数据库中的group by与rails中的group_by的区别

group by是关系型数据库中较为常用的方法，rails也提供了类似的group_by方法，但两者还是有不小区别的，下面我们通过一个实例说明一下：

有一张表： orders,包含这些字段,
用户ID： user_id
商品ID： product_id
购买数量： amount
购买时间： buy_at

先简单说一下数据库中group by的用法，顾名思义，就是分组的意思。使用了group by，那SQL语句的select部分，只能写sum或者count这类函数（只有被group by的字段可以直接取），因为数据库已经把所有记录按照指定条件进行了分组，每组其实就是一条记录（由符合该组条件的一条或者多条数据转变而来），比如：

select user_id, sum(amount) from orders group by user_id
此时得到的结果就是：

在使用group by之前，可以正常使用where来对需要group by的数据进行预筛选，如果还需要对group by之后的数据再次进行筛选，可以在group by 之后使用having：

select user_id, sum(amount) as total_amount from orders where amount >=4 group by user_id having total_amount >=8
这句句子很好理解，先从全部四条数据中，选出购买数量大于等于4的订单（第一条数据被去掉了），然后按照上面的方法进行分组，分组后结果显示是：

最后再次筛选出购买总数大于等于8的数据，那分组结果中的第一条数据又被去掉了，符合条件的只剩第二条了

如果用rails的find_by_sql来取数据：

@orders = Order.find_by_sql(["select user_id, sum(amount) from orders group by user_id"])
此时如果看@orders.size的话，应该是2，只有两条数据

这个时候，我们再看一下rails提供的order_by方法：

@orders = Order.all.group_by{|o|o.user_id}
此时我们得到的结果是这样的：
{1=>[#<Order id: 1, user_id: 1, product_id: 1, amount: 3, buy_at: 2015-05-05>, #<Order id: 2, user_id: 1, product_id: 2, amount: 4, buy_at: 2015-05-05>], 2=>[#<Order id: 3, user_id: 2, product_id: 1, amount: 5, buy_at: 2015-05-05>, #<Order id: 4, user_id: 2, product_id: 2, amount: 6, buy_at: 2015-05-06>]}

结果很明显，返回了一组Hash，key是user_id，value是等于这个user_id的所有实例对象，个人认为rails中的group_by，更符合“分组”这个词的本义，并没有去合并或者计算数据，而且根据要求进行了单纯的分组处理。我们拿第一条数据来看一下：

@orders.first
1=>[#<Order id: 1, user_id: 1, product_id: 1, amount: 3, buy_at: 2015-05-05>, #<Order id: 2, user_id: 1, product_id: 2, amount: 4, buy_at: 2015-05-05>]
@orders.first[0]
3
@orders.first[1]
[#<Order id: 1, user_id: 1, product_id: 1, amount: 3, buy_at: 2015-05-05>, #<Order id: 2, user_id: 1, product_id: 2, amount: 4, buy_at: 2015-05-05>]
此时又能对@orders.first[1]进行.each来迭代输出数据了

总结一下：两种group by，不存在好与坏，因为应用的场景不同，善于利用group by，在某些场景下可以大大减少对数据库的查询次数，提高页面的执行效率。