数据库SQL group by 详解

本文详细介绍了SQL中的GroupBy语句及其用法,包括简单的GroupBy操作、与OrderBy结合使用、多列分组(GroupByAll)、与聚合函数的配合、Having与Where的区别等,并提供了多个示例帮助理解。

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1、概述

“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。

2、原始表

3、简单Group By

示例1
select 类别, sum(数量) as 数量之和
from A
group by 类别

返回结果如下表,实际上就是分类汇总。

4、Group By 和 Order By

示例2
select 类别, sum(数量) AS 数量之和
from A
group by 类别
order by sum(数量) desc

返回结果如下表

在Access中不可以使用“order by 数量之和 desc”,但在SQL Server中则可以。

5、Group By中Select指定的字段限制

示例3
select 类别, sum(数量) as 数量之和, 摘要
from A
group by 类别
order by 类别 desc

示例3执行后会提示下错误,如下图。这就是需要注意的一点,在select指定的字段要么就要包含在Group By语句的后面,作为分组的依据;要么就要被包含在聚合函数中

6、Group By All

示例4
select 类别, 摘要, sum(数量) as 数量之和
from A
group by all 类别, 摘要

示例4中则可以指定“摘要”字段,其原因在于“多列分组”中包含了“摘要字段”,其执行结果如下表

“多列分组”实际上就是就是按照多列(类别+摘要)合并后的值进行分组,示例4中可以看到“a, a2001, 13”为“a, a2001, 11”和“a, a2001, 2”两条记录的合并。

SQL Server中虽然支持“group by all”,但Microsoft SQL Server 的未来版本中将删除 GROUP BY ALL,避免在新的开发工作中使用 GROUP BY ALL。Access中是不支持“Group By All”的,但Access中同样支持多列分组,上述SQL Server中的SQL在Access可以写成

select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和
from A
group by 类别, 摘要

7、Group By与聚合函数

在示例3中提到group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”,其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中,常见的聚合函数如下表:

函数 作用 支持性
sum(列名) 求和  
max(列名) 最大值  
min(列名) 最小值  
avg(列名) 平均值  
first(列名) 第一条记录 仅Access支持
last(列名) 最后一条记录 仅Access支持
count(列名) 统计记录数 注意和count(*)的区别
示例5:求各组平均值
select 类别, avg(数量) AS 平均值 from A group by 类别;
示例6:求各组记录数目
select 类别, count(*) AS 记录数 from A group by 类别;
示例7:求各组记录数目

8、Having与Where的区别

  • 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。
示例8
select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A
group by 类别
having sum(数量) > 18
示例9:Having和Where的联合使用方法
select 类别, SUM(数量)from A
where 数量 gt;8
group by 类别
having SUM(数量) gt; 10

9、Compute 和 Compute By

select * from A where 数量 > 8

执行结果:

### 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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