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數(shù)據(jù)庫(kù)GroupBy:如何分組查詢(xún)數(shù)據(jù)?(數(shù)據(jù)庫(kù)groupby)

隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng),數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,如何高效地查詢(xún)和管理數(shù)據(jù)成為一個(gè)重要的問(wèn)題。在數(shù)據(jù)庫(kù)中,Group By是一種重要的數(shù)據(jù)分組查詢(xún)方法,它可以將數(shù)據(jù)按照指定的字段進(jìn)行分組,從而實(shí)現(xiàn)更加細(xì)粒度的查詢(xún)和統(tǒng)計(jì)。本文將介紹Group By的基本原理、使用方法和常見(jiàn)場(chǎng)景,幫助讀者更好地掌握數(shù)據(jù)庫(kù)分組查詢(xún)的技巧。

一、Group By的基本原理

Group By是一種聚合函數(shù),它可以將數(shù)據(jù)按照指定的字段進(jìn)行分組,然后對(duì)每個(gè)分組進(jìn)行聚合操作,得到每個(gè)分組的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。在Group By語(yǔ)句中,可以同時(shí)使用多個(gè)字段進(jìn)行分組,以及使用各種聚合函數(shù)(如SUM、AVG、COUNT、MIN、MAX等)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

例如,假設(shè)有一張學(xué)生表(student),其中每個(gè)學(xué)生有學(xué)生ID、姓名、性別、年齡、所在班級(jí)等字段,現(xiàn)在需要按照班級(jí)進(jìn)行分組,統(tǒng)計(jì)每個(gè)班級(jí)的人數(shù)和平均年齡,可以使用如下的SQL語(yǔ)句:

SELECT class, COUNT(*) AS count, AVG(age) AS avg_age FROM student GROUP BY class;

在這個(gè)語(yǔ)句中,GROUP BY后面的class表示按照班級(jí)進(jìn)行分組,COUNT(*)表示統(tǒng)計(jì)每個(gè)班級(jí)的學(xué)生數(shù)量,AVG(age)表示平均年齡。執(zhí)行完這個(gè)語(yǔ)句后,就可以得到每個(gè)班級(jí)的人數(shù)和平均年齡的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。例如,對(duì)于以下的學(xué)生數(shù)據(jù):

| ID | Name | Sex | Age | Class |

| — | —— | —- | — | —– |

| 1 | Tom | M | 18 | 1A |

| 2 | Jerry | F | 17 | 1A |

| 3 | Alice | F | 16 | 1A |

| 4 | Bob | M | 18 | 1B |

| 5 | Cathy | F | 17 | 1B |

| 6 | David | M | 16 | 1B |

執(zhí)行上述SQL語(yǔ)句后,可以得到如下結(jié)果:

| class | count | avg_age |

| —– | —– | ——- |

| 1A | 3 | 17 |

| 1B | 3 | 17 |

二、Group By的使用方法

使用Group By查詢(xún)數(shù)據(jù)的基本語(yǔ)法如下:

SELECT field1, field2, …, AGGREGATE_FUNCTION(field) FROM table_name WHERE condition GROUP BY field1, field2, …;

其中,field1、field2等表示需要查詢(xún)的字段,AGGREGATE_FUNCTION(field)表示需要進(jìn)行聚合的函數(shù),table_name表示需要查詢(xún)的表名,condition表示查詢(xún)條件,GROUP BY后面的字段表示需要進(jìn)行分組的字段。

示例1:按照年齡進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)每個(gè)年齡段的人數(shù)和平均年齡

SELECT age_group, COUNT(*) AS count, AVG(age) AS avg_age FROM (SELECT CASE WHEN age20 AND age30 AND age

在這個(gè)語(yǔ)句中,首先使用了CASE語(yǔ)句將年齡分成不同的年齡段,然后再對(duì)分組后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到每個(gè)年齡段的人數(shù)和平均年齡。

示例2:按照學(xué)生性別和年齡進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)每個(gè)組合的人數(shù)和平均年齡

