SQL中的GROUP BY语句用于对查询结果进行分组，并对每个组进行汇总或统计操作。在实际应用中，我们经常需要使用多个表进行数据查询，而使用GROUP BY语句进行多表查询需要注意一些注意事项和用法。
一、基本用法
1.1 GROUP BY语句的基本语法是：
SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column_name;
1.2 在多表查询中，我们可以根据需要选择多个表，并通过JOIN条件将它们连接起来，然后在GROUP BY语句中指定需要分组的列名。
1.3 我们有两个表t1和t2，分别存储了员工的基本信息和工资信息，现在需要统计每个部门的平均工资，可以这样写查询语句：
SELECT dept_name, AVG(salary)
FROM t1
JOIN t2 p_id = t2.emp_id
GROUP BY dept_name;
二、使用聚合函数
2.1 在GROUP BY语句中，我们通常需要结合聚合函数来对分组进行统计。常用的聚合函数包括COUNT、SUM、AVG、MAX和MIN等。
2.2 我们需要统计每个部门的员工数和总工资，可以这样写查询语句：
SELECT dept_name, COUNT(*), SUM(salary)
FROM t1
JOIN t2 p_id = t2.emp_id
GROUP BY dept_name;
2.3 在使用聚合函数时，需要注意聚合函数只能用于SELECT列表中的列，而GROUP BY子句中的列必须是SELECT列表中的列或者是通过表达式计算的结果。
三、使用HAVING子句
3.1 在GROUP BY语句中，如果需要对分组进行筛选，可以使用HAVING子句来进行条件过滤。与WHERE子句不同的是，HAVING子句是在分组后对结果进行过滤，而WHERE子句是在分组前对原始数据进行过滤。
3.2 我们需要筛选出平均工资大于xxx的部门，可以这样写查询语句：
SELECT dept_name, AVG(salary) as avg_salary
FROM t1
JOIN t2 p_id = t2.emp_id
GROUP BY dept_name
HAVING avg_salary > xxx;
3.3 在使用HAVING子句时，需要注意HAVING子句必须跟在GROUP BY子句之后，而且可以使用聚合函数进行条件筛选。
四、使用子查询
4.1 在某些复杂的多表查询中，我们可能需要使用子查询来进行分组和统计操作。
4.2 我们需要统计每个部门的员工数和平均工资，但是员工信息和工资信息分别存储在两个不同的表中，可以这样写查询语句：
SELECT dept_name, emp_count, avg_salary
FROM
    (SELECT dept_name, COUNT(*) as emp_count
    FROM t1
    GROUP BY dept_name) t3
JOIN
    (SELECT dept_name, AVG(salary) as avg_salary
    FROM t2
    GROUP BY dept_name) t4
ON t3.dept_name = t4.dept_name;sql查询语句实例大全
4.3 在使用子查询时，需要注意子查询的结果集必须是一个完整的SELECT语句，同时保证子查询的结果可以和主查询建立关联。
五、使用ROLLUP和CUBE进行多维统计
5.1 在复杂的多表查询中，我们有时需要进行多维度的统计，这时可以使用ROLLUP和CUBE来实现多维汇总。
5.2 ROLLUP通过在GROUP BY子句中列出多个字段，按照字段的顺序进行逐层汇总；CUBE则是对GROUP BY子句中列出的所有字段进行全排列的汇总。
5.3 我们需要统计每个部门每个月的销售额，可以这样写查询语句：
SELECT dept_name, MONTH(sales_date), SUM(sales_amount)
FROM t1
JOIN t2 ON t1.sales_id = t2.sales_id
GROUP BY ROLLUP(dept_name, MONTH(sales_date));
5.4 在使用ROLLUP和CUBE时，需要同时注意它们的性能问题，尽量避免在大数据量的情况下进行全排列的汇总操作。
六、总结
6.1 多表查询中的GROUP BY用法，涉及到了多个表的连接、分组和统计操作，需要注意使用聚合函数、HAVING子句、子查询以及ROLLUP和CUBE等多种方法来实现复杂的多维统计。
6.2 在实际应用中，需要根据具体场景灵活运用GROUP BY语句，并且结合索引、性能调优等方面进行综合考量，以达到更高效的查询效果。
6.3 希望本文的内容能够帮助读者更好地理解SQL中GROUP BY的用法，并在实际工作中运用到实践中去。

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