order_by_、group_by_、having的用法区别

写于 2012-11-20 22:14  doc文档上。

Having

这个是用在聚合函数的用法。当我们在用聚合函数的时候，一般都要用到GROUP BY 先进行分组，然后再进行聚合函数的运算。运算完后就要用到HAVING 的用法了，就是进行判断了，例如说判断聚合函数的值是否大于某一个值等等。

select customer_name,sum(balance)

from balance

group by customer_name

having balance>200; yc_rpt_getnew

order by 、group by 、having的用法区别

order by 从英文里理解就是行的排序方式，默认的为升序。 order by 后面必须列出排序的字段名，可以是多个字段名。

group by 从英文里理解就是分组。必须有“聚合函数”来配合才能使用，使用时至少需要一个分组标志字段。

什么是“聚合函数”？

像sum()、count()、avg()等都是“聚合函数”

使用group by 的目的就是要将数据分类汇总。

一般如：

select 单位名称,count(职工id),sum(职工工资) form [某表]

group by 单位名称

这样的运行结果就是以“单位名称”为分类标志统计各单位的职工人数和工资总额。

在sql命令格式使用的先后顺序上，group by 先于 order by。

select 命令的标准格式如下：

SELECT select_list


[ INTO new_table ]

FROM table_source

[ WHERE search_condition ]

[ GROUP BY group_by_expression ]

[ HAVING search_condition ]

1. GROUP BY 是分组查询, 一般 GROUP BY 是和聚合函数配合使用

group by 有一个原则,就是 select 后面的所有列中,没有使用聚合函数的列,必须出现在 group by 后面（重要）

例如,有如下数据库表：

A    B

1    abc

1    bcd

1    asdfg

如果有如下查询语句（该语句是错误的，原因见前面的原则）

select A,B from table group by A

该查询语句的意图是想得到如下结果(当然只是一相情愿)

A     B

       abc

1     bcd

asdfg

右边3条如何变成一条,所以需要用到聚合函数，如下(下面是正确的写法):

select A,count(B) as 数量 from table group by A

这样的结果就是

A 数量

1    3

2. Having

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，条件中不能包含聚组函数，使用where条件显示特定的行。

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 条件显示特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。

having 子句被限制子已经在SELECT语句中定义的列和聚合表达式上。通常，你需要通过在HAVING子句中重复聚合函数表达式来引用聚合值，就如你在SELECT语句中做的那样。例如：

SELECT A COUNT(B) FROM TABLE GROUP BY A
HAVING COUNT(B)>2

Grouping 的用法：

指示是否聚合 group by 列表中的指定表达式。在结果集中，如果 Grouping 返回 1 ，表示聚合；如果
Grouping 返回 0 ，表示非聚合。如果指定了
Group by ，那么只能用在 Select ， Having ， Order by 中。

注释：

GROUPING 用于区分标准空值和由
ROLLUP 、 CUBE 或 GROUPING
SETS 返回的空值。作为 ROLLUP 、 CUBE 或 GROUPING SETS 操作结果返回的
NULL 是 NULL 的特殊应用。它在结果集内作为列的占位符，表示全体。

举例：

CREATE TABLE tt ( 产地 CHAR ( 8), 水果 CHAR (
8), 重量 INT  
)

INSERT tt VALUES (
' 北方 ' , ' 香蕉 ' , 3)

INSERT tt VALUES (
' 北方 ' , ' 水蜜桃 ' , 2)

INSERT tt VALUES (
' 南方 ' , ' 桔子 ' , 3)

INSERT tt VALUES (
' 北方 ' , ' 水蜜桃 ' , 5)

INSERT tt VALUES (
' 南方 ' , ' 香蕉 ' , 3)

INSERT tt VALUES (
' 南方 ' , ' 水蜜桃 ' , 6)

INSERT tt VALUES (
' 北方 ' , ' 桔子 ' , 8)

select

CASE WHEN ( GROUPING ( 产地 ) = 1) THEN ' 总计 '

ELSE ISNULL ( 产地 , 'UNKNOWN' )

END AS 产地 ,

CASE WHEN ( GROUPING ( 水果 ) = 1) THEN ' 小计 '

ELSE ISNULL ( 水果 , 'UNKNOWN' )

END AS 产地 ,

SUM ( 重量 ) 总重量

FROM TT

GROUP BY 产地 , 水果

WITH ROLLUP

结果：

/************************

北方     
桔子     
8

北方     
水蜜桃    7

北方     
香蕉     
3

北方     
小计     
18

南方     
桔子     
3

南方     
水蜜桃    6

南方     
香蕉     
3

南方     
小计     
12

总计     小计       30

*************************/

GROUPING(字段)=1的是对应字段汇总的

GROUPING(字段)=0的是对应字段原来的明细的信息

oracle Rollup 和 Cube用法

Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外，还支持ROLLUP和CUBE语句。如果是ROLLUP(A, B, C)的话，首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后对(A、B)进行GROUP BY，然后是(A)进行GROUP
BY，最后对全表进行GROUP BY操作。如果是GROUP BY CUBE(A, B, C)，则首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后依次是(A、B)，(A、C)，(A)，(B、C)，(B)，(C)，最后对全表进行GROUP BY操作。 grouping_id()可以美化效果：

Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外，还支持ROLLUP和CUBE语句。

除本文内容外，你还可参考：

    分析函数参考手册：
http://xsb.itpub.net/post/419/33028

    分析函数使用例子介绍：http://xsb.itpub.net/post/419/44634

SQL> create table t as select * from dba_indexes; 表已创建。

SQL> select index_type, status, count(*) from t group by index_type, status;

INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)

--------------------------- -------- ----------

LOB VALID 51

NORMAL N/A 25

NORMAL VALID 479

CLUSTER VALID 11



下面来看看ROLLUP和CUBE语句的执行结果。


SQL> select index_type, status, count(*) from t group by rollup(index_type,
status);

INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)

--------------------------- -------- ----------

LOB VALID 51

LOB 51

NORMAL N/A 25

NORMAL VALID 479

NORMAL 504

CLUSTER VALID 11

CLUSTER 11

566

已选择8行。

SQL> select index_type, status, count(*) from t group by cube(index_type,
status);

INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)

--------------------------- -------- ----------

566

N/A 25

VALID 541

LOB 51

LOB VALID 51

NORMAL 504

NORMAL N/A 25

NORMAL VALID 479

CLUSTER 11

CLUSTER VALID 11



已选择10行。

查询结果不是很一目了然，下面通过Oracle提供的函数GROUPING来整理一下查询结果。

SQL> select grouping(index_type) g_ind, grouping(status) g_st, index_type,
status, count(*)

2 from t group by rollup(index_type, status) order by 1, 2;

G_IND G_ST INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)

---------- ---------- --------------------------- -------- ----------

0 0 LOB VALID 51

0 0 NORMAL N/A 25

0 0 NORMAL VALID 479

0 0 CLUSTER VALID 11

0 1 LOB 51

0 1 NORMAL 504

0 1 CLUSTER 11

1 1 566



已选择8行。

这个查询结果就直观多了，和不带ROLLUP语句的GROUP
BY相比，ROLLUP增加了对INDEX_TYPE的GROUP BY统计和对所有记录的GROUP BY统计。

就是说，如果是ROLLUP(A, B, C)的话，首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后对(A、B)进行GROUP BY，然后是(A)进行GROUP BY，最后对全表进行GROUP BY操作。



下面看看CUBE语句。



SQL> select grouping(index_type) g_ind, grouping(status) g_st, index_type,
status, count(*)

2 from t group by cube(index_type, status) order by 1, 2;



G_IND G_ST INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)

---------- ---------- --------------------------- -------- ----------

0 0 LOB VALID 51

0 0 NORMAL N/A 25

0 0 NORMAL VALID 479

0 0 CLUSTER VALID 11

0 1 LOB 51

0 1 NORMAL 504

0 1 CLUSTER 11

1 0 N/A 25

1 0 VALID 541

1 1 566

已选择10行。

和ROLLUP相比，CUBE又增加了对STATUS列的GROUP BY统计。

如果是GROUP BY CUBE(A, B, C)，则首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后依次是(A、B)，(A、C)，(A)，(B、C)，(B)，(C)，最后对全表进行GROUP BY操作。

除了使用GROUPING函数，还可以使用GROUPING_ID来标识GROUP BY结果。



SQL> select grouping_id(index_type, status) g_ind, index_type, status,
count(*)

2 from t group by rollup(index_type, status) order by 1;



G_IND INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)

---------- --------------------------- -------- ----------

0 LOB VALID 51

0 NORMAL N/A 25

0 NORMAL VALID 479

0 CLUSTER VALID 11

1 LOB 51

1 NORMAL 504

1 CLUSTER 11

3 566



已选择8行。



SQL> select grouping_id(index_type, status) g_ind, index_type, status,
count(*)

2 from t group by cube(index_type, status) order by 1;



G_IND INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)

---------- --------------------------- -------- ----------

0 LOB VALID 51

0 NORMAL N/A 25

0 NORMAL VALID 479

0 CLUSTER VALID 11

1 LOB 51

1 NORMAL 504

1 CLUSTER 11

2 N/A 25

2 VALID 541

3 566

已选择10行。

grouping_id()可以美化效果：

select DECODE(GROUPING_ID(C1), 1, '合计', C1) D1,

DECODE(GROUPING_ID(C1, C2), 1, '小计', C2) D2,

DECODE(GROUPING_ID(C1, C2, C1 + C2), 1, '小计', C1 + C2)
D3,

count(*),

GROUPING_ID(C1, C2, C1 + C2, C1 + 1, C2 + 1),

GROUPING_ID(C1)

from T2

group by rollup(C1, C2, C1 + C2, C1 + 1, C2 + 1);

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1.报表合计专用的Rollup函数

销售报表

广州 1月 2000元

广州 2月 2500元

广州 4500元

深圳 1月 1000元

深圳 2月 2000元

深圳 3000元

所有地区 7500元

以往的查询SQL:

