案例1：统计每个部门的员工数量

表结构和数据：

department表

employee表

SQL语句：

-- 创建department表
CREATE TABLE department (
  dept_id INT PRIMARY KEY,
  dept_name VARCHAR(50)
);

-- 插入department数据
INSERT INTO department VALUES (1, 'IT'), (2, 'HR'), (3, 'Sales');

-- 创建employee表
CREATE TABLE employee (
  emp_id INT PRIMARY KEY,
  emp_name VARCHAR(50),
  dept_id INT,
  FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES department(dept_id)
);

-- 插入employee数据
INSERT INTO employee VALUES 
(1, 'Alice', 1), (2, 'Bob', 2), (3, 'Charlie', 1), 
(4, 'David', 3), (5, 'Eve', 1), (6, 'Frank', 2);

-- 查询每个部门的员工数量
-- 选择部门名称
SELECT d.dept_name, 
        -- 计算每个部门的员工数量，使用COUNT函数对员工ID进行计数
        COUNT(e.emp_id) AS emp_count 
FROM department d
        -- 左连接employee表，以department表的dept_id与employee表的dept_id为连接条件
LEFT JOIN employee e ON d.dept_id = e.dept_id
        -- 按部门名称分组，以便计算每个部门的员工数量
GROUP BY d.dept_name;

查询结果：

案例2：计算每个产品的总销售额

表结构和数据：

product表

sales表

SQL语句：

-- 创建product表
CREATE TABLE product (
  product_id INT PRIMARY KEY,
  product_name VARCHAR(100),
  price DECIMAL(10, 2)
);

-- 插入product数据
INSERT INTO product VALUES 
(1, 'Laptop', 999.99), (2, 'Phone', 599.99), (3, 'Tablet', 349.99);

-- 创建sales表
CREATE TABLE sales (
  sale_id INT PRIMARY KEY,
  product_id INT,
  quantity INT,
  sale_date DATE,
  FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product(product_id)
);

-- 插入sales数据
INSERT INTO sales VALUES 
(1, 1, 2, '2023-10-01'), (2, 2, 5, '2023-10-02'), (3, 1, 1, '2023-10-03');

-- 查询每个产品的总销售额

SELECT 
    p.product_name,  -- 选择产品名称
    COALESCE(SUM(s.quantity * p.price), 0.00) AS total_sales  -- 计算每个产品的总销售额，如果没有销售记录则返回0.00
FROM 
    product p  -- 从产品表中选择数据
LEFT JOIN  -- 使用 LEFT JOIN 保证即使产品没有销售记录，仍然显示在结果中
    sales s ON p.product_id = s.product_id  -- 连接销售表，通过产品 ID 进行匹配
GROUP BY 
    p.product_name;  -- 按产品名称分组，计算每个产品的总销售额

– 查询结果

案例3：按月份统计销售额

表结构和数据：

(使用上述的product和sales表)

SQL语句：

-- 按月份统计销售额
SELECT 
    DATE_FORMAT(s.sale_date, '%Y-%m') AS month,       -- 使用 DATE_FORMAT 格式化销售日期，提取年月部分作为月份
    SUM(s.quantity * p.price) AS monthly_sales         -- 计算每月的总销售额，销售数量 * 产品价格的总和
FROM 
    product p                                          -- 从产品表 (product) 中选择数据
JOIN 
    sales s ON p.product_id = s.product_id             -- 将产品表与销售表 (sales) 连接，基于产品 ID 匹配
GROUP BY 
    DATE_FORMAT(s.sale_date, '%Y-%m')                  -- 按照年月分组销售数据
ORDER BY 
    month;                                            -- 按月份升序排列结果

– 查询结果

案例4：统计每种订单状态的数量

表结构和数据：

orders表

SQL语句：

-- 创建orders表
CREATE TABLE orders (
  order_id INT PRIMARY KEY,
  customer_id INT,
  order_status VARCHAR(20),
  order_date DATE
);

-- 插入orders数据
INSERT INTO orders VALUES 
(1, 1, 'Pending', '2023-10-01'), (2, 2, 'Shipped', '2023-10-02'),
(3, 3, 'Delivered', '2023-10-03'), (4, 1, 'Cancelled', '2023-10-04');

-- 查询每种订单状态的数量
SELECT order_status, COUNT(*) AS count
FROM orders
GROUP BY order_status;

– 查询结果

案例5：找出每个客户的总消费额

表结构和数据：

orders表

order_details表

SQL语句：

-- 创建order_details表
CREATE TABLE order_details (
  order_id INT,
  product_id INT,
  quantity INT,
  price DECIMAL(10, 2),
  PRIMARY KEY (order_id, product_id),
  FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES orders(order_id)
);

-- 插入order_details数据
INSERT INTO order_details VALUES 
(1, 1, 1, 999.99), (2, 2, 2, 599.99), (3, 3, 3, 349.99);

-- 查询每个客户的总消费额
SELECT o.customer_id, SUM(od.quantity * od.price) AS total_amount
FROM orders o
JOIN order_details od ON o.order_id = od.order_id
GROUP BY o.customer_id;

