MySQL 如何使用 GROUP BY 和 COUNT 函数

在进行数据分析时，经常需要统计某个时间段内（例如按天、按月）的数据量。MySQL 提供了 GROUP BY 和 COUNT 函数可以方便地进行这种统计。本文主要介绍如何使用 GROUP BY 和 COUNT 函数，并通过示例演示如何按日期对数据进行分组与统计。

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GROUP BY

GROUP BY 子句是 SQL 中的一个重要语句，用于按照某个列的值将数据分组。GROUP BY 后面可以跟多个列名，将数据按这些列的组合进行分组。

例如，我们有一张表 orders，其中包含了订单的信息，包括订单的日期、商品名称、数量、单价等。以下是 orders 表的结构和数据：

CREATE TABLE `orders` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `date` date NOT NULL,
  `product` varchar(100) NOT NULL,
  `quantity` int(11) NOT NULL,
  `price` float NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

INSERT INTO `orders` (`id`, `date`, `product`, `quantity`, `price`)
VALUES
    (1, '2021-01-01', '温度计', 10, 30),
    (2, '2021-01-02', '体温计', 5, 50),
    (3, '2021-02-01', '口罩', 100, 1),
    (4, '2021-02-02', '消毒液', 20, 15),
    (5, '2021-03-01', '护目镜', 30, 5),
    (6, '2021-03-02', '防护服', 50, 20);

现在，如果我们要按照日期分组，并统计每一天的订单数量，可以使用如下 SQL 语句：

SELECT date, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY date

结果为：

+------------+-------------+
| date       | order_count |
+------------+-------------+
| 2021-01-01 |           1 |
| 2021-01-02 |           1 |
| 2021-02-01 |           1 |
| 2021-02-02 |           1 |
| 2021-03-01 |           1 |
| 2021-03-02 |           1 |
+------------+-------------+

上述 SQL 语句中，我们使用了 GROUP BY 子句将数据按照日期进行分组，并在 SELECT 语句中使用了 COUNT(*) 函数计算每个分组的数据量。结果显示了每个日期对应的订单数量。

COUNT

COUNT 函数用于统计一个表中某个列中非空值的数量。常见的用法是 COUNT(*)，表示统计表中所有行的数量，不论列中的值是否为空。

以下是 COUNT 的一些示例用法：

1. 统计 orders 表中的总行数

SELECT COUNT(*) FROM orders

结果为：

+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|        6 |
+----------+

2. 统计 orders 表中的 date 列中非空值的数量

SELECT COUNT(date) FROM orders

结果为：

+------------+
| COUNT(date) |
+------------+
|           6 |
+------------+

3. 统计 orders 表中每个商品出现的次数

SELECT product, COUNT(*) as cnt FROM orders GROUP BY product ORDER BY cnt DESC

结果为：

+----------+-----+
| product  | cnt |
+----------+-----+
| 口罩       |   1 |
| 消毒液     |   1 |
| 护目镜   |   1 |
| 防护服   |   1 |
| 温度计   |   1 |
| 体温计   |   1 |
+----------+-----+

上述 SQL 语句中使用了 COUNT(*) 函数统计每个商品出现的次数，并在 GROUP BY 子句中按商品名分组，最终按次数降序排序。

按日期分组与统计

在实际的数据分析中，我们通常会需要按日期分组，来统计每一天、每个月或每年的数据量，在 MySQL 中，按日期分组的实现依赖于日期和时间函数，以下是一些常用的日期和时间函数介绍。

1. DATE_FORMAT

DATE_FORMAT 函数用于将日期时间格式化为指定的字符串格式。它的基本用法如下：

DATE_FORMAT(date, format_string)

其中 date 是日期时间类型的值，format_string 是一个字符串格式化说明符，它用于指定返回的字符串格式。

以下是一些常用的 format_string 格式说明符：

以下是一个例子，我们将 orders 表中的 date 列按照年份和月份进行分组，并统计每个月份的订单数量：

SELECT DATE_FORMAT(date, '%Y-%m') AS month, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY month

结果为：

+---------+-------------+
| month   | order_count |
+---------+-------------+
| 2021-01 |           2 |
| 2021-02 |           2 |
| 2021-03 |           2 |
+---------+-------------+

上述 SQL 语句中，我们使用了 DATE_FORMAT 函数将日期格式化为年份和月份的字符串（例如 2021-01），并在 GROUP BY 子句中按照这个月份进行分组。

2. YEAR、MONTH、DATE

YEAR、MONTH、DATE 是 MySQL 中常用的日期和时间函数，它们可以提取出日期或时间值中的年份、月份、日份等信息。

以下是它们的基本用法：

YEAR(date)
MONTH(date)
DATE(date)

其中 date 是日期时间类型的值，YEAR 返回 date 的年份，MONTH 返回 date 的月份，DATE 返回 date 的日期部分（不含时间）。

以下是一个例子，我们将 orders 表中的 date 列按照年份和月份进行分组，并统计每个月份的订单数量，这次我们使用 YEAR 和 MONTH 函数来提取年份和月份：

SELECT YEAR(date) AS year, MONTH(date) AS month, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY year, month

结果为：

+------+-------+-------------+
| year | month | order_count |
+------+-------+-------------+
| 2021 |     1 |           2 |
| 2021 |     2 |           2 |
| 2021 |     3 |           2 |
+------+-------+-------------+

上述 SQL 语句中，我们使用了 YEAR 和 MONTH 函数来提取 date 的年份和月份，在 GROUP BY 子句中按照这两个列进行分组。

总结

本文介绍了如何使用 MySQL 的 GROUP BY 和 COUNT 函数来对数据按照日期进行分组和统计。通过示例，我们不仅学会了 GROUP BY 和 COUNT 的基本用法，还掌握了几种按照日期分组的实现方式，包括 DATE_FORMAT、YEAR、MONTH 和 DATE 函数。在实践中，我们可以根据具体的需求和数据特点，选择最合适的方式来进行数据分析和统计。

除了本文介绍的函数和语句，MySQL 中还有许多其他的日期和时间函数，例如 DAY、HOUR、MINUTE、SECOND、WEEK 等，读者可以进一步探索它们的用法和实际应用。