Select area,month,sum(money) from SaleOrder group by area,month

然后广州，深圳的合计和所有地区合计都需要在程序里自行累计

1.其实可以使用如下SQL:

Select area,month,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup(area,month)

就能产生和报表一模一样的纪录

2.如果year不想累加，可以写成

Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by year,
rollup(month,area)

另外Oracle 9i还支持如下语法:

Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by
rollup((year,month),area)

3.如果使用Cube(area,month)而不是RollUp(area,month)，除了获得每个地区的合计之外，还将获得每个月份的合计，在报表最后显示。


4.Grouping让合计列更好读

RollUp在显示广州合计时，月份列为NULL，但更好的做法应该是显示为"所有月份" Grouping就是用来判断当前Column是否是一个合计列，1为yes，然后用Decode把它转为"所有月份"


Select Decode(Grouping(area),1,'所有地区',area) area,
Decode(Grouping(month),1,'所有月份',month), sum(money) From
SaleOrder Group by RollUp(area,month);

2.对多级层次查询的start with.....connect by

比如人员组织,产品类别,Oracle提供了很经典的方法

SELECT LEVEL, name, emp_id,manager_emp_id FROM employee START WITH
manager_emp_id is null CONNECT BY PRIOR emp_id = manager_emp_id;

上面的语句demo了全部的应用,start with指明从哪里开始遍历树,如果从根开始,那么它的manager应该是Null,如果从某个职员开始,可以写成emp_id='11'


CONNECT BY 就是指明父子关系,注意PRIOR位置

另外还有一个LEVEL列,显示节点的层次

3.更多报表/分析决策功能

3.1 分析功能的基本结构

分析功能() over( partion子句,order by子句,窗口子句)

概念上很难讲清楚,还是用例子说话比较好.

3.2 Row_Number 和 Rank, DENSE_Rank

用于选出Top 3 sales这样的报表

当两个业务员可能有相同业绩时,就要使用Rank和Dense_Rank

比如

金额 RowNum Rank Dense_Rank

张三 4000元 1 1 1

李四 3000元 2 2 2

钱五 2000元 3 3 3

孙六 2000元 4 3 3

丁七 1000元 5 5 4

这时,应该把并列第三的钱五和孙六都选进去,所以用Ranking功能比RowNumber保险.至于Desnse还是Ranking就看具体情况了。

SELECT salesperson_id, SUM(tot_sales) sp_sales, RANK( ) OVER (ORDER BY
SUM(tot_sales) DESC) sales_rank FROM orders GROUP BY salesperson_id

3.3 NTILE 把纪录平分成甲乙丙丁四等

比如我想取得前25%的纪录,或者把25%的纪录当作同一个level平等对待,把另25%当作另一个Level平等对待

SELECT cust_nbr, SUM(tot_sales) cust_sales, NTILE(4) OVER (ORDER BY
SUM(tot_sales) DESC) sales_quartile FROM orders GROUP BY cust_nbr ORDER BY 3,2
DESC;

NTITLE(4)把纪录以 SUM(tot_sales)排序分成4份.

3.4 辅助分析列和Windows Function

报表除了基本事实数据外,总希望旁边多些全年总销量,到目前为止的累计销量,前后三个月的平均销量这样的列来参考.

这种前后三个月的平均和到目前为止的累计销量就叫windows function, 见下例

SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales, SUM(SUM(tot_sales)) OVER (ORDER BY
month ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) max_preceeding FROM
orders GROUP BY month ORDER BY month;

SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales, AVG(SUM(tot_sales)) OVER (ORDER BY
month ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) rolling_avg FROM orders GROUP
BY month ORDER BY month;

Windows Function的关键就是Windows子句的几个取值

1 PRECEDING 之前的一条记录

1 FOLLOWING 之后的一条记录

UNBOUNDED PRECEDING 之前的所有记录

CURRENT ROW 当前纪录

4.SubQuery总结

SubQuery天天用了,理论上总结一下.SubQuery 分三种

1.Noncorrelated 子查询 最普通的样式.

2.Correlated Subqueries 把父查询的列拉到子查询里面去,头一回cyt教我的时候理解了半天.

3.Inline View 也被当成最普通的样式用了.

然后Noncorrelated 子查询又有三种情况

1.返回一行一列 where price < (select max(price) from goods
)

2.返回多行一列 where price>= ALL (select price from goods
where type=2)

or where NOT price< ANY(select price from goods where type=2)

最常用的IN其实就是=ANY()

3.返回多行多列 一次返回多列当然就节省了查询时间

UPDATE monthly_orders SET (tot_orders, max_order_amt) = (SELECT COUNT(*),
MAX(sale_price) FROM cust_order) DELETE FROM line_item WHERE (order_nbr,
part_nbr) IN (SELECT order_nbr, part_nbr FROM cust_order c)

========================================

/*--------理解grouping sets

select a, b, c, sum( d ) from t

group by grouping sets ( a, b, c )

等效于

select * from (

select a, null, null, sum( d ) from t group by a

union all

select null, b, null, sum( d ) from t group by b

union all

select null, null, c, sum( d ) from t group by c

)

*/