5.mysql group by(不同的字段) 查询出来的数据不一样剖析

desc tb_pushlog_20151201;idint(10)NOPRIauto_incrementimeivarchar(40)NOMULimsivarchar(25)NOpushtimedatetimeNO0000-00-00 00:00:00ruleidint(11)YESMUL0channelidint(11)YES0cityidint(11)YES0nexttimeint(11)YES0retentionint(11)YES0urlvarchar(200)YESbackupurlvarchar(200)YEStypechar(1)YESresultnumint(2)YESMUL99resultstrvarchar(400)YES

表tb_pushlog_20151201是统计一天内对用户push广告的情况：

select count(DISTINCT imei) from tb_pushlog_20151201 where  ruleid = 510 ;-- 457205select sum(v.sums) from (select count(DISTINCT imei) as sums from tb_pushlog_20151201 where  ruleid = 510 group by channelid ) as v; -- 669319select sum(v.sums) from (select count(DISTINCT imei) as sums from tb_pushlog_20151201 where  ruleid = 510 group by cityid ) as v; -- < 669319

第一条sql语句查询广告词为510的去重imei之后的用户数为457205条记录v1。

第二条sql语句，根据渠道号进行分组，同样是查询广告词为510 去重imei之后的用户数 669319条记录v2。

第三条sql语句，根据国家进行分组，同样是查询广告词为510 去重imei之后的用户数v3。
但是结果是 有v1<v3<v2 因为有可能这样的记录：

ffffffff-8831-1ffd-f323-b97d1c49c871 100051 china

ffffffff-8831-1ffd-f323-b97d1c49c871 100021 china

ffffffff-8831-1ffd-f323-b97d1c49c871 100256 china

ffffffff-8831-1ffd-f323-b97d1c49c871 100256 en

这样的结果是非常有可能的（根据实际查询结果），因此第1种情况，这4条记录只算1条记录，第2种情况对channelid分组，查询出来的有4条记录，第3种情况对国家分组，查询出来的是2条记录。

结论：在做数据报表时，根据需求要对不同的字段进行分组，统计出来的数据和 有可能 不一样，这样就要知道如果去分析。