MYSQL中分组查询、聚合查询及联合查询的使用方法及区别详解

在MySQL数据库操作中，分组查询（GROUP BY）、聚合查询（Aggregate Functions）和联合查询（UNION）是数据检索与分析的核心工具。三者既可独立使用，也可组合应用，但功能定位和使用场景存在本质差异。本文ZHANID工具网将通过语法解析、案例演示和对比分析，系统讲解这三种查询方式的技术细节与实践技巧。

一、分组查询（GROUP BY）：数据分类统计的利器

1. 基础语法与核心逻辑

SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table
GROUP BY column1
HAVING condition;

• GROUP BY：按指定列对数据进行分组，相同值的行归为一组。

• HAVING：对分组后的结果进行过滤（与WHERE的区别在于WHERE过滤行，HAVING过滤组）。

2. 典型应用场景

场景1：统计各部门人数

SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department;

输出结果：

+------------+---------------+
| department | employee_count|
+------------+---------------+
| IT         | 15            |
| HR         | 8             |
| Sales      | 22            |
+------------+---------------+

场景2：多列分组统计

SELECT department, YEAR(hire_date), AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department, YEAR(hire_date);

3. 高级技巧

技巧1：WITH ROLLUP 生成汇总行

SELECT department, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department WITH ROLLUP;

输出结果：

+------------+-------------+
| department | SUM(salary) |
+------------+-------------+
| IT         | 1500000     |
| HR         | 800000      |
| NULL       | 2300000     | -- 总汇总行
+------------+-------------+

技巧2：GROUP_CONCAT 拼接分组值

SELECT department, GROUP_CONCAT(name SEPARATOR '; ')
FROM employees
GROUP BY department;

二、聚合查询（Aggregate Functions）：数值计算的瑞士军刀

1. 常用聚合函数详解

2. 聚合查询的两种模式

模式1：全表聚合

SELECT COUNT(*) AS total, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees;

模式2：分组聚合（需配合GROUP BY）

SELECT department, SUM(salary) AS dept_salary
FROM employees
GROUP BY department;

3. 性能优化建议

• 索引优化：对WHERE条件中的列和GROUP BY列建立索引。

• **避免SELECT ***：聚合查询只返回必要列，减少数据传输量。

• 使用覆盖索引：当查询字段全部包含在索引中时，可避免回表操作。

三、联合查询（UNION）：结果集的垂直合并

1. 基础语法规则

SELECT column1 FROM table1
UNION [ALL]
SELECT column2 FROM table2;

• UNION：自动去重合并结果集。

• UNION ALL：保留所有重复记录。

• 要求：两个SELECT语句的列数、数据类型必须兼容。

2. 典型应用场景

场景1：合并同类数据

-- 合并两个季度的销售数据
SELECT product, q1_sales FROM quarter1
UNION ALL
SELECT product, q2_sales FROM quarter2;

场景2：替代OR条件

-- 查询北京或上海的员工
SELECT * FROM employees WHERE city = '北京'
UNION
SELECT * FROM employees WHERE city = '上海';

3. 高级用法

用法1：UNION与ORDER BY配合

(SELECT name FROM students ORDER BY score DESC LIMIT 5)
UNION
(SELECT name FROM teachers ORDER BY hire_date LIMIT 5)
ORDER BY name; -- 全局排序

用法2：UNION ALL优化性能

-- 当明确需要保留重复数据时
SELECT user_id FROM login_logs_2024
UNION ALL
SELECT user_id FROM login_logs_2025;

四、三者的核心区别与协作模式

1. 功能定位对比

2. 协作使用案例

案例：统计各部门薪资信息

SELECT 
    department,
    COUNT(*) AS total_employees,
    AVG(salary) AS avg_salary,
    MAX(salary) AS max_salary
FROM employees
WHERE salary > 5000  -- 先过滤
GROUP BY department   -- 再分组
HAVING COUNT(*) > 10 -- 后过滤分组
ORDER BY avg_salary DESC;

案例：合并历史数据

-- 合并当前订单与历史归档订单
(SELECT order_id, amount, 'current' AS type FROM orders WHERE order_date >= '2025-01-01')
UNION ALL
(SELECT order_id, amount, 'archive' AS type FROM order_archive WHERE order_date < '2025-01-01')
ORDER BY order_id;

五、常见错误与解决方案

1. GROUP BY常见错误

• 错误1：SELECT list is not in GROUP BY

  -- 错误示例：非聚合列未包含在GROUP BY中
  SELECT department, name, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;
  
  -- 正确写法：
  SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;

• 错误2：混淆WHERE与HAVING

  -- 错误示例：使用WHERE过滤分组
  SELECT department, AVG(salary)
  FROM employees
  WHERE AVG(salary) > 8000  -- 错误！WHERE不能使用聚合函数
  GROUP BY department;
  
  -- 正确写法：
  SELECT department, AVG(salary)
  FROM employees
  GROUP BY department
  HAVING AVG(salary) > 8000;

2. UNION常见错误

• 错误1：列数不匹配

  -- 错误示例：两个SELECT列数不同
  SELECT id, name FROM users
  UNION
  SELECT email FROM contacts;

• 错误2：数据类型不兼容

  -- 错误示例：字符串与数值类型混合
  SELECT product_id FROM products
  UNION
  SELECT stock_quantity FROM inventory;

六、性能调优实战建议

1. 分组查询优化

• 索引策略：

  ALTER TABLE employees ADD INDEX idx_dept_salary (department, salary);

• 减少临时表：避免在GROUP BY列上进行函数操作。

2. 聚合查询优化

• 覆盖索引：

  -- 创建包含查询列的索引
  CREATE INDEX idx_salary ON employees(salary, department);

• 避免全表扫描：对大数据量表，优先使用WHERE条件过滤。

3. 联合查询优化

• 分页优化：

  -- 对UNION结果集分页
  SELECT * FROM (
    (SELECT ... FROM table1)
    UNION ALL
    (SELECT ... FROM table2)
  ) AS combined
  LIMIT 20 OFFSET 0;

• 并行执行：在MySQL 8.0+中，可启用并行查询提升UNION性能。

七、总结与选型指南

通过合理组合这三种查询方式，可解决90%以上的数据分析需求。实际开发中，建议遵循"先过滤（WHERE）、再分组（GROUP BY）、后聚合（聚合函数）、最后联合（UNION）"的处理顺序，并充分利用索引优化提升查询性能。