SELECT sex, age_group, COUNT(*) AS count, AVG(age) AS avg_age FROM (SELECT sex, CASE WHEN age20 AND age30 AND age

在這個(gè)語(yǔ)句中,對(duì)學(xué)生性別和年齡進(jìn)行分組,統(tǒng)計(jì)每個(gè)組合的人數(shù)和平均年齡。

三、Group By的常見(jiàn)場(chǎng)景

Group By是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分組查詢(xún)工具,可以在很多場(chǎng)景下發(fā)揮巨大的作用。以下是幾個(gè)常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景:

1. 統(tǒng)計(jì)每個(gè)分組的數(shù)量和比例:如在電商網(wǎng)站中,可以按照商品類(lèi)別進(jìn)行分組,統(tǒng)計(jì)每個(gè)類(lèi)別的商品數(shù)量和占比,以便進(jìn)行銷(xiāo)售策略的調(diào)整。

2. 進(jìn)行數(shù)據(jù)透視分析:如在金融領(lǐng)域中,可以按照不同的客戶(hù)類(lèi)型、產(chǎn)品類(lèi)型、地區(qū)等因素進(jìn)行分組,分析不同分組的貸款金額、壞賬率、收益率等指標(biāo)。

3. 性能調(diào)優(yōu):當(dāng)處理大量數(shù)據(jù)時(shí),Group By可以幫助優(yōu)化查詢(xún)性能。如在大數(shù)據(jù)分析中,可以使用Group By將數(shù)據(jù)按照不同的維度進(jìn)行切分,從而實(shí)現(xiàn)更快的查詢(xún)和計(jì)算。

4. 處理重復(fù)值:在一些數(shù)據(jù)集中,可能存在重復(fù)值,使用Group By可以將重復(fù)值歸為一組,從而幫助清洗數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。

四、

相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀:

  • mysql數(shù)據(jù)庫(kù) group by 報(bào)錯(cuò) 原理是什么?

mysql數(shù)據(jù)庫(kù) group by 報(bào)錯(cuò) 原理是什么?

在日常查詢(xún)中,索引或其他數(shù)據(jù)查找的方法可能不是查詢(xún)執(zhí)行中更高昂的部分,例如:MySQL GROUP BY 可能負(fù)責(zé)查詢(xún)執(zhí)行時(shí)間 90% 還多。MySQL 執(zhí)行 GROUP BY 時(shí)的主要復(fù)雜性是計(jì)算 GROUP BY 語(yǔ)句磨沒(méi)中的聚合函數(shù)。UDF 聚合函數(shù)是一個(gè)接一個(gè)地獲得構(gòu)成單個(gè)組的所有值。這樣,它可以在移動(dòng)到另一個(gè)組之前計(jì)算單個(gè)組的聚合函數(shù)值。當(dāng)然,問(wèn)題在于,在大多數(shù)情況下,源數(shù)據(jù)值不會(huì)被分組。來(lái)自各種組的值在處理期間彼此跟隨。因此,我們需要一個(gè)特殊的步驟。

處理 MySQL GROUP BY讓瞎碧納我們看看之前看過(guò)的同一張table:    mysql> show create table tbl G    *************************** 1. row ***************************Table: tbl    Create Table: CREATE TABLE `tbl` (     `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,     `k` int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0’,     `g` int(10) unsigned NOT NULL,     PRIMARY KEY (`id`),     KEY `k` (`k`)    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=DEFAULT CHARSET=latinrow in set (0.00 sec)

并且以不同方式執(zhí)行相同的 GROUP BY 語(yǔ)句:

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY

mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;

+—+—+

| k | c |

+—+—+

| 2 | 3 |

| 4 | 1 |

| 5 | 2 |

| 8 | 1 |

| 9 | 1 |

+—+—+

5 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 5

filtered: 100.00

Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在這種情況下,我們?cè)?GROUP BY 的列上有一個(gè)索引。這樣,我們可以逐組掃描數(shù)據(jù)并動(dòng)態(tài)執(zhí)行 GROUP BY(低慧弊成本)。當(dāng)我們使用 LIMIT 限制我們檢索的組的數(shù)量或使用“覆蓋索引”時(shí),特別有效,因?yàn)轫樞蛩饕龗呙枋且环N非??焖俚牟僮?。

