SQL中什麼時候使用Group By？本文詳細講解了Group By的用法，它的簡單的定義就是將一個“數據集”劃分成若干個“小區域”，然後針對若干個“小區域”進行數據處理。 Group By中Select指定的欄位限制有哪些？ apache php mysql
“Group By”從字面上理解就是根據“By”指定的規則對資料進行分組，所謂的分組就是將一個“資料集”分割成若干個“小區域”，然後針對若干個“小區域”進行資料處理。
範例1
select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A group by 类别
#傳回結果如下表，實際上就是分類總結。
#範例2
select 类别, sum(数量) AS 数量之和 from A group by 类别 order by sum(数量) desc
傳回結果如下表
#在Access中不可以使用“order by 數量之和desc”，但在SQL Server中則可以。
5、Group By中Select指定的欄位限制
範例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
範例4
select 类别, 摘要, sum(数量) as 数量之和 from A group by all 类别, 摘要
select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和 from A group by 类别, 摘要
| #“多列分組”實際上就是按照多列（類別摘要）合併後的值進行分組，範例4中可以看到「a, a2001, 13」為「a, a2001, 11」和「a, a2001, 2」兩筆記錄的合併。 | SQL Server中雖然支援“group by all”，但Microsoft SQL Server 的未來版本中將刪除 GROUP BY ALL，避免在新的開發工作中使用 GROUP BY ALL。 Access中是不支援「Group By All」的，但Access中同樣支援多列分組，上述SQL Server中的SQL在Access可以寫成 | |
|---|---|---|
| 函數 | 作用 | |
| sum(列名) | ||
| #max(列名) | ||
| min(列名) | ||
| avg(列名) | ||
| #first(列名) | ||
| 僅Access支援 | last(列名) |
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
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
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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