mysql_group by与聚合函数、order by联合使用
最近测试项目数据统计模块，发现自己对group by函数以及联合使用聚合函数的使用其实根本没理解透彻。
前半部分算自己对项目遇到情况的总结，大家可忽略，直接看后半部分关于group by的使用即可！！！
前半部分：
业务逻辑背景：一个任务中，可以导入多个客户信息（包含caseId，号码、姓名等其他信息），客户信息以caseId作为唯一标识，即同一个任务中caseId不能相同，但客户手机号码可以相同。任务可配置自动重播功能（无人接听时，允许重播，重播次数可配置）
在进行呼叫次数统计时，其中一个规则是：同一个任务中，同一caseId的号码多次呼叫，呼叫次数仅计算一次
数据库：customer_profile存储客户信息；callout_session存储外呼记录相关信息，callout_task：存储任务相关信息
字段信息：
每次电话呼叫唯一标识：session_id
任务唯一标识：task_id
场景模板id：dialog_template_id
系统呼叫号码时间：callout_dial_time
求：某段时间内，某个场景模板中外呼电话总次数
错误sql语句：
select count(case_id) from
(select distinct(cp.case_id),ct.task_id,cs.session_id from callout_session cs
join callout_task ct on cs.task_id=ct.task_id
join customer_profile cp on cs.user_id = cp.user_id
where ct.dialog_template_id=’1-1016-108’
and callout_dial_time between ‘2019-03-16 00:00:00’ and ‘2019-04-02 23:59:59’
group by case_id)A;
该sql语句为双重嵌套查询，这里仅分析内层查询，错误原因，在于group by case_id，将所有外呼记录中case_id相同的记录都合并成了一行，不符合规则“同一个任务中，同一caseId的号码多次呼叫，呼叫次数仅计算一次”
而正确语句中group by case_id，task_id即为将同时满足case_id值相同和task_id值相同的数据合并成一行，符合规则“同一个任务中，同一caseId的号码多次呼叫，呼叫次数仅计算一次”
正确sql语句：
select count(session_id) from
(select ct.task_id,cs.session_id,cp.case_id from callout_session cs
join callout_task ct on cs.task_id=ct.task_id
join customer_profile cp on cs.user_id = cp.user_id
where ct.dialog_template_id=’1-1016-108’
and callout_dial_time between ‘2019-03-16 00:00:00’ and ‘2019-04-02 23:59:59’
group by task_id,case_id)A
后半部分：
1、group by：后接字段名，根据字段对数据进行分组
SQL语句：select task_id,session_id,customer_case_id,callout_connect_status from callout_session where callout_dial_time between ‘2019-04-01 00:00:000’ and ‘2019-04-03 23:59:59’ group by task_id,session_id
表1
1.1、单独使用group by 列名，不与聚合函数联合使用
group by后面跟一个列名task_id，起到了去重的作用，将task_id值相同的行合并成一行显示
表1.1-1
group by后面跟两个列名task_id、customer_id：同样是去重作用，将同时满足task_id值相同、customer_id值相同的行合并成一行
注：这里不是合并task_id值与customer_id值相同的行，博主本人以前在这里就理解错了
表1.1-2
1.2、group by与聚合函数使用
sql语句：select task_id,count(task_id),session_id,customer_case_id,callout_connect_status from callout_session where callout_dial_time between ‘2019-04-01 9-04-01 00:00:00’ and ‘2019-04-03 23:59:59’ group by task_id order by task_id,customer_case_id;
count(task_id) 这里统计了task_id值相同的行数量，与表1数据进行对比
2、order by：对查询结果进行排序，后面跟字段名
order by 字段名 desc：降序排列
order by 字段名 asc：升序排列
来源：https://www.cnblogs.com/jingsx/p/10656748.html
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