如果您有少量組,并且沒(méi)有覆蓋索引,索引順序掃描可能會(huì)導(dǎo)致大量 IO。所以這可能不是更優(yōu)化的計(jì)劃。

2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY

mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows:

filtered: 100.00

Extra: Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;

+—+—+

| g | c |

+—+—+

| 0 | 1 |

| 1 | 2 |

| 4 | 1 |

| 5 | 1 |

| 6 | 2 |

+—+—+

5 rows in set (0.88 sec)

如果我們沒(méi)有允許我們按組順序掃描數(shù)據(jù)的索引,我們可以通過(guò)外部排序(在 MySQL 中也稱(chēng)為“filesort”)來(lái)獲取數(shù)據(jù)。你可能會(huì)注意到我在這里使用 SQL_BIG_RESULT 提示來(lái)獲得這個(gè)計(jì)劃。沒(méi)有它,MySQL 在這種情況下不會(huì)選擇這個(gè)計(jì)劃。

一般來(lái)說(shuō),MySQL 只有在我們擁有大量組時(shí)才更喜歡使用這個(gè)計(jì)劃,因?yàn)樵谶@種情況下,排序比擁有臨時(shí)表更有效(我們將在下面討論)。

3、MySQL中 的臨時(shí)表 GROUP BY

mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows:

filtered: 100.00

Extra: Using temporary

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select  g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;

+—+——+

| g | s    |

+—+——+

| 0 |    0 |

| 1 |    2 |

| 4 |    4 |

| 5 |    5 |

| 6 |   12 |

+—+——+

5 rows in set (7.75 sec)

在這種情況下,MySQL 也會(huì)進(jìn)行全表掃描。但它不是運(yùn)行額外的排序傳遞,而是創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)表。此臨時(shí)表每組包含一行,并且對(duì)于每個(gè)傳入行,將更新相應(yīng)組的值。很多更新!雖然這在內(nèi)存中可能是合理的,但如果結(jié)果表太大以至于更新將導(dǎo)致大量磁盤(pán) IO,則會(huì)變得非常昂貴。在這種情況下,外部分揀計(jì)劃通常更好。請(qǐng)注意,雖然 MySQL 默認(rèn)選擇此計(jì)劃用于此用例,但如果我們不提供任何提示,它幾乎比我們使用 SQL_BIG_RESULT 提示的計(jì)劃慢 10 倍 。您可能會(huì)注意到我在此查詢(xún)中添加了“ ORDER BY NULL ”。這是為了向您展示“清理”臨時(shí)表的唯一計(jì)劃。沒(méi)有它,我們得到這個(gè)計(jì)劃:    mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G    *************************** 1. row ***************************id:select_type: SIMPLEtable: tbl      partitions: NULLtype: ALL    possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: filtered: 100.Extra: Using temporary; Using filesort    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在其中,我們獲得了 temporary 和 filesort “兩最糟糕的”提示。MySQL 5.7 總是返回按組順序排序的 GROUP BY 結(jié)果,即使查詢(xún)不需要它(這可能需要昂貴的額外排序傳遞)。ORDER BY NULL 表示應(yīng)用程序不需要這個(gè)。您應(yīng)該注意,在某些情況下 – 例如使用聚合函數(shù)訪問(wèn)不同表中的列的 JOIN 查詢(xún) – 使用 GROUP BY 的臨時(shí)表可能是唯一的選擇。

