“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。
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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。
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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。
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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。
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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
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select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和 from A group by 类别, 摘要 |
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 |
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select 类别, avg(数量) AS 平均值 from A group by 类别; |
1 |
select 类别, count(*) AS 记录数 from A group by 类别; |
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select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A group by 类别 having sum(数量) > 18 |
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select 类别, SUM(数量)from A where 数量 gt;8 group by 类别 having SUM(数量) gt; 10 |
1 |
select * from A where 数量 > 8 |
执行结果:
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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。
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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:
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
from:http://www.cnblogs.com/rainman/archive/2013/05/01/3053703.html