group by字段顺序必须与复合索引最左前缀严格一致才能命中索引；count(*)性能最优且语义清晰；having不能减少中间结果集，应优先用where过滤；非group by列必须聚合或加入group by，否则报错或返回不可靠数据。
GROUP BY 字段顺序影响索引命中吗？
影响很大。MySQL 和 PostgreSQL 都要求 GROUP BY 字段顺序与复合索引的最左前缀严格一致，才能走索引；SQL Server 稍宽松，但乱序仍大概率退化为排序 + 哈希聚合。如果业务查询固定按 status, region 分组，却建了 (region, status) 索引，GROUP BY status, region 就无法利用该索引——优化器会先全表扫描再内存排序，小表不显，大表秒变慢。
- 索引字段顺序必须和
GROUP BY 列顺序完全一致（含方向，如都 ASC）
- 若同时有
ORDER BY，优先保证 GROUP BY 顺序，再追加 ORDER BY 字段到索引末尾
-
WHERE 条件字段应放在索引最左侧，再接 GROUP BY 字段（例如：WHERE created_at > '2024-01-01' AND status = 'active'，GROUP BY region, category → 推荐索引：(status, created_at, region, category)）
用 COUNT(*) 还是 COUNT(1) 或 COUNT(列名)？
在绝大多数场景下，COUNT(*) 是最优解。它由优化器直接识别为“行计数”，不检查字段是否为 NULL；而 COUNT(列名) 必须逐行判断该列是否非空，多一次 NULL 检查开销；COUNT(1) 虽无 NULL 判断，但仍是表达式计算，部分旧版 MySQL 会额外生成常量列，徒增 CPU 开销。
-
COUNT(*) 是标准写法，语义清晰、兼容性好、性能不输任何变体
-
COUNT(列名) 仅在明确需要排除 NULL 行时才用（比如统计有手机号的用户数）
- 不要迷信“COUNT(1) 比 COUNT(*) 快”——这是过时经验，现代引擎已无实质差异，还可能误导可读性
HAVING 子句提前过滤能减少中间结果集吗？
不能。HAVING 是在分组完成之后才执行的筛选，它对聚合后的结果集做二次过滤，不影响分组过程本身的数据量。真正能减小中间结果的是把条件尽量前移到 WHERE（过滤原始行），或用子查询/CTE 先缩小数据范围再分组。
- 错误认知：“HAVING status = 'done' 会跳过其他 status 的分组” → 实际上所有分组都会先算完，再筛
- 正确做法：把可下推的过滤写进
WHERE，例如 WHERE status IN ('done', 'pending')，再 GROUP BY status
- 复杂条件（如需基于聚合值过滤）才必须用
HAVING，比如 HAVING COUNT(*) > 100
聚合字段里混用非 GROUP BY 列会出什么错？
MySQL 5.7 默认开启 sql_mode=ONLY_FULL_GROUP_BY 后，直接报错：Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column。即使关掉该模式，结果也极不可靠——数据库会从每组中随机选一行的某个字段值返回，表面跑通，实则数据错乱。
- 所有出现在
SELECT 中、又没被聚合函数包裹的字段，必须完整出现在 GROUP BY 列表中
- 常见翻车点：
SELECT user_id, MAX(created_at), name FROM orders GROUP BY user_id —— name 没在 GROUP BY 里，也不聚合，非法
- 安全写法：要么加进
GROUP BY（GROUP BY user_id, name），要么用聚合函数（如 MAX(name)，但注意语义是否合理）
GROUP BY 列顺序完全一致（含方向，如都 ASC）ORDER BY，优先保证 GROUP BY 顺序，再追加 ORDER BY 字段到索引末尾WHERE 条件字段应放在索引最左侧，再接 GROUP BY 字段（例如：WHERE created_at > '2024-01-01' AND status = 'active'，GROUP BY region, category → 推荐索引：(status, created_at, region, category)）COUNT(*) 是最优解。它由优化器直接识别为“行计数”，不检查字段是否为 NULL；而 COUNT(列名) 必须逐行判断该列是否非空，多一次 NULL 检查开销；COUNT(1) 虽无 NULL 判断，但仍是表达式计算，部分旧版 MySQL 会额外生成常量列，徒增 CPU 开销。
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COUNT(*)是标准写法，语义清晰、兼容性好、性能不输任何变体 -
COUNT(列名)仅在明确需要排除 NULL 行时才用（比如统计有手机号的用户数） - 不要迷信“COUNT(1) 比 COUNT(*) 快”——这是过时经验，现代引擎已无实质差异，还可能误导可读性
HAVING 子句提前过滤能减少中间结果集吗？
不能。HAVING 是在分组完成之后才执行的筛选，它对聚合后的结果集做二次过滤，不影响分组过程本身的数据量。真正能减小中间结果的是把条件尽量前移到 WHERE（过滤原始行），或用子查询/CTE 先缩小数据范围再分组。
- 错误认知：“HAVING status = 'done' 会跳过其他 status 的分组” → 实际上所有分组都会先算完，再筛
- 正确做法：把可下推的过滤写进
WHERE，例如 WHERE status IN ('done', 'pending')，再 GROUP BY status
- 复杂条件（如需基于聚合值过滤）才必须用
HAVING，比如 HAVING COUNT(*) > 100
聚合字段里混用非 GROUP BY 列会出什么错？
MySQL 5.7 默认开启 sql_mode=ONLY_FULL_GROUP_BY 后，直接报错：Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column。即使关掉该模式，结果也极不可靠——数据库会从每组中随机选一行的某个字段值返回，表面跑通，实则数据错乱。
- 所有出现在
SELECT 中、又没被聚合函数包裹的字段，必须完整出现在 GROUP BY 列表中
- 常见翻车点：
SELECT user_id, MAX(created_at), name FROM orders GROUP BY user_id —— name 没在 GROUP BY 里，也不聚合，非法
- 安全写法：要么加进
GROUP BY（GROUP BY user_id, name），要么用聚合函数（如 MAX(name)，但注意语义是否合理）
WHERE，例如 WHERE status IN ('done', 'pending')，再 GROUP BY status
HAVING，比如 HAVING COUNT(*) > 100
sql_mode=ONLY_FULL_GROUP_BY 后，直接报错：Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column。即使关掉该模式，结果也极不可靠——数据库会从每组中随机选一行的某个字段值返回，表面跑通，实则数据错乱。
- 所有出现在
SELECT中、又没被聚合函数包裹的字段，必须完整出现在GROUP BY列表中 - 常见翻车点：
SELECT user_id, MAX(created_at), name FROM orders GROUP BY user_id——name没在GROUP BY里，也不聚合，非法 - 安全写法：要么加进
GROUP BY（GROUP BY user_id, name），要么用聚合函数（如MAX(name)，但注意语义是否合理）
聚合逻辑一旦涉及业务判断，就很容易在字段归属和执行顺序上绕晕。尤其当多个聚合函数混合、又带 HAVING 和子查询时，执行计划稍有偏差，结果就不是“慢一点”的问题，而是“错一点”。
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