7.1 基本的GROUP BY用法

最新推荐文章于 2025-10-29 13:50:42 发布

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博客提及正在更新GROUP BY基本用法的内容。GROUP BY是信息技术领域数据库操作中的重要内容，常用于对数据进行分组统计等操作。

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深度剖析 GROUP BY 和 HAVING 子句：优化 SQL 查询的利器

https://blog.cmdragon.cn/

01-14

1443

GROUP BY子句用于将结果集中的数据按一个或多个列进行分组。使用GROUP BY之后，可以对每个分组应用聚合函数（如SUMCOUNTAVG等），从而生成总结性的数据。HAVING子句用于过滤分组后的结果集，相较于WHERE子句，HAVING允许在聚合结果上进行条件过滤。

可以这样去理解group by和聚合函数

shaofei63的专栏

01-17

2万+

写在前面的话：用了好久group by，今天早上一觉醒来，突然感觉group by好陌生，总有个筋别不过来，为什么不能够select * from Table group by id，为什么一定不能是*，而是某一个列或者某个列的聚合函数，group by 多个字段可以怎么去很好的理解呢？不过最后还是转过来了，简单写写吧，大牛们直接略过吧。 =========正文开始===========

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GROUP BY与COUNT用法详解

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聚合函数在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前，我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数：聚合函数，例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。 SELECT SUM(population) FROM bbc 这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上，结果就是该查询只返回一个结果，即国家的总人口数。

报表开发之扩展GROUP BY

Allen的专栏

11-02

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1. 报表开发之扩展GROUP BY

group by、rollup、cube的用法以及区别

leefang_cvic的博客

04-24

821

在此使用oracle，oracle 中的用法为 group by [rollup|cube]( colomn),sql server中的用法为group by colomn with [rollup|cube] 首先要弄明白rollup 和cube，就要知道group by的用法，group by 为对列进行分组，只展现分组统计的值，而rollup 为分层次展现，cube...

数据分组还在手忙脚乱？Python groupby一招搞定，效率翻倍！

xyh2004的博客

07-15

5644

itertools.groupby是 Python 标准库itertools模块中的一个强大工具，它能够对可迭代对象中的元素进行分组。不同于数据库查询语言中的 GROUP BY 语句，groupby并不会自动对数据进行排序，因此在使用前通常需要先对数据进行预排序，以保证相同元素连续出现，这样才能正确地进行分组。

mysql80新特性groupby

计算机毕业论文源码，学生个人网页制作html源码。贴近用户做网络推广和互联网优化。

11-17

358

mysql5.5和8.0有什么区别？我要怎么学mysql8.0? 不是学了sql语言就会操作所有的数据库,sql语言有很多的分支，但都是以sql基础语言为根本的，初学者先了解sql语言中的基本概念，比如语句结构啊，数据类型啊等等，再去学习mysql mysql8好用吗？现在用的多吗？ mysql8可以说是一个质的...

mysql 查询语法 group by

weixin_40849725的博客

07-02

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mysql 查询语法数据的准备如下：一、查询语句的基本语法二、在单表上查询数据2.1、查询所有字段 select *2.2、按条件查询（1）比较运算符(><, between and)（2）逻辑运算符(! not, || or, && and)（3）模糊查询(like % _)（4）空值查询三、使用聚合函数查询数据3.1、group by 分组查询数据指从数据库中获取所需要的数据。查询数据是数据库操作中最常用，也是最重要的操作。用户可以根据自己对数据的需求，使用不同的查询方

Oracle常用的group by相关内容（rollup、cube、grouping sets）

qq_36047372的博客

06-12

523

Oracle的group by除了基本用法以外，还有3种扩展用法，分别是rollup、cube、grouping sets。 1 rollup 分类计算合计，小计

31、SQL中GROUP BY子句的使用与限制

07-02

本文详细介绍了SQL中GROUP BY子句的使用方法及其限制，包括获取唯一值的两种方式、GROUP BY的列限制与表达式分组规则，以及其在不同数据库系统中的差异。同时，文章还通过多个实际案例展示了GROUP BY在数据统计与分析中的应用场景，并提供了性能优化建议和高级用法，帮助读者全面掌握GROUP BY的使用技巧。

