Sql группировка: Оператор SQL GROUP BY: синтаксис, примеры

Содержание

Группирование строк в результатах запроса — Visual Database Tools

Twitter

LinkedIn

Facebook

Адрес электронной почты

Статья

05/23/2023

Применимо к:SQL Server

Если нужно создать подытог или отобразить другие сводные сведения о подмножествах таблицы, создайте группы, используя статистический запрос. Каждая такая группа обобщает данные всех строк таблицы, имеющих одно и то же значение.

Например, нужно узнать среднюю стоимость книг, данные о которых хранятся в таблице titles , и разделить результаты в соответствии с идентификаторами издателей. Для этого следует сгруппировать запрос на основе идентификатора издателя (например pub_id). Сведения, выведенные таким запросом, могли бы выглядеть следующим образом:

Группируя данные, можно отобразить только сводные или сгруппированные данные, подобные следующим.

Значения сгруппированных столбцов (столбцов, указанных в предложении GROUP BY). В приведенном выше примере столбец pub_id является сгруппированным.
Значения, созданные агрегатными функциями, такими как SUM( ) и AVG( ). В приведенном выше примере второй столбец создается путем применения функции AVG( ) к столбцу price .

Отобразить значения отдельных строк нельзя. Например, если группируются данные только по идентификаторам издателей, нельзя отобразить в запросе еще и отдельные названия книг. Таким образом, если столбцы добавляются в вывод запроса, конструктор запросов и представлений автоматически добавляет их в предложение GROUP BY инструкции на панели SQL. Если нужно, чтобы столбец содержал статистические данные, можете определить для него агрегатную функцию.

Если данные группируются по нескольким столбцам, каждая группа в запросе отображает статистические значения всех столбцов группировки.

Например, следующий запрос таблицы titles группирует данные по идентификаторам издателей (pub_id) и типам книг (type). Результаты запроса упорядочиваются по идентификаторам издателей и представляют сводные данные о каждом типе книг, издаваемых издателем:

SELECT pub_id, type, SUM(price) Total_price  
FROM titles  
GROUP BY pub_id, type

Итоговый вывод мог бы выглядеть следующим образом:

Группирование строк

Инициируйте запрос, добавив таблицы, сводную информацию о которых нужно получить, на панель диаграмм.
Щелкните правой кнопкой мыши фон панели диаграммы и выберите из контекстного меню пункт Добавить Group By . Конструктор запросов и представлений добавляет столбец Группировать в сетку на панели критериев.
Добавьте столбец или столбцы, которые нужно сгруппировать, на панель критериев. Если нужно, чтобы столбец был отображен в выводе запроса, не забудьте убедиться в том, что для вывода выбран столбец Вывод .
Конструктор запросов и представлений добавит в инструкцию, отображаемую на панели SQL, предложение GROUP BY. Например, инструкция SQL может иметь такой вид:
```
SELECT pub_id  
FROM titles  
GROUP BY pub_id  
```
Добавьте на панель критериев столбец или столбцы, статистическую информацию о которых нужно получить. Убедитесь, что столбец помечен для вывода.
В ячейке Группировать для столбца, статистическую информацию о котором нужно получить, выберите подходящую агрегатную функцию.
Конструктор запросов и представлений автоматически назначает суммируемому столбцу псевдоним, Псевдоним, созданный автоматически, можно заменить более содержательным псевдонимом. Дополнительные сведения см. в статье о создании псевдонимов столбцов.
Соответствующая инструкция могла бы выглядеть на панели SQL следующим образом:
```
SELECT   pub_id, SUM(price) AS Totalprice  
FROM     titles  
GROUP BY pub_id  
```

Сортировка и группировка результатов запроса

Группировка (GROUP) | Основы реляционных баз данных

Зарегистрируйтесь для доступа к 15+ бесплатным курсам по программированию с тренажером

С агрегатными функциями связано множество разных задач. Например, они помогают вывести общее число топиков для каждого пользователя. Так это может выглядеть:

SELECT COUNT(*) FROM topics WHERE user_id = 3;
SELECT COUNT(*) FROM topics WHERE user_id = 4;
-- . ..

При этом здесь мы сталкиваемся с одной сложностью — невозможно выполнить данную задачу за один запрос, используя только функции. Нам придется делать выборку для каждой категории индивидуально, а это долго и неудобно. Если пользователей тысячи, то такое решение вопроса неприемлемо в принципе.

Подобные задачи возникают настолько часто, что для них существует специальная форма GROUP BY. В этом уроке мы изучим, как работает эта функция.

