在SQL查询中GROUP BY的含义是什么？

1. GROUP BY的定义

在SQL查询中，GROUP BY是一个用于对结果集进行分组的语句。它按照指定的列对数据进行分组，并将这些分组看作一个整体，而不是单独的行。

在使用GROUP BY时，我们需要指定一个或多个用于分组的列，并在SELECT语句中使用聚合函数计算各个分组的统计数据，如总数、平均值、最大值、最小值等。

下面是一个使用GROUP BY的简单示例：

SELECT department, MAX(salary) 

FROM employees
GROUP BY department;

上述语句将会按照department列对employees表进行分组，并计算每个分组中salary列的最大值。

2. GROUP BY的语法

GROUP BY语句的基本语法如下：

SELECT column1, column2, aggregate_function(column3)

FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2
HAVING condition
ORDER BY column1, column2;

其中：

column1, column2：需要分组的列。

aggregate_function(column3)：对column3列进行聚合计算的函数，如COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX等。

table_name：要查询的表名。

condition：查询条件。

HAVING condition：分组后的过滤条件，用于过滤分组后的数据。

ORDER BY：对结果进行排序。

2.1 GROUP BY的例子

现在让我们通过一个列子来理解GROUP BY的用法。我们考虑一个存储销售订单的表orders，该表包含以下列：

order_id：订单ID

customer_id：客户ID

order_date：订单日期

order_amount：订单金额

现在我们要统计每个客户的订单总金额，可以使用如下SQL语句：

SELECT customer_id, SUM(order_amount)

FROM orders
GROUP BY customer_id;

上述语句将按照customer_id列对orders表进行分组，计算每个分组中order_amount列的总数。

3. GROUP BY的实际应用

3.1 统计每个部门的人数和平均工资

假设我们有如下员工表：

CREATE TABLE employees (

    emp_id INT PRIMARY KEY,
    emp_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    salary INT NOT NULL,
    department VARCHAR(50) NOT NULL
);
INSERT INTO employees (emp_id, emp_name, salary, department)
VALUES
    (1, 'John', 5000, 'Sales'),
    (2, 'Jane', 6000, 'Sales'),
    (3, 'Bob', 4000, 'IT'),
    (4, 'Mary', 5500, 'IT'),
    (5, 'Mike', 7000, 'Marketing');

我们可以使用如下SQL语句来统计每个部门的人数和平均工资：

SELECT department, COUNT(*) AS emp_count, AVG(salary) AS avg_salary

FROM employees
GROUP BY department;

上述语句将返回以下结果：

从上表可以看出，IT部门有2名员工，平均工资为4750元；Marketing部门有1名员工，平均工资为7000元；Sales部门有2名员工，平均工资为5500元。

3.2 查询每个学生的选课数量

假设我们有如下学生表和选课表：

CREATE TABLE students (

    student_id INT PRIMARY KEY,
    student_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    gender VARCHAR(10) NOT NULL,
    birthday DATE NOT NULL
);
CREATE TABLE courses (
    course_id INT PRIMARY KEY,
    course_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    teacher VARCHAR(50) NOT NULL
);
CREATE TABLE enrollments (
    enrollment_id INT PRIMARY KEY,
    student_id INT NOT NULL,
    course_id INT NOT NULL,
    enroll_date DATE NOT NULL,
    FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(student_id),
    FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES courses(course_id)
);
INSERT INTO students (student_id, student_name, gender, birthday)
VALUES
    (1, 'John', 'Male', '1990-01-01'),
    (2, 'Jane', 'Female', '1991-02-02'),
    (3, 'Bob', 'Male', '1992-03-03'),
    (4, 'Mary', 'Female', '1993-04-04'),
    (5, 'Mike', 'Male', '1994-05-05');
INSERT INTO courses (course_id, course_name, teacher)
VALUES
    (1, 'Math', 'Mr. White'),
    (2, 'English', 'Ms. Brown'),
    (3, 'History', 'Mr. Black'),
    (4, 'Physics', 'Ms. Green');
INSERT INTO enrollments (enrollment_id, student_id, course_id, enroll_date)
VALUES
    (1, 1, 1, '2018-09-01'),
    (2, 1, 2, '2018-09-02'),
    (3, 2, 2, '2018-09-05'),
    (4, 2, 3, '2018-09-10'),
    (5, 2, 4, '2018-09-15'),
    (6, 3, 1, '2018-09-20'),
    (7, 4, 2, '2018-09-25'),
    (8, 5, 1, '2018-09-30');

我们可以使用如下SQL语句查询每个学生的选课数量：

SELECT s.student_name, COUNT(*) AS course_count

FROM students s
LEFT JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
GROUP BY s.student_id;

上述语句将返回以下结果：

从上表可以看出，学生John选了2门课程，Jane选了3门课程，Bob、Mary、Mike各选了1门课程。

4. GROUP BY和HAVING的区别

GROUP BY和HAVING都是用于对SQL查询的结果进行分组、筛选。

GROUP BY：按照指定的列对数据进行分组，用于聚合计算。

HAVING：用于分组后对分组数据进行筛选，只返回满足条件的分组。

下面是一个使用GROUP BY和HAVING筛选的例子：

SELECT s.department, AVG(s.salary) AS avg_salary

FROM employees s
GROUP BY s.department
HAVING AVG(s.salary) > 5000;

上述语句将按照department列对employees表进行分组，并计算每个部门的平均工资，然后返回那些平均工资大于5000元的部门。