5、数据汇总的艺术：掌握SQL Server中的GROUP BY、CUBE、ROLLUP和COMPUTE

weixin_28729843的博客

05-31

135

本文深入探讨了SQL Server中GROUP BY、CUBE、ROLLUP和COMPUTE等数据汇总工具的使用方法及应用场景，结合实际案例讲解了复杂聚合需求的处理方式，并提供了查询性能优化和最佳实践建议，帮助读者在数据处理和分析领域更加得心应手。

22、数据分组汇总分析：NumPy数组与pandas groupby方法的应用

work3的博客

09-25

本文详细介绍了如何使用NumPy数组和pandas的groupby方法进行数据分组与汇总分析。通过实际案例展示了NumPy在高效遍历计算中的优势，以及pandas groupby在灵活分组聚合中的强大功能。进一步探讨了结合自定义函数与apply方法实现复杂统计需求的技术，并比较了不同方法的适用场景。文章还强调了数据质量、样本量和异常值处理等实际应用中的关键注意事项，帮助读者提升数据处理效率与分析深度。

20、深入理解 GroupBy 对象：数据分组与聚合的强大工具

w7x8y9z的博客

10-29

本文深入讲解了pandas中GroupBy对象的使用，涵盖其基础概念、创建方法、核心属性与方法（如groups、get_group、first、last、nth、head、tail）、聚合操作（sum、mean、max、min）以及agg和apply方法的应用。文章还介绍了按多列分组的策略，并结合美国1000家大公司数据集进行实际案例分析，展示了如何通过GroupBy进行部门与行业维度的财务分析。最后总结了使用GroupBy时的注意事项与未来展望，帮助读者高效实现复杂数据分析任务。

27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1).pdf

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金融监管银保监会监管数据安全管理办法：数据采集存储使用全流程风险防控体系构建

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内容概要：《中国银保监会监管数据安全管理办法（试行）》旨在规范监管数据的安全管理，提升数据保护能力，防范安全风险。办法明确了监管数据的定义、范围及其在采集、存储、处理、使用、委托服务及销毁等全生命周期中的安全管理要求。强调数据应依法合规采集，通过专用网络传输，存储于安全环境，并实施分级分类防护措施。对数据使用限定了用途和设备范围，要求脱敏处理和可追溯管理，并严格管控对外提供和跨境共享。针对委托服务机构设定了准入条件和协议管理机制，明确安全责任。同时建立自查、评估、检查和应急报告机制，确保数据安全事件及时处置和上报。; 适合人群：银保监会及其派出机构工作人员、受托提供监管数据服务的企事业单位、金融机构信息技术与数据管理人员。; 使用场景及目标：①指导监管数据全生命周期的安全管理实践；②规范受托机构的服务准入与安全管理；③建立健全数据安全风险防控与应急响应机制；④支持监管数据在合规前提下的有效利用与共享。; 阅读建议：本办法具有较强的政策性和操作性，建议结合实际工作流程对照执行，重点关注数据分类、权限控制、技术防护和应急管理等方面要求，并定期开展合规自查与培训。

2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）

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软件工程基于多语言技术栈的电商平台后端设计：高并发与可维护性优化方案研究

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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）

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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型任务调度算法，旨在优化异构分布式系统中的任务分配与执行效率。通过Matlab代码实现，该算法利用遗传算法的全局搜索能力，解决任务调度中的复杂优化问题，提升系统资源利用率和任务完成速度。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建及交叉变异操作，并通过仿真实验验证了其相较于传统方法在调度性能上的优越性。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事分布式系统、任务调度或智能优化算法研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于异构计算环境下的高效任务调度；②为科研人员提供遗传算法在调度领域应用的完整实现案例，支持进一步改进与对比实验；③服务于高校教学与课程设计中关于智能优化算法的实践环节。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行调试与运行，深入理解遗传算法在任务调度中的具体实现细节，并可通过修改参数或引入其他优化策略开展扩展性研究。

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机）（Matlab代码实现）

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基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机）（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型，涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式，并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题，优化能源分配，降低运行成本，提高可再生能源利用率，同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用，包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程，并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外，文档还列举了大量相关电力系统优化案例，如负荷预测、储能配置、潮流计算等，展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法；②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线；③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考；阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注目标函数构建与约束条件处理，同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习，以提升综合应用能力。

达梦数据库 groupby 合并函数并以逗号隔开

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