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1.group by命令用法

group by的常规用法是配合聚合函数，利用分组信息进行统计，常见的是配合max等聚合函数筛选数据后分析，以及配合having进行筛选后过滤。

常见的聚合函数如下：

• 假设现有数据库表如下：表user_info,id主键,user_id唯一键

CREATE TABLE `user_info` (

    `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',

    `user_id` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户编号',

    `grade` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '年级',

    `class` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '班级',

    PRIMARY KEY (`id`),    UNIQUE INDEX `uniq_user_id` (`user_id`)

)

ENGINE=InnoDB

• 数据

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (10, '10230', 'C', 'B');

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (9, '10229', 'C', 'a');

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (8, '10228', 'B', 'b');

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (7, '10227', 'B', 'b');

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (6, '10226', 'B', 'a');

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (5, '10225', 'B', 'a');

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (4, '10224', 'A', 'b');

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (3, '10223', 'A', 'b');

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (2, '10222', 'A', 'a');

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (1, '10221', 'A', 'a');

• 聚合函数max

select max(user_id),grade from user_info group by grade;

#这条sql的含义很明确，将数据按照grade字段分组，查询每组最大的user_id以及当前组内容。注意，这里分组条件是grade，查询的非聚合条件也是grade。这里不产生冲突。

结果：

• having

select max(user_id),grade from user_info group by grade  having grade>'A';

#这条sql与上面例子中的基本相同，不过后面跟了having过滤条件。将grade不满足’>A’的过滤掉了。注意，这里分组条件是grade，查询的非聚合条件也是grade。这里不产生冲突。

结果：

Having与Where的区别

• where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚合函数，使用where条件过滤出特定的行。

• having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚合函数，使用having 条件过滤出特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。

2.group by的非常规用法

select max(user_id),id,grade from user_info group by grade;

#显示出grade组中数值最大的user_id，显示id，显示grade，从user_infon表中提取。

结果：

这条sql的结果就值得讨论了，与上述例子不同的是，查询条件多了id一列。数据按照grade分组后，grade一列是相同的，max(user_id)按照数据进行计算也是唯一的，id一列是如何取值的？看上述的数据结果，

推论：id是物理内存的第一个匹配项。
究竟是与不是需要继续探讨。

修改数据

• 修改id按照上述数据结果，将id=1，改为id=99，执行sql后结论：

显然，与上述例子的结果不同。第一条数据id变成了99，查出的结果第一条数据的id从1变成了2。表明，id这个非聚合条件字段的取值与数据写入的时间无关，因为id=1的记录是先于id=2存在的，修改的数据不过是修改了这条数据的内容。结合mysql的数据存储理论，由于id是主键，所以数据在检索是是按照主键排序后进行过滤的，因此

推论：id字段的选取是按照mysql存储的检索数据匹配的第一条。
将id改为1后恢复了原始结果，无法推翻上述推论。

更改查询条件：

select max(user_id),user_id,id,grade from user_info group by grade;

#显示出grade组中数值最大的user_id，显示user_id,显示id，显示grade，从user_infon表中提取

结果为：

将数据user_id改为10999后，

执行

select max(user_id),user_id,id,grade from user_info group by grade;

结果为:

修改了user_id后，并没有改变查询到的数据条目，因此得出修改唯一键并不能影响查询匹配的条目规则，所以条目规则依然是匹配第一条，即id=1。

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