– 查询结果

案例6：统计每位员工的平均销售额

表结构和数据：

employee表

product表

sales表

### 1. 创建 `employee` 表和插入数据


-- 创建 employee 表
CREATE TABLE employee (
  emp_id INT PRIMARY KEY,        -- 员工 ID
  emp_name VARCHAR(100),         -- 员工姓名
  dept_id INT                    -- 部门 ID
);

-- 插入 employee 表数据
INSERT INTO employee VALUES 
(1, 'Alice', 1),
(2, 'Bob', 2),
(3, 'Charlie', 1),
(4, 'David', 3);


### 2. 创建 `sales` 表和插入数据


-- 创建 sales 表
CREATE TABLE sales (
  sale_id INT PRIMARY KEY,       -- 销售 ID
  emp_id INT,                    -- 员工 ID
  product_id INT,                -- 产品 ID
  quantity INT,                  -- 销售数量
  sale_date DATE,                -- 销售日期
  FOREIGN KEY (emp_id) REFERENCES employee(emp_id),  -- 外键，关联到 employee 表
  FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product(product_id) -- 外键，关联到 product 表
);

-- 插入 sales 表数据
INSERT INTO sales VALUES 
(1, 1, 1, 2, '2023-10-01'),
(2, 2, 2, 5, '2023-10-02'),
(3, 1, 1, 1, '2023-10-03');


### 3. 创建 `product` 表和插入数据


-- 创建 product 表
CREATE TABLE product (
  product_id INT PRIMARY KEY,      -- 产品 ID
  product_name VARCHAR(100),       -- 产品名称
  price DECIMAL(10, 2)             -- 产品价格
);

-- 插入 product 表数据
INSERT INTO product VALUES 
(1, 'Laptop', 999.99),
(2, 'Phone', 599.99);

SQL语句：

-- 查询每位员工的平均销售额
-- 从employee表中选择员工姓名
SELECT 
    e.emp_name,
    -- 计算每个员工的平均销售额，并将其四舍五入到小数点后两位
    ROUND(AVG(s.quantity * p.price), 2) AS avg_sale_amount
FROM 
    employee e
-- 使用LEFT JOIN与sales表连接，确保每个员工即使没有销售记录也会出现在结果中
LEFT JOIN 
    sales s ON e.emp_id = s.emp_id
-- 使用LEFT JOIN与product表连接，以获取产品的价格信息
LEFT JOIN 
    product p ON s.product_id = p.product_id
-- 根据员工姓名分组，以计算每个员工的平均销售额
GROUP BY 
    e.emp_name;

– 查询结果

案例7：找出每个客户的最近一次购买日期和产品

表结构和数据：

customers表

product表

orders表

SQL语句：

-- 创建 customers 表
CREATE TABLE customers (
  customer_id INT PRIMARY KEY,     -- 客户 ID
  customer_name VARCHAR(100)       -- 客户姓名
);

-- 插入 customers 表数据
INSERT INTO customers (customer_id, customer_name) VALUES 
(1, 'John'),
(2, 'Jane'),
(3, 'Bob');


-- 创建 product 表
CREATE TABLE product (
  product_id INT PRIMARY KEY,      -- 产品 ID
  product_name VARCHAR(100),       -- 产品名称
  price DECIMAL(10, 2)             -- 产品价格
);

-- 插入 product 表数据
INSERT INTO product VALUES 
(1, 'Laptop', 999.99),
(2, 'Phone', 599.99),
(3, 'Tablet', 999.99);

-- 创建 orders 表
CREATE TABLE orders (
  order_id INT PRIMARY KEY,        -- 订单 ID
  customer_id INT,                 -- 客户 ID
  order_date DATE,                 -- 订单日期
  product_id INT,                  -- 产品 ID
  FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)  -- 外键，关联到 customers 表
);

-- 插入 orders 表数据
INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, product_id) VALUES 
(1, 1, '2023-10-01', 1),
(2, 2, '2023-10-02', 2),
(3, 3, '2023-10-03', 1),
(4, 1, '2023-10-05', 3);






-- 查询每个客户的最近一次购买日期和产品
SELECT c.customer_name, o.order_date, p.product_name
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
LEFT JOIN product p ON o.product_id = p.product_id
WHERE (c.customer_id, o.order_date) IN (
  SELECT customer_id, MAX(order_date)
  FROM orders
  GROUP BY customer_id
);

##注释

SELECT
c.customer_name, – 选择客户姓名
o.order_date, – 选择最近一次购买的订单日期
p.product_name – 选择最近一次购买的产品名称 FROM
customers c – 从 customers 表中选择数据，c 为别名 LEFT JOIN
orders o ON c.customer_id = o.customer_id – 连接 orders 表，使用 LEFT JOIN 保证即使客户没有订单也会显示 LEFT JOIN
product p ON o.product_id = p.product_id – 连接 product 表，使用 LEFT JOIN 保证即使订单没有对应的产品也会显示 WHERE
(c.customer_id, o.order_date) IN ( – 过滤条件，确保只选取每个客户的最新订单
SELECT customer_id, MAX(order_date) – 子查询：获取每个客户的最新订单日期
FROM orders – 从 orders 表中查询
GROUP BY customer_id – 按客户 ID 分组，确保每个客户只有一个最新订单
);

