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GROUP BY语句在SQL中用于将多个记录分组为较小的记录集合，以便对每个组执行聚合函数，如COUNT(), MAX(), MIN(), SUM(), AVG()等。GROUP BY的使用场景非常广泛，以下是一些典型的应用场景：
- 统计数量
当你想要计算某个字段的唯一值数量时，可以使用GROUP BY。例如，统计每个部门的员工数：
SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department;
- 计算最大值和最小值
使用GROUP BY可以找出每个组中的最大值或最小值。例如，找出每个产品类别的最高价格和最低价格：
SELECT category, MAX(price) AS max_price, MIN(price) AS min_price
FROM products
GROUP BY category;
- 求和或平均值
计算每个组的总和或平均值。例如，计算每个部门的总销售额：
SELECT department, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_records
GROUP BY department;
- 分组筛选
结合HAVING子句，可以对分组后的结果进行条件筛选。例如，找出销售额超过10000的部门及其总销售额：
SELECT department, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_records
GROUP BY department
HAVING SUM(sales) > 10000;
- 日志分析
在日志分析中，你可以使用GROUP BY按日期、用户或其他属性分组，以便分析趋势或模式。例如，按日期分组统计访问次数：
SELECT date_column, COUNT(*) AS visit_count
FROM access_logs
GROUP BY date_column;
- 分类汇总
在需要对数据进行分类汇总时，例如按地区、时间范围或其他业务逻辑字段进行分组汇总。例如，按年份和月份分组统计每月的订单数：
SELECT YEAR(order_date) AS order_year, MONTH(order_date) AS order_month, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY order_year, order_month;
- 报表生成
在生成报表时，经常需要按照某些维度（如客户、产品类别等）进行数据分组和汇总，以便于分析和展示。例如，生成按产品类别分类的销售报告：
SELECT category, SUM(quantity * price) AS revenue
FROM sales
GROUP BY category;
- 数据清洗和预处理
在数据预处理阶段，使用GROUP BY可以帮助识别和清理异常数据。例如，找出重复记录并合并：
SELECT customer_id, COUNT(*) AS duplicate_count
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) > 1;