /) AS orders from orders uGROUP BY/u cust_id uHAVING/u COUNT( /) =2;

注意：这里HAVING换成WHERE是不管用的。HAVING针对于分组。

WHERE在数据分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤。

那么咱么看看怎么混合WHERE和HAVING。

mysqlselect vend_id, COUNT( / ) AS num_prods from products uwhere prod_price=10 group by/u vend_id HAVING COUNT( /) =2;

mysqlselect order_num,SUM(quantity*item_price) AS ordertotal

from orderitems

GROUP BY order_num

HAVING SUM(quantity*item_price) =50

order by ordertotal;

MySQL分组、排序

上一篇聚合函数末尾处使用了GROUP BY，但没有做具体的介绍，这一篇就主要介绍一下GROUP BY的使用方法。顺便介绍一下对分组查询的过滤关键词HAVING的用法。

在MySQL中，GROUP BY关键词可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组，类似于Excel中的数据透视表。可以单独使用，但一般情况下都是结合聚合函数来使用的。

语法格式如下：

下面演示都是基于这一张简单的省份对应大区的表格。

【单独使用GROUP BY】

单独使用GROUP BY关键字时，查询结果会只显示每个分组的第一条记录。

根据省份表里面的大区进行聚合，查询全国共分成了几个大区，SQL语句如下↓

【GROUP BY结合聚合函数】

5个聚合函数上一篇已经详细介绍了用法，GROUP BY和聚合函数结合使用也是最频繁的，下面就继续使用省份表来求每个大区有多少个省份，对应的聚合函数就是COUNT函数，SQL语句如下↓

【GROUP BY结合GROUP_CONCAT】

这还是一个很有用的功能，GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都合并成一行显示出来。

下面继续使用省份表，把每个大区对应的省份放在一行展示，用分号分开，SQL语句如下↓

【GROUP BY结合WITH ROLLUP】

WITH POLLUP关键词用来在所有记录的最后加上一条记录，这条记录是上面所有记录的总和，SQL语句如下↓

【GROUP BY结合HAVING】

在MySQL中，可以使用HAVING关键字对分组后的数据进行过滤。

使用 HAVING 关键字的语法格式如下：

HAVING关键词和WHERE关键词都可以用来过滤数据，且HAVING支持WHERE关键词中所有的操作符和语法。但是WHERE和HAVING关键字也存在以下几点差异：

下面筛选一下省份数量在7个及以上的大区，SQL语句如下↓

【GROUP BY结合ORDER BY】

聚合后的数据，一半情况下也是需要进行排序的，通过ORDER BY对聚合查询结果进行排序，对省份数量按从大到小进行排序，SQL语句如下↓

End

◆ PowerBI开场白

◆ Python高德地图可视化

◆ Python不规则条形图

MySQL 怎样分组查询

MySQL GROUP BY 子句

GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数。

具体语法参考：

from 树懒学堂 - 一站式数据知识平台