如何借助分组函数 COUNT(*) 和 GROUP BY 子句知道列中某个值的重复次数？

在数据库的日常查询需求中，统计某列中各个值的重复次数是非常常见的操作，比如统计用户表中各个城市的用户数量，或者统计订单表中各个状态的订单数量。使用COUNT(*)分组函数和GROUP BY子句可以高效完成这类统计任务。

基础概念说明

GROUP BY子句的作用是将查询结果按照一个或多个列的值进行分组，相同值的行会被划分到同一个组中。而COUNT(*)是聚合函数，用于统计每个分组中的行数，也就是该分组对应列值的出现次数。

基本语法结构如下：

SELECT 列名, COUNT(*) AS 重复次数
FROM 表名
GROUP BY 列名;

具体使用示例

假设我们有一张用户表user_info，其中有一个city列存储用户所在城市，现在需要统计每个城市在表中的出现次数，也就是每个城市的用户数量，对应的查询语句如下：

-- 统计user_info表中每个城市的用户数量
SELECT city, COUNT(*) AS user_count
FROM user_info
GROUP BY city;

如果只需要查看重复次数大于1的值，也就是存在重复的城市，可以加上HAVING子句进行过滤：

-- 统计重复次数大于1的城市及对应次数
SELECT city, COUNT(*) AS user_count
FROM user_info
GROUP BY city
HAVING COUNT(*) > 1;

多列分组统计

如果需要同时按照多个列进行分组统计，比如统计每个城市下不同性别的用户数量，可以在GROUP BY后面加上多个列名，用逗号分隔：

-- 统计每个城市下不同性别的用户数量
SELECT city, gender, COUNT(*) AS user_count
FROM user_info
GROUP BY city, gender;

注意事项

• GROUP BY子句后面的列名必须出现在SELECT子句中，除非该列被聚合函数包裹。
• COUNT(*)会统计分组中的所有行，包括值为NULL的行，如果需要排除NULL值，可以使用COUNT(列名)代替。
• HAVING子句用于过滤分组后的结果，而WHERE子句用于过滤分组前的原始数据，二者使用场景不同。
• 如果分组列中存在NULL值，所有NULL值会被划分到同一个分组中进行统计。

结果解读

执行上述单字段分组查询后，结果集会包含两列，第一列是分组的列值，第二列是该列值对应的重复次数。比如查询城市重复次数的结果可能如下：

这表示北京在用户表中出现了120次，也就是有120个用户的城市是北京，以此类推。

SQLGROUP_BYCOUNT数据库查询分组统计修改时间：2026-06-14 16:21:14