一、基础GROUP BY：数据聚合的基石
GROUP BY是SQL分组最基础的语法结构，其核心逻辑是按照指定列的值将数据划分为多个逻辑组，再对每个组应用聚合函数。天翼云在处理用户行为日志时，常通过以下方式统计每日活跃用户数：
SELECT
DATE(create_time) AS day,
COUNT(DISTINCT user_id) AS dau
FROM user_actions
GROUP BY DATE(create_time)
ORDER BY day;该查询将用户行为数据按日期分组，计算每日独立用户数（DAU）。天翼云在实际应用中会结合分区表技术，对超大规模数据实现分区裁剪，将查询性能提升3-5倍。
二、多列分组：多维分析的利器
当需要同时按多个维度分析数据时，多列分组能构建更精细的统计模型。天翼云在监控云服务器资源使用情况时，采用如下方式统计各区域、各规格实例的平均CPU利用率：
SELECT
region,
instance_type,
AVG(cpu_usage) AS avg_cpu
FROM vm_metrics
WHERE record_time BETWEEN '2025-11-01' AND '2025-11-07'
GROUP BY region, instance_type
ORDER BY region, avg_cpu DESC;此查询通过GROUP BY region, instance_type实现双重分组，结合WHERE条件过滤特定时间段数据。天翼云优化团队通过为region和instance_type创建复合索引，使该查询在亿级数据表中的执行时间从12秒缩短至0.8秒。
三、HAVING子句：分组后的精准筛选
HAVING子句是GROUP BY的黄金搭档，它允许对分组后的结果进行二次筛选。天翼云在分析销售数据时，需要找出季度销售额超过500万元的产品类别：
SELECT
product_category,
SUM(amount) AS quarterly_sales
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-03-31'
GROUP BY product_category
HAVING SUM(amount) > 5000000
ORDER BY quarterly_sales DESC;该查询通过HAVING子句过滤掉销售额不足500万元的分组，这种"先聚合后筛选"的机制比在WHERE子句中实现更高效。天翼云大数据平台通过向量化执行引擎优化，使此类聚合筛选查询的CPU使用率降低40%。
四、ROLLUP：层次化统计的智能实现
ROLLUP是SQL标准中提供的层次化分组运算符，能自动生成小计、总计等汇总行。天翼云在生成财务报表时，采用ROLLUP实现多层级汇总：
SELECT
COALESCE(department, '总计') AS dept,
COALESCE(team, '部门小计') AS team,
SUM(salary) AS total_salary
FROM employees
GROUP BY ROLLUP(department, team)
ORDER BY department, team;此查询通过GROUP BY ROLLUP(department, team)生成四种分组结果：按团队分组、按部门分组（团队列显示NULL）、全公司汇总（两列均显示NULL）。天翼云财务系统通过这种技术，将报表生成时间从人工处理的2小时缩短至自动执行的3分钟。
五、窗口函数：分组计算的革命性突破
窗口函数（Window Function）的出现打破了传统GROUP BY必须合并行的限制，它允许在保留原始行数据的同时进行分组计算。天翼云在用户行为分析中，使用窗口函数计算用户购买行为的排名：
SELECT
user_id,
order_date,
amount,
RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY amount DESC) AS spend_rank
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2025-10-01' AND '2025-10-31';该查询通过PARTITION BY user_id按用户分组，再在每个用户组内按订单金额排序。天翼云推荐系统利用此类技术，实现"用户历史最高消费商品推荐"功能，使点击率提升18%。
六、天翼云的技术演进：分组查询的未来方向
面对PB级数据挑战，天翼云在分组查询技术上持续创新：
- 智能索引推荐：基于查询模式自动推荐最优索引组合
- 近似计算引擎：对大规模数据采用采样聚合，在95%精度下提升查询速度10倍
- AI增强分组：利用机器学习模型自动识别最佳分组维度
- 实时流式分组：在Flink等流计算引擎中实现毫秒级分组聚合
在某物联网项目中，天翼云通过流式分组技术，对每秒50万条设备数据进行实时状态统计，将数据延迟从分钟级降至秒级，支撑了智慧城市交通信号灯的动态调控系统。
结语
从基础的GROUP BY到先进的窗口函数，SQL分组技术经历了从简单聚合到智能分析的演进。天翼云通过将这些技术与云计算、大数据、AI等技术深度融合，构建了覆盖全场景的数据分析体系。未来，随着数据规模的持续增长和分析需求的日益复杂，SQL分组技术将在天翼云的持续创新中焕发新的活力，为数字经济发展提供更强有力的数据支撑。
