group by all与group by 区别

SQL ALL关键字详解
本文详细介绍了在SQL查询中使用ALL关键字的方法,特别是结合GROUP BY进行分组查询时的应用。通过示例展示了如何处理那些不完全符合WHERE子句条件的组,并提供了解决方案来避免NULL值的出现。

   在分组查询中使用all关键字,查询结果将包括由group by 子句产生的所有组,即使这些组没有符合Where子句的条件,这些没有符合条件的结果将会显示NULL为值,如果不想显示为NULL,则可用CASE。

 

   只有在有WHERE子句时,ALL关键字才有意义。

 

declare @b table(
i int,
b int
)
Insert @b Select 1,11
Union all Select 5,22
Union all Select 3,3
Union all Select 2,5
Union all Select 2,11
Union all Select 1,25

 

--group 没有使用all

Select i,Sum(b) as 合计 From @b
Where b>10
Group By i
/*结果
i   合计
--------------------------
1 36
2 11
5 22
*/

 

-- group 使用all

Select i,Sum(b) as 合计 From @b
Where b>10
Group By All i
/*结果
i  合计
--------------------------
1 36
2 11
3 NULL
5 22
*/

--group 使用all且使用case
select i, case when sum(b) is not null
then sum(b)
else
0
end
as 合计 from @b where b>10 group by all i
/*结果
i   合计
--------------------------
1 36
2 11
3 0
5 22
*/

 

SQL 中的 `GROUP BY ALL` 是一种特殊的分组方式,它允许在分组查询时保留那些未在 `SELECT` 子句中显式聚合的列,前提是这些列的值在分组中是唯一的。标准的 `GROUP BY` 不同,`GROUP BY ALL` 不强制要求 `SELECT` 子句中的所有非聚合列都出现在 `GROUP BY` 子句中,只要这些列的值在每个分组中是唯一的。 ### 使用场景 `GROUP BY ALL` 常用于以下情况: - 当某些列在逻辑上是唯一的,即使它们没有在 `GROUP BY` 子句中指定,也可以安全地包含在 `SELECT` 子句中。 - 在 SQL Server 中,`GROUP BY ALL` 可以简化查询,减少 `GROUP BY` 子句中的列数,尤其是在多个查询结果集合并时。 ### 示例 假设有一个销售表 `Sales`,包含如下字段: - `Region`:地区 - `Commodity`:商品 - `SalesVolume`:销量 以下是一个使用 `GROUP BY ALL` 的示例: ```sql SELECT Region, Commodity, SUM(SalesVolume) AS TotalSales FROM Sales GROUP BY ALL Region, Commodity; ``` 在这个例子中,`Region` 和 `Commodity` 被用作分组依据。即使 `Commodity` 在 `GROUP BY` 子句中没有显式指定为唯一列,只要它在每个 `Region` 分组中是唯一的,就可以安全地包含在 `SELECT` 子句中。 ### 注意事项 - `GROUP BY ALL` 在 SQL Server 中已被弃用,Microsoft 建议避免在新开发工作中使用它,因为它可能在未来的版本中被删除[^1]。 - 在 Microsoft Access 中,并不支持 `GROUP BY ALL`,因此需要通过多列分组来实现类似的功能。 ### GROUPING SETS GROUP BY ALL 的对比 `GROUPING SETS` 是另一种分组机制,它允许在一个查询中指定多个分组集,结果等效于对每个分组集执行 `UNION ALL` 操作。虽然 `GROUPING SETS` 和 `GROUP BY ALL` 都可以实现多维度的分组,但它们的应用场景不同。`GROUPING SETS` 更适合于需要对不同维度进行聚合的情况,而 `GROUP BY ALL` 更适合于简化 `GROUP BY` 子句中的列数[^2]。 ```sql SELECT Region, Commodity, SUM(SalesVolume) AS TotalSales FROM Sales GROUP BY GROUPING SETS (ROLLUP(Region, Commodity), CUBE(Region, Commodity)); ``` 在这个例子中,`GROUPING SETS` 被用来同时计算 `ROLLUP` 和 `CUBE` 的结果,提供多维度的汇总数据。 --- ###
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