如果要強(qiáng)制 MySQL 使用為 GROUP BY 執(zhí)行臨時(shí)表的計(jì)劃,可以使用 SQL_ALL_RESULT 提示。

4、MySQL 中的索引基于跳過(guò)掃描的 GROUP BY前三個(gè) GROUP BY 執(zhí)行方法適用于所有聚合函數(shù)。然而,其中一些人有第四種方法。

mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 2

filtered: 100.00

Extra: Using index for group-by

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select k,max(id) from tbl group by k;

+—++

| k | max(id) |

+—++

| 0 ||

| 1 ||

| 2 ||

| 3 ||

| 4 ||

+—++

5 rows in set (0.00 sec)

此方法僅適用于非常特殊的聚合函數(shù):MIN() 和 MAX()。這些并不需要遍歷組中的所有行來(lái)計(jì)算值。他們可以直接跳轉(zhuǎn)到組中的最小或更大組值(如果有這樣的索引)。如果索引僅建立在 (K) 列上,如何找到每個(gè)組的 MAX(ID) 值?這是一個(gè) InnoDB 表。記住 InnoDB 表有效地將 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 變?yōu)?(K,ID),允許我們對(duì)此查詢(xún)使用 Skip-Scan 優(yōu)化。僅當(dāng)每個(gè)組有大量行時(shí)才會(huì)啟用此優(yōu)化。否則,MySQL 更傾向于使用更傳統(tǒng)的方法來(lái)執(zhí)行此查詢(xún)(如方法#1中詳述的索引有序 GROUP BY)。雖然我們使用 MIN() / MAX() 聚合函數(shù),但其他優(yōu)化也適用于它們。例如,如果您有一個(gè)沒(méi)有 GROUP BY 的聚合函數(shù)(實(shí)際上所有表都有一個(gè)組),MySQL 在統(tǒng)計(jì)分析階段從索引中獲取這些值,并避免在執(zhí)行階段完全讀取表:    mysql> explain select max(k) from tbl G    *************************** 1. row ***************************id:select_type: SIMPLEtable: NULL      partitions: NULLtype: NULL    possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLfiltered: NULLExtra: Select tables optimized away    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

過(guò)濾和分組

我們已經(jīng)研究了 MySQL 執(zhí)行 GROUP BY 的四種方式。為簡(jiǎn)單起見(jiàn),我在整個(gè)表上使用了 GROUP BY,沒(méi)有應(yīng)用過(guò)濾。當(dāng)您有 WHERE 子句時(shí),相同的概念適用:    mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G    *************************** 1. row ***************************id:select_type: SIMPLEtable: tbl      partitions: NULLtype: range    possible_keys: kkey: kkey_len: ref: NULLrows:filtered: 100.Extra: Using index condition; Using temporary    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

對(duì)于這種情況,我們使用K列上的范圍進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾/查找,并在有臨時(shí)表時(shí)執(zhí)行 GROUP BY。在某些情況下,方法不會(huì)發(fā)生沖突。但是,在其他情況下,我們必須選擇使用 GROUP BY 的一個(gè)索引或其他索引進(jìn)行過(guò)濾:

mysql> alter table tbl add key(g);

Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)

Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k,g

key: g

key_len: 4

ref: NULL

rows: 16

filtered: 50.00

Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k,g

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根據(jù)此查詢(xún)中使用的特定常量,我們可以看到我們對(duì) GROUP BY 使用索引順序掃描(并從索引中“放棄”以解析 WHERE 子句),或者使用索引來(lái)解析 WHERE 子句(但使用臨時(shí)表來(lái)解析 GROUP BY)。根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn),這就是 MySQL GROUP BY 并不總是做出正確選擇的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式執(zhí)行查詢(xún)。

group by 與 count 一起的話(huà)不能直接寫(xiě),

得用子查詢(xún)

關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)group by的介紹到此就結(jié)束了,不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ?如果你還想了解更多這方面的信息,記得收藏關(guān)注本站。

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當(dāng)前題目:數(shù)據(jù)庫(kù)GroupBy:如何分組查詢(xún)數(shù)據(jù)?(數(shù)據(jù)庫(kù)groupby)
URL地址:http://www.dlmjj.cn/article/dppecie.html