group by 详解

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：

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