MySQL中的GROUP BY是数据聚合分析的核心功能，主要用于将结果集按指定列分组，并结合聚合函数进行统计计算。以下从基本语法到高级用法进行详细解析：
一、基本语法与核心功能
SELECT 分组列, 聚合函数(计算列)
FROM 表名
[WHERE 条件]
GROUP BY 分组列
[HAVING 分组过滤条件]
[ORDER BY 排序列];
核心功能：
- 数据分组：按一列或多列的值将数据划分为逻辑组。
- 聚合计算：对每个分组应用聚合函数（如
COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN）进行统计。 - 结果过滤：通过
HAVING对分组后的结果进行筛选（区别于WHERE的分组前过滤）。
二、基础用法示例
1. 单列分组统计
统计每个部门的员工数量和平均工资：
SELECT department, COUNT(*) AS emp_count, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department; --
2. 多列组合分组
按部门和职位统计员工数量：
SELECT department, job_title, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY department, job_title; --
3. 与WHERE结合使用
仅统计薪资超过2000元的员工部门平均工资：
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
WHERE salary > 2000
GROUP BY department; --
三、高级特性与扩展
1. HAVING子句过滤分组
筛选员工数量超过5人的部门：
SELECT department, COUNT(*) AS emp_count
FROM employees
GROUP BY department
HAVING emp_count > 5; --
2. WITH ROLLUP生成汇总行
生成部门及职位的薪资小计和总计：
SELECT department, job_title, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department, job_title WITH ROLLUP; --
3. GROUP_CONCAT合并列值
统计每个用户购买的所有产品（逗号分隔）：
SELECT user_id, GROUP_CONCAT(product_name SEPARATOR ', ')
FROM orders
GROUP BY user_id; --
4. 按表达式/函数分组
按年份统计订单数量：
SELECT YEAR(order_date) AS year, COUNT(*)
FROM orders
GROUP BY YEAR(order_date); --
四、注意事项与常见错误
-
ONLY_FULL_GROUP_BY模式
MySQL 8.0+默认启用该模式，要求SELECT中的非聚合列必须出现在GROUP BY中，否则报错。-- 错误示例（salary未聚合且未分组） SELECT department, salary FROM employees GROUP BY department; -- 修正方法：添加聚合函数或分组字段 SELECT department, MAX(salary) FROM employees GROUP BY department; -
WHERE与HAVING的区别
WHERE在分组前过滤行数据，不可使用聚合函数。HAVING在分组后过滤组数据，必须与聚合条件结合。
-
性能优化建议
- 在分组列上创建索引（如
ALTER TABLE employees ADD INDEX(department)）。 - 避免对大表直接分组，可先通过临时表或子查询缩小数据范围。
- 在分组列上创建索引（如
五、经典案例场景
1. 按时间维度聚合
统计每月的销售总额：
SELECT YEAR(sale_date) AS year, MONTH(sale_date) AS month, SUM(amount)
FROM sales
GROUP BY year, month; --
2. 多层级统计
分析每个客户每年的订单总金额及平均金额：
SELECT customer_id, YEAR(order_date),
SUM(total_amount), AVG(total_amount)
FROM orders
GROUP BY customer_id, YEAR(order_date); --
3. 数据去重
查找重复邮箱的用户：
SELECT email, COUNT(*)
FROM users
GROUP BY email
HAVING COUNT(*) > 1; --
六、聚合效率优化
在MySQL中优化GROUP BY聚合效率需要从索引设计、查询逻辑、执行引擎特性等多维度入手。以下基于最新优化实践和数据库引擎特性，总结9大核心优化策略：
1、索引优化策略
-
复合索引精准匹配分组列
• 创建与GROUP BY顺序完全匹配的复合索引（如GROUP BY a,b则创建(a,b)索引），可触发松散索引扫描，减少90%以上的磁盘I/O。
• 典型案例：当对(department, job_title)分组时，复合索引idx_dept_job可使查询跳过全表扫描，直接通过索引完成分组。 -
覆盖索引避免回表
• 确保SELECT列与聚合函数涉及的列均包含在索引中。例如索引(category, sales)，查询SELECT category, SUM(sales)时可直接通过索引完成计算，无需访问数据行。 -
利用函数索引应对复杂分组
• 对含表达式的分组（如YEAR(date_col)），创建虚拟列或函数索引（MySQL 8.0+支持）。例如：ALTER TABLE orders ADD COLUMN year_date INT AS (YEAR(order_date)) VIRTUAL; CREATE INDEX idx_year ON orders(year_date);
2、查询设计与执行优化
-
减少分组字段数量与复杂度
• 每增加一个分组字段，排序复杂度呈指数级增长。优先合并相关字段（如将province和city合并为region字段）。
• 避免在GROUP BY中使用函数，否则索引失效。需改写为基于原字段分组，如将GROUP BY DATE(created_at)改为GROUP BY created_at_date预计算列。 -
分阶段过滤与聚合
• 先通过子查询过滤无关数据再分组：SELECT department, AVG(salary) FROM (SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000) AS filtered GROUP BY department; -- 比直接HAVING效率提升40% -
内存排序与临时表优化
• 调整tmp_table_size和max_heap_table_size参数（建议设置为物理内存的20%），避免临时表落盘。
• 监控Created_tmp_disk_tables状态变量，若频繁出现磁盘临时表，需优化索引或拆分查询。
3、高级优化技术
-
分区表加速大数据处理
• 按时间或业务维度分区（如按月分区），使GROUP BY仅扫描特定分区。例如对10亿级日志表按event_date分区后，月度统计耗时从分钟级降至秒级。 -
物化视图与结果缓存
• 对高频聚合查询使用物化视图（如通过CREATE TABLE mv AS SELECT...定期刷新），减少实时计算压力。
• 应用层缓存重复查询结果（如Redis缓存日汇总数据），降低数据库负载。 -
并行查询（MySQL 8.0+）
• 启用parallel_query功能，通过多线程处理复杂分组：SET SESSION optimizer_switch='parallel_query=on'; SELECT region, SUM(revenue) FROM sales GROUP BY region; -- 利用多核CPU加速
4、诊断工具与注意事项
• 执行计划分析
使用EXPLAIN FORMAT=JSON观察using_index（是否用索引）、using_temporary（是否用临时表）、filesort（排序方式）等关键指标。
• 严格模式规避错误
启用ONLY_FULL_GROUP_BY模式，防止非聚合列误用导致结果不稳定。
性能优化对比案例
| 场景 | 优化前耗时 | 优化手段 | 优化后耗时 |
|---|---|---|---|
| 百万级用户行为分析 | 12.8s | 创建(user_id,action_time)覆盖索引 | 1.2s |
| 十亿级日志日聚合 | 3分钟 | 按日分区+并行查询 | 8秒 |
通过上述策略组合，可系统性解决GROUP BY性能瓶颈。实际应用中建议结合EXPLAIN分析和A/B测试，选择最适合业务场景的优化方案。
七、扩展知识
- NULL值的处理：
GROUP BY将NULL视为独立分组。 - 排序结合：分组后使用
ORDER BY对结果排序（如按平均工资降序）。 - 动态分组：通过
CASE WHEN实现条件分组（如按薪资区间统计）。
通过灵活组合这些功能，GROUP BY可满足复杂的数据分析需求。实际应用中需结合索引优化和查询逻辑设计，以提升执行效率。
