sql group by 1, 2

作为算法工程师,天天跟数据打交道是避免不了的,sql也是日常工具。某天运营的同学丢给我一个sql,发现sql语句里面有group by 1,2 这种写法。作为一个老鸟,之前确实没见过大家用group by 1,2这种用法,都是group by 字段1,字段2这种写法,比较清晰。

因此特意去查了一下sql的相关语法,group by 1,2这种写法是没有问题的,group by / order by 后面跟数字,表示select 后面选择的字段,1 代表第一个字段,2代表第二个字段,以此类推。

举个简单的例子就是

select cat_level1_name, count(*) as num from xxx group by 1 order by num desc

上面的语句等同于:

select cat_level1_name, count(*) as num from xxx group by cat_level1_name order by num desc

相比起来,个人还是更推荐group by 字段名这种写法,毕竟看上去更为清楚。

### SQL `GROUP BY` 使用方法及实例 在SQL查询语句中,`GROUP BY`子句用于将具有相同值的行分组在一起。通常与聚合函数一起使用来执行诸如求和、计数、平均等操作。 #### 基本语法结构 ```sql SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column_name; ``` 当按照某个字段进行分组并计算另一列数据的统计信息时,可以参照如下例子: 对于给定的数据框df,在Python Pandas环境中可以通过以下方式实现基于`key1`对`data1`列求均值的操作[^1]: ```python grouped = df['data1'].groupby(df['key1']) mean_values = grouped.mean() ``` 同样的逻辑转换成标准SQL语句则变为: ```sql SELECT key1, AVG(data1) AS average_data1 FROM your_table GROUP BY key1; ``` 此命令会返回每组对应的键以及对应于这些键下的`data1`数值平均值。 为了优化含有`GROUP BY`子句的查询性能,MySQL提供了多种策略和技术手段,例如利用索引来加速查找过程,减少不必要的全表扫描次数等[^2]。 #### 复杂场景应用案例 考虑更复杂的业务需求,比如不仅限于单个字段分组而是多个字段组合起来作为分组依据;或者是除了简单的聚合运算外还需要附加条件过滤等情况。下面给出几个具体的应用场景及其解决方案: - **多级分组** 如果希望同时根据两个甚至更多维度来进行数据分析,则可以在`GROUP BY`后面列出所有参与分组的关键字名。 ```sql SELECT department_id, job_title, COUNT(*) as employee_count FROM employees GROUP BY department_id, job_title; ``` - **带有HAVING约束的分组** 当需要进一步筛选满足特定条件的结果集时,可采用`HAVING`关键字配合聚合表达式完成这一目标。 ```sql SELECT region, SUM(sales_amount) total_sales FROM sales_records GROUP BY region HAVING SUM(sales_amount)>10000; ``` 上述两种情况展示了如何灵活运用`GROUP BY`及相关组件构建高效实用的数据处理流程。
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