– 查询结果

##用 GROUP BY的注意事项：

1. GROUP BY 列必须与SELECT中的非聚合列匹配

• 注：在SELECT语句中使用的非聚合列必须出现在GROUP BY子句中，否则MySQL可能会报错（取决于SQL模式配置）。

示例：

-- 假设有一个sales表，包含product_id, sale_date, quantity列

-- 正确用法
SELECT product_id, SUM(quantity) AS total_quantity
FROM sales
GROUP BY product_id;

-- 错误用法（在非严格模式下可能运行，但在严格模式下会报错）
SELECT product_id, sale_date, SUM(quantity) AS total_quantity
FROM sales
GROUP BY product_id;

2. 聚合函数的使用

• 注：GROUP BY常与聚合函数一起使用，以对分组数据进行汇总计算。

示例：

SELECT product_id, 
       COUNT(*) AS total_sales,
       SUM(quantity) AS total_quantity,
       AVG(quantity) AS average_quantity
FROM sales
GROUP BY product_id;

3. 性能考虑

• 注：未索引的GROUP BY列可能会导致全表扫描，降低查询性能。

示例：

-- 未索引的列可能会导致性能问题
SELECT category, COUNT(*) 
FROM products
GROUP BY category;

-- 解决方案：在category列上创建索引
CREATE INDEX idx_category ON products(category);

4. 隐式排序

• 注：MySQL默认对GROUP BY的结果进行排序。

示例：

-- 默认情况下，按category排序
SELECT category, COUNT(*) 
FROM products
GROUP BY category;

-- 如果不需要排序，使用 ORDER BY NULL 来禁用隐式排序
SELECT category, COUNT(*) 
FROM products
GROUP BY category
ORDER BY NULL;

5. HAVING vs. WHERE

• 注：WHERE用于分组前过滤数据，而HAVING用于过滤分组后的结果。

示例：

-- 使用WHERE来过滤在分组之前的数据
SELECT category, COUNT(*) 
FROM products
WHERE price > 100
GROUP BY category;

-- 使用HAVING来过滤分组后的结果
SELECT category, COUNT(*) 
FROM products
GROUP BY category
HAVING COUNT(*) > 10;

6. NULL值处理

• 注：GROUP BY会将NULL值视为一个独立的组。

示例：

SELECT category, COUNT(*) 
FROM products
WHERE category IS NULL OR category = ''
GROUP BY category;
-- 这里，NULL和空字符串会被视为同一组

7. MySQL的ONLY_FULL_GROUP_BY模式

• 注：在ONLY_FULL_GROUP_BY模式下，SELECT中的所有非聚合列必须在GROUP BY中出现。

示例：

-- 在ONLY_FULL_GROUP_BY模式下，这样的查询会报错
SELECT category, sale_date, COUNT(*) 
FROM products
GROUP BY category;
-- 需要修改为：
SELECT category, MAX(sale_date), COUNT(*) 
FROM products
GROUP BY category;

8. 分组的顺序

• 注：分组的顺序会影响结果的显示顺序，使用ORDER BY来指定排序。

示例：

-- 默认排序
SELECT category, COUNT(*) 
FROM products
GROUP BY category;

-- 自定义排序
SELECT category, COUNT(*) 
FROM products
GROUP BY category
ORDER BY category DESC;

9. 子查询和GROUP BY

• 注：子查询的结果会影响主查询中的GROUP BY操作。

示例：

SELECT product_id, (SELECT COUNT(*) FROM sales WHERE sales.product_id = products.product_id) AS sales_count
FROM products
GROUP BY product_id;

10. GROUP BY 与窗口函数

• 注：窗口函数可以提供更复杂的数据分析功能，有时可以替代GROUP BY。

示例：

-- 使用GROUP BY
SELECT product_id, SUM(quantity) OVER (PARTITION BY product_id) AS total_quantity
FROM sales;

-- 使用窗口函数
SELECT product_id, quantity, SUM(quantity) OVER (PARTITION BY product_id) AS total_quantity
FROM sales;

11. 限制分组结果

• 注：使用LIMIT可能会导致结果不完整或不准确。

示例：

-- 这可能会返回不完整的结果
SELECT category, COUNT(*) 
FROM products
GROUP BY category
LIMIT 5;

12. SQL注入风险

• 注：确保对用户输入进行适当的转义和验证，防止SQL注入攻击。

示例：

-- 危险的做法
SELECT category, COUNT(*) 
FROM products
WHERE category = '$_GET['category']'
GROUP BY category;

-- 安全的做法：使用预处理语句和参数化查询
$stmt = $pdo->prepare("SELECT category, COUNT(*) FROM products WHERE category = :category GROUP BY category");
$stmt->execute([':category' => $_GET['category']]);