上一篇聚合函数末尾处使用了GROUP BY，但没有做具体的介绍，这一篇就主要介绍一下GROUP BY的使用方法。顺便介绍一下对分组查询的过滤关键词HAVING的用法。
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在MySQL中，GROUP BY关键词可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组，类似于Excel中的数据透视表。可以单独使用，但一般情况下都是结合聚合函数来使用的。
语法格式如下：
下面演示都是基于这一张简单的省份对应大区的表格。
【单独使用GROUP BY】
单独使用GROUP BY关键字时，查询结果会只显示每个分组的第一条记录。
根据省份表里面的大区进行聚合，查询全国共分成了几个大区，SQL语句如下↓
【GROUP BY结合聚合函数】
5个聚合函数上一篇已经详细介绍了用法，GROUP BY和聚合函数结合使用也是最频繁的，下面就继续使用省份表来求每个大区有多少个省份，对应的聚合函数就是COUNT函数，SQL语句如下↓
【GROUP BY结合GROUP_CONCAT】
这还是一个很有用的功能，GROUP_CONCAT() 函数会把每个分组的字段值都合并成一行显示出来。
下面继续使用省份表，把每个大区对应的省份放在一行展示，用分号分开，SQL语句如下↓
【GROUP BY结合WITH ROLLUP】
WITH POLLUP关键词用来在所有记录的最后加上一条记录，这条记录是上面所有记录的总和，SQL语句如下↓
【GROUP BY结合HAVING】
在MySQL中，可以使用HAVING关键字对分组后的数据进行过滤。
使用 HAVING 关键字的语法格式如下：
HAVING关键词和WHERE关键词都可以用来过滤数据，且HAVING支持WHERE关键词中所有的操作符和语法。但是WHERE和HAVING关键字也存在以下几点差异：
下面筛选一下省份数量在7个及以上的大区，SQL语句如下↓
【GROUP BY结合ORDER BY】
聚合后的数据，一半情况下也是需要进行排序的，通过ORDER BY对聚合查询结果进行排序，对省份数量按从大到小进行排序，SQL语句如下↓
End
◆ PowerBI开场白
◆ Python高德地图可视化
◆ Python不规则条形图
MySQL中使用 GROUP BY 对数据进行分组，GROUP BY从字面意义上理解就是根据'BY'指定的规则对数据进行分组， 所谓分组就是将一个'数据集'划分成若干个'子区域'，然后针对若干个'小区域'进行数据处理 。基本语法形式为：
字段值为进行分组时所依据的列名称， “HAVING 条件表达式” 指定满足表达式限定条件的结果将被显示。
GROUP BY关键字通常和集合函数一起使用，例如：MAX()、MIN()、COUNT()、SUM()、AVG()。即把数据分为多个逻辑组，并对每个组进行集合计算。
WHERE 子句过滤行，在数据分组前过滤；HAVING 子句过滤分组，在数据分组后过滤。WHERE排除的行不包括在分组里，且HAVING支持所有WHERE操作符。
使用GROUP BY可以对多个字段进行分组，根据多字段的值来进行层次分组，分组从左到右。
注意事项：
mysql
与
oracle
中分组、聚合函数的区别！
今天需要这样一句
sql
：先用
group by
进行分组，然后利用聚合函数
count
或者
sum
进行计算，并显示
其它的辅助信息。
在
mysql
环境中，我模拟如下环境：
CREATE TABLE `room` (
`rid` varchar(5) default NULL,
`rname` varchar(5) default NULL,
`pid` int(11) default NULL,
`seq` int(11) NOT NULL auto_increment,
PRIMARY KEY
(`seq`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT
CHARSET=utf8
房间表，
seq
房间入住序号
（主键）
，
rname
为房间名，这里不考虑第三范式
情景：人住房间，
统计某个房间某个人住的次数
用户表，客人的信息
