【mysql哪些事儿】distinct 和 group by用法总结

   需求是这样的，因为公司现在统计这一块做的不是十分完善，所以每天老板那边会需要根据各种条件的数据统计，因为用户达到了千万级别，所以每次统计查询其消费数据的时候，数据量，都需要手动导出数据来，将这些数据拼接起来，然后做成excel表格的形式，上报给boss。

    原来一直是另一个同事做，但是昨天同事不在，所以任务就落在了我的身上。经过和其他同事请教，发现这里面很多问题需要注意。第一，这些数据设计到5张表，每张表的数据量都特别大，所以如果联表查询的话，那么执行效率会很慢，所以建议单表查询，然后再将数据合并。第二，这些数据需要及时的保存和处理，以备下次使用。

    好久不写sql，这次又学习了一遍。

一、distinct 去重

    在mysql中，有时候需要查询某个字段不重复的记录，这个月可以使用关键字distince关键字来过滤重复的记录。在实际的生活中，经常也会使用count(distinctId)来返回不重复字段的条数。

查询语句：

-- 根据用户名称来去重SELECT  DISTINCT  t.userName  FROM t_user t

执行结果如下：

 （2）作用于多列

-- 根据用户名称和年龄两个字段去重-- 会过滤用户名称和ID都重复的字段，（只有username和age都相同的才会被过滤为一条）SELECT  DISTINCT  t.userName,t.age FROM t_user t

（3）注意事项

distinct必须放在查询字段的开头，例如：

SELECT    t.userName,DISTINCT t.age FROM t_user t

会报错。

如果要查询不重复的记录，还可以使用group by进行分组。

（4）count(distinct userName) 可以返回不重复记录的条数

-- 返回不重复记录的条数SELECT count( DISTINCT  t.userName) FROM t_user t

二、group by语句

group by 是按照一个或者多个字段进行分组，字段值相同的为一组。可以作用于单个字段分组，也可以用于多个字段分组。

适用场景：

如果要用到group by，一般用到的就是“每这个字”，例如现在说明有个这样的表：每个班级有多少人，就需要用到分组这个关键字。

（1）group +group_concat()

 group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用， 表示分组之后，根据分组结果，使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合

-- group_concat()函数-- 按照userID分组，然后查找每组内对应的记录IDSELECT  t.id,GROUP_CONCAT(t.id) from t_user t  GROUP BY t.userId

(2) group by + 集合函数

通过group_concat()的启发，我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合，那么我们也可以通过集合函数来对这个"值的集合"做一些操作

-- 根据userId分组，然后查找其平均年龄SELECT  AVG(t.age) ,t.userId,t.userName FROM  t_user t GROUP BY t.userId

-- 根据userId分组，然后统计每组userid的数目SELECT   COUNT(t.userId),t.userId,t.userName FROM  t_user t GROUP BY t.userId

（3）group by 按照多个字段分组

group by按照多个字段进行分组，只有两个字段都符合条件时，才会分组成功。

例如A表的数据如下：

-- 按照用户ID和用户age分组SELECT * FROM  t_user  t GROUP BY  t.userId,t.age

执行结果如下：

（4）where --group by---- having 使用

每个字段有其不同的作用。

count()是属于聚合函数，聚合函数不能出现在where中。

where和group连用，但是效果和having是不同的，where必须放在group by前面，意思是先过滤，然后再次分组。

而having是必须在group by 之后连用，是分组后的过滤。

 ①常见的聚合函数
count(*)：获取数量
sum()：求和（这里要注意求和是忽略null值的，null与其他数值相加结果为null，所以可以通过ifnull(xxx,0)将null的值赋为0）
avg()：求平均数
max()：求最大值
min()：求最小值

这些函数和其他函数的区别是，这些函数一般作用于多条记录上。

②当使用where ，group by ,having之后的执行顺序如下

例如：

select city, count(*),age from dbo.user where departmentID=2 group by city,age having age >40

第一执行where子句查询复合条件的数据， 第二使用group by子句对数据进行分组，第三对group by子句形成的组进行聚合函数计算每一组的值，第四用having子句去掉不符合条件的组。having子句限制的是组，而不是行。 where中不能够使用聚合函数，但是having子句中可以。

例如：

每个用户，count 总量大于30的记录

-- 查询总count > 30SELECT  t.id,t.userId,t.userName,t.age ,SUM(count)  FROM  t_user t  GROUP BY  t.userId  HAVING SUM(count)>30

显示每个地区的总人口数和总面积．仅显示那些面积超过1000000的地区。

SELECT region, SUM(population), SUM(area)        FROM bbc        GROUP BY region        HAVING SUM(area)>1000000

在这里，我们不能用where来筛选超过1000000的地区，因为表中不存在这样一条记录。(where子句中不能使用聚集函数)
相反，HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据

③ 整个sql的执行顺序如下

select--->where ---> group by ---->having ---->order by

 参考文档：

sql中where、group by、having的用法和区别

sql中的 where 、group by 和 having 用法解析（having使用讲解特别详细）

小结

 总结实践，再学习，再总结，不断提升，注重细节。