编辑“︁SQL分组查询（GROUP BY）”︁（章节）

= SQL分组查询（GROUP BY） =

'''SQL分组查询'''是一种强大的数据聚合技术，它允许用户将结果集按一个或多个列分组，并对每个组应用聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）。这是数据分析、报表生成和业务智能中的核心操作。

== 基本语法 ==
分组查询的核心是<code>GROUP BY</code>子句，其基本语法如下：

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1;
</syntaxhighlight>

== 关键概念 ==

=== 聚合函数 ===
常用聚合函数包括：
* <code>COUNT()</code> - 计数
* <code>SUM()</code> - 求和
* <code>AVG()</code> - 平均值
* <code>MAX()</code> - 最大值
* <code>MIN()</code> - 最小值

=== HAVING子句 ===
与WHERE类似，但用于过滤分组后的结果：
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT column1, COUNT(column2)
FROM table
GROUP BY column1
HAVING COUNT(column2) > 5;
</syntaxhighlight>

== 详细示例 ==

=== 示例1：基本分组 ===
假设有'''sales'''表：
{| class="wikitable"
|+ sales表数据
|-
! sale_id !! product !! category !! amount !! sale_date
|-
| 1 || Laptop || Electronics || 1200 || 2023-01-15
|-
| 2 || Phone || Electronics || 800 || 2023-01-20
|-
| 3 || Desk || Furniture || 350 || 2023-02-05
|}

计算每个类别的总销售额：
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT category, SUM(amount) as total_sales
FROM sales
GROUP BY category;
</syntaxhighlight>

'''输出结果：'''
{| class="wikitable"
|-
! category !! total_sales
|-
| Electronics || 2000
|-
| Furniture || 350
|}

=== 示例2：多列分组 ===
按类别和月份分组：
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT 
    category, 
    EXTRACT(MONTH FROM sale_date) as month,
    SUM(amount) as monthly_sales
FROM sales
GROUP BY category, EXTRACT(MONTH FROM sale_date);
</syntaxhighlight>

== 高级用法 ==

=== 分组集（GROUPING SETS） ===
允许在单个查询中指定多个分组：
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT category, product, SUM(amount)
FROM sales
GROUP BY GROUPING SETS (
    (category, product),
    (category),
    ()
);
</syntaxhighlight>

=== ROLLUP与CUBE ===
* <code>ROLLUP</code>生成层次化的小计
* <code>CUBE</code>生成所有可能组合的小计

<mermaid>
flowchart TD
    A[原始数据] --> B[GROUP BY]
    B --> C[按category分组]
    B --> D[按product分组]
    B --> E[不分组]
</mermaid>

== 实际应用场景 ==

=== 场景1：电商销售分析 ===
分析各产品类别的月销售额趋势，识别畅销品类。

=== 场景2：用户行为分析 ===
统计不同用户群体的活动频率，用于用户分群。

== 性能考虑 ==
* 为GROUP BY列创建索引
* 避免在大表上使用复杂分组
* 考虑使用物化视图存储预聚合结果

== 常见错误 ==
1. 在SELECT中包含非聚合列但未在GROUP BY中列出
   <syntaxhighlight lang="sql">
   -- 错误示例
   SELECT product, category, SUM(amount)
   FROM sales
   GROUP BY category;
   </syntaxhighlight>

2. 混淆WHERE和HAVING的使用时机

== 数学基础 ==
分组操作本质上是将关系<math>R</math>划分成等价类：
<math>G = \{ [x] | x \in R \}</math>
其中<math>[x] = \{ y | y \in R, y \sim x \}</math>

== 练习 ==
尝试编写查询：
1. 计算每个月的销售总额
2. 找出销售额超过1000的产品类别
3. 计算每个类别中产品的平均售价

== 总结 ==
GROUP BY是SQL中最强大的数据分析工具之一，掌握它能显著提升数据处理能力。从简单分组到高级OLAP操作，理解这一概念对任何使用数据库的人员都至关重要。

[[Category:计算机科学]]
[[Category:数据库与信息系统]]
[[Category:SQL基础]]