SQL中只要用到聚合函数就一定要用到group by 吗？

Posted 2023-04-17

SQL中只要用到聚合函数就不一定要用到group by。聚合函数是对一组值执行计算，并返回单个值，也被称为组函数。 聚合函数可以应用于SELECT 查询语句的 GROUP BY 子句的HAVING子句中，但不可用于WHERE语句中，因为WHERE是对逐条的行记录进行筛选。

扩展资料：

Transact-SQL编程语言提供的聚合函数有：

1、AVG：返回指定组中的平均值，空值被忽略。例：select prd_no,avg(qty) from sales group by prd_no.

2、COUNT：返回指定组中项目的数量。例：select count(prd_no) from sales.

3、COUNT_BIG：返回指定组中的项目数量，与COUNT函数不同的是COUNT_BIG返回bigint值，而COUNT返回的是int值。例：select count_big(prd_no) from sales.

4、MIN：返回指定数据的最小值。例：select prd_no,min(qty) from sales group by prd_no.

5、MAX：返回指定数据的最大值。例：select prd_no,max(qty) from sales group by prd_no.

参考技术A 是的，凡是没有出现在聚合函数中的列，一定要包含在group by 子句中 参考技术B 分情况，1、当聚集函数和非聚集函数出现在一起时，需要将非聚集函数进行group by
2、当只做聚集函数查询时候，就不需要进行分组了。
希望对你有帮助 参考技术C 不一定，如：
[TEST@ora1] SQL>select id from test1;

ID
----------
1
2

[TEST@ora1] SQL>select sum(id) from test1;

SUM(ID)
----------
3

---
以上，希望对你有所帮助。本回答被提问者和网友采纳

mysql group by 能用到索引么

在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。

处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table：    mysql> show create table tbl G    *************************** 1. row ***************************          Table: tbl    Create Table: CREATE TABLE `tbl` (     `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,     `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',     `g` int(10) unsigned NOT NULL,     PRIMARY KEY (`id`),     KEY `k` (`k`)    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1    1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY

mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;

+---+---+

| k | c |

+---+---+

| 2 | 3 |

| 4 | 1 |

| 5 | 2 |

| 8 | 1 |

| 9 | 1 |

+---+---+

5 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 5

filtered: 100.00

Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在这种情况下，我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样，我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY（低成本）。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。

2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY

mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;

+---+---+

| g | c |

+---+---+

| 0 | 1 |

| 1 | 2 |

| 4 | 1 |

| 5 | 1 |

| 6 | 2 |

+---+---+

5 rows in set (0.88 sec)

如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在 MySQL 中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。

一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。

3、MySQL中 的临时表 GROUP BY

mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using temporary

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select  g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;

+---+------+

| g | s    |

+---+------+

| 0 |    0 |

| 1 |    2 |

| 4 |    4 |

| 5 |    5 |

| 6 |   12 |

+---+------+

5 rows in set (7.75 sec)

在这种情况下，MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划：    mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G    *************************** 1. row ***************************              id: 1     select_type: SIMPLE           table: tbl      partitions: NULL            type: ALL    possible_keys: NULL             key: NULL         key_len: NULL             ref: NULL            rows: 998490        filtered: 100.00           Extra: Using temporary; Using filesort    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)




在其中，我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。

4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而，其中一些人有第四种方法。

mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 2

filtered: 100.00

Extra: Using index for group-by

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select k,max(id) from tbl group by k;

+---+---------+

| k | max(id) |

+---+---------+

| 0 | 2340920 |

| 1 | 2340916 |

| 2 | 2340932 |

| 3 | 2340928 |

| 4 | 2340924 |

+---+---------+

5 rows in set (0.00 sec)

此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在 (K) 列上，如何找到每个组的 MAX(ID) 值？这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID)，允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序 GROUP BY）。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表：    mysql> explain select max(k) from tbl G    *************************** 1. row ***************************              id: 1     select_type: SIMPLE           table: NULL      partitions: NULL            type: NULL    possible_keys: NULL             key: NULL         key_len: NULL             ref: NULL            rows: NULL        filtered: NULL           Extra: Select tables optimized away    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)




过滤和分组

我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用：    mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G    *************************** 1. row ***************************              id: 1     select_type: SIMPLE           table: tbl      partitions: NULL            type: range    possible_keys: k             key: k         key_len: 4             ref: NULL            rows: 1        filtered: 100.00           Extra: Using index condition; Using temporary    1 row in set, 1 warning (0.00 sec)




对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下，方法不会发生冲突。但是，在其他情况下，我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：

mysql> alter table tbl add key(g);

Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)

Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k,g

key: g

key_len: 4

ref: NULL

rows: 16

filtered: 50.00

Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select  g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k,g

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句），或者使用索引来解析 WHERE 子句（但使用临时表来解析 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。

参考技术A 让group by 使用索引而不创建临时表，
使用索引的前提条件是：所有GROUP BY列引用同一索引的属性，并且索引按顺序保存其关键字（B-树索引，不是HASH索引）
至于DISTINCT 和GROUP BY哪个效率更高？
理论上 DISTINCT操作只需要找出所有不同的值就可以了。而GROUP BY操作还要为其他聚集函数进行准备工作。从这一点上将，GROUP BY操作做的工作应该比DISTINCT所做的工作要多一些。
但是实际上，DISTINCT操作，它会读取了所有记录;GROUP BY需要读取的记录数量与分组的组数量一样多，比实际存在的记录数目要少很多。本回答被提问者采纳