日常开发中，我们经常会使用到group by：
你是否知道group by的工作原理呢？
group by和having有什么区别呢？
group by的优化思路是怎样的呢？
使用group by有哪些需要注意的问题呢？

• 使用group by的简单例子
• group by 工作原理
• group by + where 和 having的区别
• group by 优化思路
• group by 使用注意点
• 一个生产慢SQL如何优化

1. 使用group by的简单例子

group by一般用于分组统计，它表达的逻辑就是根据一定的规则，进行分组。

假设用一张员工表，表结构如下：

CREATE TABLE `staff` (
	`id` BIGINT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
	`id_card` VARCHAR ( 20 ) NOT NULL COMMENT '身份证号码',
	`name` VARCHAR ( 64 ) NOT NULL COMMENT '姓名',
	`age` INT ( 4 ) NOT NULL COMMENT '年龄',
	`city` VARCHAR ( 64 ) NOT NULL COMMENT '城市',
PRIMARY KEY ( `id` ) 
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 15 DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '员工表';

插入如下数据：

INSERT INTO `staff` VALUES (1, '449006xxxxxxxx2134', '小明', 22, '广州');
INSERT INTO `staff` VALUES (2, '449006xxxxxxxx2135', '小李', 23, '深圳');
INSERT INTO `staff` VALUES (3, '449006xxxxxxxx2136', '小刚', 28, '广州');
INSERT INTO `staff` VALUES (4, '449006xxxxxxxx2137', '小红', 27, '广州');
INSERT INTO `staff` VALUES (5, '449006xxxxxxxx2138', '小芳', 26, '北京');
INSERT INTO `staff` VALUES (6, '449006xxxxxxxx2139', '小丽', 24, '深圳');
INSERT INTO `staff` VALUES (7, '449006xxxxxxxx2140', '小华', 25, '湛江');
INSERT INTO `staff` VALUES (8, '449006xxxxxxxx2141', '小赵', 29, '武汉');
INSERT INTO `staff` VALUES (9, '449006xxxxxxxx2142', '小胡', 35, '长沙');
INSERT INTO `staff` VALUES (10, '449006xxxxxxxx2143', '小甘', 21, '襄阳');
INSERT INTO `staff` VALUES (11, '449006xxxxxxxx2144', '小陈', 20, '深圳');
INSERT INTO `staff` VALUES (12, '449006xxxxxxxx2145', '小何', 33, '深圳');

我们现在有这么一个需求：统计每个城市的员工数量。对应的 SQL 语句就可以这么写：

SELECT city,count(*) AS num FROM staff GROUP BY	city;

执行结果：

这条SQL语句的逻辑很清楚啦，但是它的底层执行流程是怎样的呢？

2. group by 原理分析

2.1 explain 分析

我们先用explain查看一下执行计划

EXPLAIN SELECT city,count(*) AS num FROM staff GROUP BY	city;

• Extra 这个字段的Using temporary表示在执行分组的时候使用了临时表
• Extra 这个字段的Using filesort表示使用了排序

group by 怎么就使用到临时表和排序了呢？我们来看下这个SQL的执行流程

2.2 group by 的简单执行流程

EXPLAIN SELECT city,count(*) AS num FROM staff GROUP BY	city;

我们一起来看下这个SQL的执行流程哈

1、创建内存临时表，表里有两个字段city和num；
2、全表扫描staff的记录，依次取出city = 'X’的记录。

• 判断临时表中是否有为 city='X’的行，没有就插入一个记录 (X,1);
• 如果临时表中有city='X’的行的行，就将x 这一行的num值加 1；
• 遍历完成后，再根据字段city做排序，得到结果集返回给客户端。

3、这个流程的执行图如下：

临时表的排序是怎样的呢？

就是把需要排序的字段，放到sort buffer，排完就返回。在这里注意一点哈，排序分全字段排序和rowid排序
如果是全字段排序，需要查询返回的字段，都放入sort buffer，根据排序字段排完，直接返回
如果是rowid排序，只是需要排序的字段放入sort buffer，然后多一次回表操作，再返回。
怎么确定走的是全字段排序还是rowid 排序排序呢？由一个数据库参数控制的，max_length_for_sort_data

对排序有兴趣深入了解的，可以看排序Order By原理分析这篇文章。

3. where 和 having的区别

• group by + where 的执行流程
• group by + having 的执行流程
• 同时有where、group by 、having的执行顺序

3.1 group by + where 的执行流程

有些小伙伴觉得上一小节的SQL太简单啦，如果加了where条件之后，并且where条件列加了索引呢，执行流程是怎样的呢？

我们给它加个条件，并且加个idx_age的索引，如下：

ALTER TABLE staff ADD INDEX idx_age ( age );

再来expain分析一下：

EXPLAIN SELECT city,count(*) AS num FROM staff WHERE age > 30 GROUP BY city;

从explain 执行计划结果，可以发现查询条件命中了idx_age的索引，并且使用了临时表和排序

Using index condition:表示索引下推优化，根据索引尽可能的过滤数据,然后再返回给服务器层根据where其他条件进行过滤。这里单个索引为什么会出现索引下推呢？explain出现并不代表一定是使用了索引下推，只是代表可以使用，但是不一定用了。

执行流程如下：

1、创建内存临时表，表里有两个字段city和num；
2、扫描索引树idx_age，找到大于年龄大于30的主键ID
3、通过主键ID，回表找到city = ‘X’

• 判断临时表中是否有为 city='X’的行，没有就插入一个记录 (X,1);
• 如果临时表中有city='X’的行的行，就将x 这一行的num值加 1；

4、继续重复2,3步骤，找到所有满足条件的数据，
5、最后根据字段city做排序，得到结果集返回给客户端。

3.2 group by + having 的执行

如果你要查询每个城市的员工数量，获取到员工数量不低于3的城市，having可以很好解决你的问题，SQL酱紫写：

SELECT city,count(*) AS num FROM staff GROUP BY	city HAVING	num >= 3;

