继续深入学习下 group by的使用：
它的语法是
select
column_name1,column_name2，。。。，function(column_name)
from
table_name
where
column_name operator valuue
group by
column_name1,column_name2，。。。
比如说：求一个班上的男女各多少人，并且有哪些人，上面的就都用得着：
select 性别，group_concat(人名)，count（人名） from 表 group by sex；
如下图所示一样：
select count(*),CarTypeID,group_concat(LicencePlate)from carinfotb_common group by CarTypeID;
我是这么想的：
1、Group by按照某一个column_name分组 ，那么 查询的列就肯定会包含这个column_name，function函数可以是某一个column_name 也可以是 “*”。但是要注意区别：
count(*)对行的数目进行计算，包含NULL
count(column)对特定的列的值具有的行数进行计算，不包含NULL值。
count()还有一种使用方式，count(1)这个用法和count(*)的结果是一样的。
2、 函数可以包含 count，sum，avg等这些数值运算。
3、也可使用group_concat（column_name，。。。）函数，他可以把你分组里面所查的column_name值以‘，’连接起来，得到一个字符串。
4、也可以使用order by 进行排序。
select count(*),CarTypeID,group_concat(LicencePlate)from carinfotb_common group by CarTypeID ORDER BY COUNT(*) DESC;
5、也可以使用 where 和having查询筛选数据
select count(*),CarTypeID,group_concat(LicencePlate)from carinfotb_common WHERE CarTypeID !='' group by CarTypeID ORDER BY COUNT(*) DESC;
- where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行。
- having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件过滤出特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。
select count(*),CarTypeID,group_concat(LicencePlate)from carinfotb_common WHERE CarTypeID !='' group by CarTypeID having count（*） > 10 ORDER BY COUNT(*) DESC;
6、group by 可以是多个column_name 。那分组的条件是多个column_name之间的彼此联系。
关键是搞起需求的意图，弄清楚分组的列，运用好函数。 参考文章：http://blog.csdn.net/xxpyeippx/article/details/8059910。 写的更详细。运用了多个列分组。
详细的数据查询结果不是很清晰