SQL Group by

SQL GROUP BY 语句

参考:http://www.w3school.com.cn/sql/sql_groupby.asp

合计函数 (比如 SUM) 常常需要添加 GROUP BY 语句。

GROUP BY 语句

GROUP BY 语句用于结合合计函数,根据一个或多个列对结果集进行分组。

SQL GROUP BY 语法

SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name

SQL GROUP BY 实例

我们拥有下面这个 "Orders" 表:

O_Id OrderDate OrderPrice Customer
1 2008/12/29 1000 Bush
2 2008/11/23 1600 Carter
3 2008/10/05 700 Bush
4 2008/09/28 300 Bush
5 2008/08/06 2000 Adams
6 2008/07/21 100 Carter

现在,我们希望查找每个客户的总金额(总订单)。

我们想要使用 GROUP BY 语句对客户进行组合。

我们使用下列 SQL 语句:

SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer

结果集类似这样:

Customer SUM(OrderPrice)
Bush 2000
Carter 1700
Adams 2000

很棒吧,对不对?

让我们看一下如果省略 GROUP BY 会出现什么情况:

SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders

结果集类似这样:

Customer SUM(OrderPrice)
Bush 5700
Carter 5700
Bush 5700
Bush 5700
Adams 5700
Carter 5700

上面的结果集不是我们需要的。

那么为什么不能使用上面这条 SELECT 语句呢?解释如下:上面的 SELECT 语句指定了两列(Customer 和 SUM(OrderPrice))。"SUM(OrderPrice)" 返回一个单独的值("OrderPrice" 列的总计),而 "Customer" 返回 6 个值(每个值对应 "Orders" 表中的每一行)。因此,我们得不到正确的结果。不过,您已经看到了,GROUP BY 语句解决了这个问题。

GROUP BY 一个以上的列

我们也可以对一个以上的列应用 GROUP BY 语句,就像这样:

SELECT Customer,OrderDate,SUM(OrderPrice) FROM Orders
GROUP BY Customer,OrderDate
### 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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