group by在sql中怎么使用？

网友解答: group by在SQL语句中用于指定分组。说起来虽然只有一句话，但应用起来还是很有讲究的。例如，有下面的“订单”表，全部数据共216行：未使用聚合函数的分组当没有使用聚合函

group by在SQL语句中用于指定分组。说起来虽然只有一句话，但应用起来还是很有讲究的。

例如，有下面的“订单”表，全部数据共216行：

当没有使用聚合函数进行分组时，其效果相当于同类项合并，也就是类似于distinct的效果。例如，下面的两条语句，执行效果是完全一样的，都是用于提取产品、客户列的不重复记录：

select distinct 产品,客户 from 订单

select 产品,客户 from 订单 group by 产品,客户

凡是select中没有出现在group by子句里的所有列，都必须使用聚合函数。

例如，下面语句中的数量列既没有使用聚合函数，也没有用在分组中，因此，该语句在执行时将出错：

select 产品,客户,数量 from 订单 group by 产品,客户

正确的写法应该是：

select 产品,客户,sum(数量) from 订单 group by 产品,客户

再如，对表达式列进行统计计算：

select 产品,客户,sum(数量) as 总量,sum(单价*折扣*数量) as 总额 from 订单 group by 产品,客户

按产品列进行分组，统计每组中的记录数：

select 产品,count(*) as 记录条数 from 订单 group by 产品

这个count聚合函数中的*也可以换成某个指定的列名。例如：

select 产品,count(客户) as 记录条数 from 订单 group by 产品

请注意，这样得到的统计结果和count(*)得到的结果可能并非完全一致：count(*)仅统计数据记录的行数，不会读取列中的任何数据，因此执行效率非常高；而count(客户)在统计时会判断该列中的值，一旦出现空值就会剔除该行。也就是说，count(客户)统计的记录数是不会包括指定列内容为空的记录行的。

例如，订单表中并没有单独的年份列，我们可以使用表达式来实现按年分组：

select 客户,year(日期) as 年,sum(数量) as 总量 from 订单 group by 客户,year(日期)

其中，Year就是SQL中用于获取年份的函数。

仍以上一行语句为例，尽管该语句按“客户”和“year(日期)”分组，但它们并不一定要必须返回。例如，将其改成这样也是可以的：

select 客户,sum(数量) as 总量 from 订单 group by 客户,year(日期)

返回的总量数据仍然不变，记录数也不变，只是没有了年份列，数据查看起来比较费劲而已。

再比如，这里的分组用的是“year(日期)”，我们还可以将输出的年份列内容改成这样的表达式：

select 客户,cstr(year(日期))+'年' as 年份,sum(数量) as 总量 from {订单} group by 客户,year(日期)

由于“year(日期)”获取的数据是整数，如果要在它后面加上其它字符，就必须先将其转为字符串形式，这里的CStr就是SQL中用于将其它类型数据转为字符的函数。请注意，不同的数据库，转换函数是不一样的，CStr是Access数据库中的用法，SQLServer用的是convert。

对于这样的语句，所有的列表达式都必须使用聚合函数，否则会出现错误。例如：

select sum(单价*折扣*数量) as 总额 from 订单 where 产品='PD05'

这样得到的结果就只有一条统计行，因为没有指定分组列。

当一个select语句中既有where又有group by时，where必须写在前面，group by写在后面，这种顺序是有严格要求的，不能搞错！而当需要使用聚合函数作为查询条件时，必须使用having代替where。

例如，下面的SQL语句执行效果：

这是对产品为“PD05”的所有记录按照“客户”所进行的分组统计。如果希望仅返回总量大于2000的记录，怎么办？可以这样在where中设置吗？

select 客户,sum(数量) as 总量 from 订单 where 产品='PD05' and sum(数量)2000 group by 客户

结果出现执行错误。这是因为，where中不能使用聚合函数！

如要使用聚合函数作为数据查询条件，必须将其以having跟在group by的后面。例如：

select 客户,sum(数量) as 总量 from 订单 where 产品='PD05' group by 客户 having sum(数量)2000

这样语句就能正常执行了，如下图：

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