核心聚合函数

聚合函数对一组值进行计算,并返回一个单一的值，它们通常与 GROUP BY 子句一起使用。

重要提示：

• COUNT(*): 计算所有行的数量，包括 NULL 值。
• COUNT(列名): 只计算指定列中非 NULL 值的数量。

GROUP BY 子句

GROUP BY 子句将查询结果按照一个或多个列进行分组，通常与聚合函数结合使用，对每个分组分别进行统计。

语法结构：

SELECT
    column_name(s),
    aggregate_function(column_name)
FROM
    table_name
WHERE
    condition
GROUP BY
    column_name(s);

示例数据

我们以一个 orders (订单) 表为例：

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    product_name VARCHAR(100),
    amount DECIMAL(10, 2),
    order_date DATE
);
INSERT INTO orders (id, customer_id, product_name, amount, order_date) VALUES
(1, 101, '笔记本电脑', 5999.00, '2025-10-01'),
(2, 102, '无线鼠标', 99.00, '2025-10-01'),
(3, 101, '机械键盘', 399.00, '2025-10-02'),
(4, 103, '显示器', 1999.00, '2025-10-03'),
(5, 102, '笔记本电脑', 5999.00, '2025-10-04'),
(6, 101, '无线鼠标', 89.00, '2025-10-05');

示例 1：按客户分组，统计每个客户的订单总金额和订单数量

SELECT
    customer_id,
    SUM(amount) AS total_amount,
    COUNT(id) AS order_count
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id;

结果： | customer_id | total_amount | order_count | | :--- | :--- | :--- | | 101 | 6487.00 | 3 | | 102 | 6098.00 | 2 | | 103 | 1999.00 | 1 |

示例 2：按产品名称分组，统计每个产品的销售总量

SELECT
    product_name,
    SUM(amount) AS total_sales
FROM
    orders
GROUP BY
    product_name;

结果： | product_name | total_sales | | :--- | :--- | | 笔记本电脑 | 11998.00 | | 无线鼠标 | 188.00 | | 机械键盘 | 399.00 | | 显示器 | 1999.00 |

HAVING 子句

HAVING 子句用于对分组后的结果进行筛选，它与 WHERE 的区别在于：

• WHERE: 在分组之前过滤行。
• HAVING: 在分组之后过滤组。

语法结构：

SELECT
    column_name(s),
    aggregate_function(column_name)
FROM
    table_name
WHERE
    condition
GROUP BY
    column_name(s)
HAVING
    condition;

示例：统计每个客户的订单总金额，并只显示总金额超过 5000 的客户

SELECT
    customer_id,
    SUM(amount) AS total_amount
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id
HAVING
    total_amount > 5000;

结果： | customer_id | total_amount | | :--- | :--- | | 101 | 6487.00 | | 102 | 6098.00 |

多列分组

GROUP BY 可以按多个列进行分组，这会创建更细致的分组层级。

示例：按客户和产品名称分组，统计每个客户购买每种产品的数量和总金额

SELECT
    customer_id,
    product_name,
    COUNT(id) AS purchase_times,
    SUM(amount) AS total_spent
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id, product_name;

结果： | customer_id | product_name | purchase_times | total_spent | | :--- | :--- | :--- | :--- | | 101 | 笔记本电脑 | 1 | 5999.00 | | 101 | 机械键盘 | 1 | 399.00 | | 101 | 无线鼠标 | 2 | 188.00 | | 102 | 笔记本电脑 | 1 | 5999.00 | | 102 | 无线鼠标 | 1 | 99.00 | | 103 | 显示器 | 1 | 1999.00 |

WITH ROLLUP (超级聚合)

WITH ROLLUP 是 GROUP BY 的一个扩展，它会在常规分组的基础上，再添加一行“小计”和“总计”行。

示例：按客户分组统计订单总金额，并使用 WITH ROLLUP 添加总计

SELECT
    customer_id,
    SUM(amount) AS total_amount
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id WITH ROLLUP;

结果： | customer_id | total_amount | | :--- | :--- | | 101 | 6487.00 | | 102 | 6098.00 | | 103 | 1999.00 | | NULL | 14584.00 | <-- 这是所有客户的总金额 |

注意： 当分组列为 NULL 时，通常表示“总计”或“小计”。

窗口函数 (MySQL 8.0+)

窗口函数是比传统聚合函数更强大的工具,它们可以在不减少行数的情况下进行计算，每个窗口函数都有一个 OVER() 子句来定义其计算窗口。

常用窗口函数：

• SUM(), AVG(), COUNT(), MAX(), MIN(): 聚合窗口函数。
• ROW_NUMBER(): 为窗口中的每一行分配一个唯一的序号。
• RANK(): 为窗口中的每一行分配一个排名，如果有并列，则排名会跳跃。
• DENSE_RANK(): 与 RANK() 类似，但并列不会导致排名跳跃。
• LAG(): 访问之前行的数据。
• LEAD(): 访问之后行的数据。

示例 1：计算每个客户的订单金额，并显示每个客户的总金额（不减少行数）

SELECT
    id,
    customer_id,
    amount,
    SUM(amount) OVER (PARTITION BY customer_id) AS customer_total_amount
FROM
    orders;

结果： | id | customer_id | amount | customer_total_amount | | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | 101 | 5999.00 | 6487.00 | | 3 | 101 | 399.00 | 6487.00 | | 6 | 101 | 89.00 | 6487.00 | | 2 | 102 | 99.00 | 6098.00 | | 5 | 102 | 5999.00 | 6098.00 | | 4 | 103 | 1999.00 | 1999.00 |

示例 2：为每个客户的订单按金额从高到低进行排名

SELECT
    id,
    customer_id,
    amount,
    RANK() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY amount DESC) as rank_within_customer
FROM
    orders;

结果： | id | customer_id | amount | rank_within_customer | | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | 101 | 5999.00 | 1 | | 3 | 101 | 399.00 | 2 | | 6 | 101 | 89.00 | 3 | | 5 | 102 | 5999.00 | 1 | | 2 | 102 | 99.00 | 2 | | 4 | 103 | 1999.00 | 1 |

其他实用统计命令

COUNT(DISTINCT column_name)

计算列中不同值的数量。

示例： 统计有多少个不同的客户下了订单。

SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) AS unique_customers FROM orders;

结果： | unique_customers | | :--- | | 3 |

GROUP_CONCAT()

将一个组的值连接成一个字符串。

示例： 列出每个客户购买的所有产品名称。

SELECT
    customer_id,
    GROUP_CONCAT(product_name SEPARATOR ', ') AS purchased_products
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id;

结果： | customer_id | purchased_products | | :--- | :--- | | 101 | 笔记本电脑, 机械键盘, 无线鼠标 | | 102 | 无线鼠标, 笔记本电脑 | | 103 | 显示器 |

掌握这些命令,你就可以应对绝大多数MySQL数据统计场景了，从简单的求和计数到复杂的排名分析，都能游刃有余。