SQL中Group By的使用

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1、概述

2、原始表

3、简单Group By

4、Group By 和 Order By

5、Group By中Select指定的字段限制

6、Group By All

7、Group By与聚合函数

8、Having与Where的区别

9、Compute 和 Compute By

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

 

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：

示例10：Compute

 

select *

from A

where 数量>8

compute max(数量),min(数量),avg(数量)

执行结果如下：

compute子句能够观察“查询结果”的数据细节或统计各列数据（如例10中max、min和avg），返回结果由select列表和compute统计结果组成。

 

示例11：Compute By

 

select *

from A

where 数量>8

order by 类别

compute max(数量),min(数量),avg(数量) by 类别

执行结果如下：

 

示例11与示例10相比多了“order by 类别”和“... by 类别”，示例10的执行结果实际是按照分组（a、b、c）进行了显示，每组都是由改组数据列表和改组数统计结果组成，另外：

 

compute子句必须与order by子句用一起使用

compute...by与group by相比，group by 只能得到各组数据的统计结果，而不能看到各组数据

在实际开发中compute与compute by的作用并不是很大，SQL Server支持compute和compute by，而Access并不支持

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