SQL分组查询可以使用3种方式实现：

• 相关子查询
• join表连接
• group by
  而它们都有各自的适用场景

子查询：
子查询（Sub Query）或者说内查询（Inner Query），也可以称作嵌套查询（Nested Query），是一种嵌套在其他 SQL 查询的 WHERE 子句中的查询

相关子查询：
先说结论——相关子查询会返回【关联外层记录的组信息】，从而到达按组操作的目的
我们知道，每一次执行相关子查询时，都依赖于外查询指针当前指向的记录。这也就是说，每一次相关子查询的执行，都只会查找出和当前外层记录相关联的那一部分（或者说一个相关group）记录。即相关子查询会返回【关联外层记录的组信息】

self join表连接：
用相关子查询实现的分组查询都可以转为通过表self join实现
在相关子查询中，【子查询与外层查询之间相关联的条件】就是【self join的on条件】，这个条件也正是实现分组的依据
因为在相关子查询中，外层每扫描一条记录，内层子查询就将对应组的所有记录查了一遍，也就是外层扫一条记录，内层就扫一个组，这样一个1对多的关系可以用笛卡尔积实现，也就是join了！

group by语句：
group by col用于实现按某个字段分组
应用了group by之后，注意，每个组只会返回【一条记录】，因此，group by 99.99%要和聚合函数（如SUM, COUNT, MAX, AVG等）连用，以返回每一组的统计学信息（如总和、计数、最大值、均值等）
group by col实现分组之后，还可以用having 子句对组别进行进一步的筛选，然后再对筛选后的组别调用聚合函数

那么，相关子查询、self join 和 group by 各自优势在哪里？
先说结论：

• 相关子查询只是在理解上相对group by稍微更困难一点点，特别是在多层嵌套的情况下，但也不是啥问题，它的优势在于可以【实现每个组返回多条记录】，当然每组返回一条也行。但是！！子查询性能非常差，因为MySQL需要对子查询创建临时表，然后用完又得删掉，影响查询效率
• 相关子查询的实现可以等效转写为self join，join的效率比相关子查询高
• group by则【只能实现每组返回一条记录】
• 综上，推荐使用self join和group by，相关子查询尽量不要写

例：
有表Employee:

问题1：找出每个部门的最大薪水，以(DepartmentId, Salary)返回
分析：显然，划重点【最大】，说明每个部门只返回一条记录，因此相关子查询和group by都可以用

-- 相关子查询
select distinct e.DepartmentId, e.Salary --加distinct使每组只返回一条记录
from Employee e
where e.Salary = 
-- 子查询开始，查找外层记录所在部门的部门最大值
(select max(Salary) from Employee E where E.DepartmentId = e.DepartmentId) ;

################################

-- self join
select distinct e1.DepartmentId, max(e2.Salary)

from Employee e1 join Employee e2
on e1.DepartmentId = e2.DepartmentId  -- on后接分组条件

group by e1.Id


################################

-- group by子句 -- 最简单，不解释了
select e.DepartmentId, max(e.Salary)
from Employee e
group by DepartmentId

问题2：找出每个部门拿最大薪水的人，以(Id, DepartmentId, Salary)返回
分析：拿最大薪水的人可以有多个，说明每个部门可能返回多条记录

-- 相关子查询
select e.Id, e.DepartmentId, e.Salary --只需要在上一问的基础上去掉distinct并增加一个Id字段即可
from Employee e
where e.Salary = 
(select max(Salary) from Employee E where E.DepartmentId = e.DepartmentId) ;

#########################################

-- self join
select e1.Id, e1.DepartmentId, max(e2.Salary)

from Employee e1 join Employee e2
on e1.DepartmentId = e2.DepartmentId

group by e1.Id

having e1.Salary = max(e2.Salary) 
-- 只需在原来基础上加一个having，保证左表的Salary = 本组的最大值


################################
-- group by子句
-- 将问题1的结果作为一个子查询，即先查出部门和最大值，然后在外层做一个嵌套，用in做筛选
select Id, DepartmentId, Salary
from Employee
where (DepartmentId, Salary) in 

-- 下面是问题1原封不动挪过来
(select e.DepartmentId, max(e.Salary)
from Employee e
group by DepartmentId);

附：

partition by 和 group by 比较

• 1.group by是【分组函数】，作用在select之前，每组只能返回一条记录，一般与聚合函数连用；
• 2.partition by是【分析函数】，作用在select之后，对每个partition做操作，但不改变select最终返回的记录数量

分组查询之group by进阶

group by是最直观的分组查询写法，通常结合聚合函数就可以获取每组的目标信息（一组返回一条记录）
group by 最简单的用法就是后面跟若干个COLUMNS作为分组的依据，但group by还可以后接一些函数运算来解决一些复杂需求。例如按周分组、按月分组等，就需要对时间做一些计算。mysql提供了DATE_FORMAT函数

event_table记录了事件的开始时间和结束时间
以下sql按周统计了每周的平均事件耗时和事件总量

select 
  DATE_FORMAT(start_time,'%x-week%v') as time_point, 
  AVG(TIMESTAMPDIFF(HOUR,start_time,finish_time)) as `avg_time_spent(/hour)`, 
  COUNT(event_type) as events_count
from event_table
  where status = 'Success'
  group by DATE_FORMAT(start_time,'%x-week%v') 
  order by DATE_FORMAT(start_time,'%x-week%v') asc 
limit 5000 offset 0