1. group by的常規用法

group by的常規用法是配合聚合函式，利用分組資訊進行統計，常見的是配合max等聚合函式篩選資料後分析，以及配合having進行篩選後過濾。

• 假設現有資料庫表如下：
  表user_info,id主鍵,user_id唯一鍵

CREATE TABLE `user_info` (
    `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵id',
    `user_id` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '使用者編號',
    `grade` VARCHAR
 
(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '年級',
    `class` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '班級',
    PRIMARY KEY (`id`),
    UNIQUE INDEX `uniq_user_id` (`user_id`)
)
ENGINE=InnoDB

• 資料

INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (10, '10230', 'C', 'B');
INSERT INTO `user_info`
 
 (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (9, '10229', 'C', 'a');
INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (8, '10228', 'B', 'b');
INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (7, '10227', 'B', 'b');
INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`
 
) VALUES (6, '10226', 'B', 'a');
INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (5, '10225', 'B', 'a');
INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (4, '10224', 'A', 'b');
INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (3, '10223', 'A', 'b');
INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (2, '10222', 'A', 'a');
INSERT INTO `user_info` (`id`, `user_id`, `grade`, `class`) VALUES (1, '10221', 'A', 'a');

• 聚合函式max

select max(user_id),grade from user_info group by grade ;

結果

這條sql的含義很明確，將資料按照grade欄位分組，查詢每組最大的user_id以及當前組內容。注意，這裡分組條件是grade，查詢的非聚合條件也是grade。這裡不產生衝突。

• having

select max(user_id),grade from user_info group by grade  having grade>'A'

結果

這條sql與上面例子中的基本相同，不過後面跟了having過濾條件。將grade不滿足’>A’的過濾掉了。注意，這裡分組條件是grade，查詢的非聚合條件也是grade。這裡不產生衝突。

2. group by的非常規用法

select max(user_id),id,grade from user_info group by grade  

結果

這條sql的結果就值得討論了，與上述例子不同的是，查詢條件多了id一列。資料按照grade分組後，grade一列是相同的，max(user_id)按照資料進行計算也是唯一的，id一列是如何取值的？看上述的資料結果，
推論：id是實體記憶體的第一個匹配項。
究竟是與不是需要繼續探討。

修改資料

• 修改id按照上述資料結果，將id=1，改為id=99，執行sql後結論：

顯然，與上述例子的結果不同。第一條資料id變成了99，查出的結果第一條資料的id從1變成了2。表明，id這個非聚合條件欄位的取值與資料寫入的時間無關，因為id=1的記錄是先於id=2存在的，修改的資料不過是修改了這條資料的內容。結合mysql的資料儲存理論，由於id是主鍵，所以資料在檢索是是按照主鍵排序後進行過濾的，因此
推論：id欄位的選取是按照mysql儲存的檢索資料匹配的第一條。
將id改為1後恢復了原始結果，無法推翻上述推論。

• 更改查詢條件

  select max(user_id),user_id,id,grade from user_info group by grade

將資料user_id改為10999後，執行結果為

修改了user_id後，並沒有改變查詢到的資料條目，因此得出修改唯一鍵並不能影響查詢匹配的條目規則，所以條目規則依然是匹配第一條，即id=1。

結論

• 當group by 與聚合函式配合使用時，功能為分組後計算
• 當group by 與having配合使用時，功能為分組後過濾
• 當group by 與聚合函式，同時非聚合欄位同時使用時，非聚合欄位的取值是第一個匹配到的欄位內容，即id小的條目對應的欄位內容。