查询结果如下：

having称为分组过滤条件，它对返回的结果集操作。

3.3 同时有where、group by 、having的执行顺序

如果一个SQL同时含有where、group by、having子句，执行顺序是怎样的呢。
比如这个SQL：

SELECT city,count(*) AS num FROM staff WHERE age > 19 GROUP BY city HAVING num > 3;

1. 执行where子句查找符合年龄大于19的员工数据
2. group by子句对员工数据，根据城市分组。
3. 对group by子句形成的城市组，运行聚集函数计算每一组的员工数量值；
4. 最后用having子句选出员工数量大于等于3的城市组。

3.4 where + having 区别总结

• having子句用于分组后筛选，where子句用于行条件筛选
• having一般都是配合group by 和聚合函数一起出现如(count(),sum(),avg(),max(),min())
• where条件子句中不能使用聚合函数，而having子句就可以。
• having只能用在group by之后，where执行在group by之前

4. 使用 group by 注意的问题

使用group by 主要有这几点需要注意：

4.1 group by一定要配合聚合函数使用嘛？

group by 就是分组统计的意思，一般情况都是配合聚合函数如（count(),sum(),avg(),max(),min())一起使用。

• count() 数量
• sum() 总和
• avg() 平均
• max() 最大值
• min() 最小值

如果没有配合聚合函数使用可以吗？

是可以的。不会报错，并且返回的是，分组的第一行数据。

比如这个SQL：

SELECT city,id_card,age FROM staff GROUP BY	city;

查询结果是

大家对比看下，返回的就是每个分组的第一条数据

当然，平时大家使用的时候，group by还是配合聚合函数使用的，除非一些特殊场景，比如你想去重，当然去重用distinct也是可以的。

4.2 group by 后面跟的字段一定要出现在select中嘛。

不一定，比如以下SQL：

SELECT max( age ) FROM staff GROUP BY	city;

分组字段city不在select 后面，并不会报错。当然，这个可能跟不同的数据库，不同的版本有关吧。大家使用的时候，可以先验证一下就好。有一句话叫做，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
关于这一点，可以看这篇文章

4.3 group by导致的慢SQL问题

到了最重要的一个注意问题啦，group by使用不当，很容易就会产生慢SQL 问题。因为它既用到临时表，又默认用到排序。有时候还可能用到磁盘临时表。

• 如果执行过程中，会发现内存临时表大小到达了上限（控制这个上限的参数就是tmp_table_size），会把内存临时表转成磁盘临时表。
• 如果数据量很大，很可能这个查询需要的磁盘临时表，就会占用大量的磁盘空间。

这些都是导致慢SQL的x因素

5. group by的一些优化方案

从哪些方向去优化呢？

• 方向1：既然它默认会排序，我们不给它排是不是就行啦。
• 方向2：既然临时表是影响group by性能的X因素，我们是不是可以不用临时表？

我们一起来想下，执行group by语句为什么需要临时表呢？group by的语义逻辑，就是统计不同的值出现的个数。如果这个这些值一开始就是有序的，我们是不是直接往下扫描统计就好了，就不用临时表来记录并统计结果啦?

• group by 后面的字段加索引
• order by null 不用排序
• 尽量只使用内存临时表
• 使用SQL_BIG_RESULT

5.1 group by 后面的字段加索引

如何保证group by后面的字段数值一开始就是有序的呢？当然就是加索引啦。

我们回到一下这个SQL

SELECT city,count(*) AS num FROM staff WHERE age = 20 GROUP BY city;

它的执行计划

如果我们给它加个联合索引idx_age_city（age,city）

ALTER TABLE staff ADD INDEX idx_age_city ( age, city );

再去看执行计划，发现既不用排序，也不需要临时表啦。

加合适的索引是优化group by最简单有效的优化方式。

5.2 order by null 不用排序

并不是所有场景都适合加索引的，如果碰上不适合创建索引的场景，我们如何优化呢？

如果你的需求并不需要对结果集进行排序，可以使用order by null。

SELECT city,count(*) AS num FROM staff GROUP BY	city ORDER BY NULL

执行计划如下，已经没有filesort啦

5.3 尽量只使用内存临时表

如果group by需要统计的数据不多，我们可以尽量只使用内存临时表；因为如果group by 的过程因为内存临时表放不下数据，从而用到磁盘临时表的话，是比较耗时的。因此可以适当调大tmp_table_size参数，来避免用到磁盘临时表。

5.4 使用SQL_BIG_RESULT优化

如果数据量实在太大怎么办呢？总不能无限调大tmp_table_size吧？但也不能眼睁睁看着数据先放到内存临时表，随着数据插入发现到达上限，再转成磁盘临时表吧？这样就有点不智能啦。

因此，如果预估数据量比较大，我们使用SQL_BIG_RESULT 这个提示直接用磁盘临时表。MySQl优化器发现，磁盘临时表是B+树存储，存储效率不如数组来得高。因此会直接用数组来存

示例SQl如下：

SELECT SQL_BIG_RESULT city,count(*) AS num FROM	staff GROUP BY city;

执行计划的Extra字段可以看到，执行没有再使用临时表，而是只有排序

执行流程如下：

1. 初始化 sort_buffer，放入city字段；
2. 扫描表staff，依次取出city的值,存入 sort_buffer 中；
3. 扫描完成后，对 sort_buffer的city字段做排序
4. 排序完成后，就得到了一个有序数组。
5. 根据有序数组，统计每个值出现的次数。

原文