GROUP BY用于对数据分组统计，配合COUNT、SUM、AVG等聚合函数分析各类数据，如按类别统计销售数量、总销售额、平均值及最值，并可通过WHERE过滤原始数据、HAVING筛选分组结果，常用于SELECT语句中WHERE后、ORDER BY前。
在 MySQL 中使用 GROUP BY 可以对数据进行分组统计，常用于配合聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN）来分析不同类别的数据。它的基本逻辑是将相同字段值的行归为一组，然后对每组执行统计操作。
基本语法结构
GROUP BY 通常出现在 SELECT 语句中，放在 WHERE 子句之后，ORDER BY 之前：
SELECT 字段, 聚合函数(字段) FROM 表名 WHERE 条件（可选） GROUP BY 分组字段 ORDER BY 排序字段（可选）
常见统计场景与示例
假设有一张销售表 sales，包含以下字段：
id, product_name, category, amount, sale_date
1. 按类别统计销售数量
想知道每个类别的销售记录有多少条：
SELECT category, COUNT(*) AS total_count FROM sales GROUP BY category;
2. 按类别统计总销售额
计算每个类别的销售金额总和：
SELECT category, SUM(amount) AS total_amount FROM sales GROUP BY category;
3. 统计每类产品的平均销售额
查看每个类别平均每笔销售的金额：
SELECT category, AVG(amount) AS avg_amount FROM sales GROUP BY category;
4. 找出每个类别中的最高/最低销售额
找出每类中单笔销售的最高值和最低值：
SELECT category, MAX(amount) AS max_sale, MIN(amount) AS min_sale FROM sales GROUP BY category;
结合 WHERE 和 HAVING 使用
WHERE 用于在分组前过滤原始数据，而 HAVING 用于对分组后的结果进行筛选。
例如：只查看总销售额超过 1000 的类别：
SELECT category, SUM(amount) AS total_amount FROM sales GROUP BY category HAVING total_amount > 1000;
又如：先筛选出 2024 年的数据，再按月统计销售额（假设 sale_date 是日期类型）：
SELECT YEAR(sale_date) AS year, MONTH(sale_date) AS month, SUM(amount) AS monthly_total FROM sales WHERE sale_date >= ‘2024-01-01’ GROUP BY year, month ORDER BY year, month;
注意事项
使用 GROUP BY 时要注意以下几点：
SELECT 中出现的非聚合字段必须在 GROUP BY 子句中列出 GROUP BY 会自动去重分组字段的组合值 如果需要排序，建议显式使用 ORDER BY，不要依赖 GROUP BY 的顺序 HAVING 是对聚合结果的条件判断，不能用 WHERE 替代基本上就这些。掌握 GROUP BY 配合聚合函数的用法，就能完成大多数基础的数据统计需求。
以上就是如何在mysql中使用GROUP BY统计数据的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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