GROUP BY

Эта функция группирует строки по определенному признаку и выполняет подсчеты внутри каждой группы независимо от других групп:

SELECT user_id, COUNT(*) FROM topics GROUP BY user_id;
 user_id | count
---------+-------
      71 |     1
      80 |     1
      84 |     3
      92 |     1
      60 |     1
      97 |     2
      98 |     1
      44 |     1
      40 |     1
      43 |     1

В запросе выше мы создали группы записей по значению поля user_id. Эти данные можно представить себе как набор виртуальных таблиц, каждая из которых содержит все записи по одному пользователю. Подсчет количества идет по каждому пользователю независимо от других. К результатам такой выборки можно применять сортировку и лимитирование:

SELECT user_id, COUNT(*) FROM topics GROUP BY user_id ORDER BY count DESC LIMIT 3;
 user_id | count
---------+-------
      84 |     3
      97 |     2
      57 |     2

С помощью сортировки мы можем обращаться не только к полям самой таблицы, но и к вычисленному значению. По умолчанию имя этого виртуального поля совпадает с именем функции, но его можно изменить с помощью механизма псевдонимов:

SELECT user_id, COUNT(*) AS topics_count
  FROM topics
  GROUP BY user_id
  ORDER BY topics_count DESC
  LIMIT 3;

Псевдонимы создаются не только для агрегатных значений, но и для любых имен в запросе. Переименовываются даже существующие поля. Общая структура имени выглядит так: <expression> AS <name>.

У псевдонимов есть одно удобное свойство. Если определить их в одном месте, они становятся доступны в других частях SQL-запроса:

SELECT first_name AS name FROM users ORDER BY name;

Теперь попытаемся выполнить следующий запрос:

SELECT user_id, created_at, COUNT(*) AS topics_count FROM topics GROUP BY user_id;

Запрос завершится с ошибкой:

ERROR:  column "topics. created_at" must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function
LINE 1: SELECT user_id, created_at, COUNT(*) AS topics_count FROM topics G...

Чтобы лучше понять работу GROUP BY, разберемся, почему запрос выше не сработает.

Дело в том, что группировка обращается к записям в таблице и создает из них независимые группы записей, по которым проводится анализ.

Группа записей — не то же самое, что одна запись. Мы не можем просто взять и указать имя любого поля — база данных сама не выберет какое-то значение из этой группы. Такое поведение создает неоднозначность и не несет в себе смысла.

СУБД отслеживает такие ошибки и просит выполнить одно из двух действий:

Действие 1 — указать поле created_at в выражении GROUP BY. Тогда значение поля для каждой записи из группы будет одинаковым — в этом и суть группировки. Значит, СУБД однозначно определит, что нужно добавить в результат:

    SELECT user_id, created_at, COUNT(*) AS topics_count
      FROM topics
      GROUP BY user_id, created_at;
     user_id |       created_at        | topics_count
    ---------+-------------------------+--------------
          40 | 2018-12-05 18:40:05. 603 |            1
          67 | 2018-12-06 05:23:40.65  |            1

Такой запрос выполнит группировку сначала по user_id, а затем по дате создания. Даты создания у всех топиков почти наверняка уникальны, поэтому вся таблица разобьется на группы по одному элементу. Смысла в таком запросе не очень много, гораздо полезнее сделать то же самое с разбивкой по дням или месяцам. Тогда можно будет увидеть, сколько топиков создает конкретный пользователь каждый день:

-- В этом запросе используется функция EXTRACT,
-- которая извлекает значения из даты: например, номер дня или месяца
SELECT user_id, EXTRACT(day from created_at) AS day, COUNT(*) AS topics_count
FROM topics
GROUP BY user_id, day
ORDER BY user_id;
user_id | day | topics_count
--------+-----+--------------
      1 |   5 |            1
      1 |   6 |            1
      4 |   6 |            1
      6 |   5 |            1
      7 |   6 |            2
      8 |   5 |            1
      9 |   6 |            1

Действие 2 — использовать created_at внутри агрегатной функции. В таком случае мы получим результат на основе анализа всех значений в рамках группы. Например, добавление вызова MAX(created_at) посчитает дату последнего добавленного топика для каждой группы:

SELECT user_id, MAX(created_at), COUNT(*) AS topics_count
FROM topics
GROUP BY user_id;
user_id |           max           | topics_count
--------+-------------------------+--------------
     40 | 2018-12-05 18:40:05.603 |            1
     67 | 2018-12-06 05:23:40.65  |            1
     49 | 2018-12-06 14:55:08.99  |            1
     43 | 2018-12-06 00:20:11.835 |            1

HAVING

Иногда встречаются более сложные ситуации, в которых нужно проводить анализ только по некоторым группам. Предположим, что мы хотим выбрать всех пользователей, у которых количество топиков больше одного. Эта задача сводится к поиску групп, в которых более одной записи.

Подобный запрос невозможно сделать через WHERE, потому что эти условия применяются к записям исходной выборки, еще до создания самих групп.

В этой задаче понадобится дополнение к GROUP BY, которое называется HAVING:

SELECT user_id, COUNT(*) FROM topics
  GROUP BY user_id
  HAVING COUNT(*) > 1;
 user_id | count
---------+-------
      84 |     3
      97 |     2
      57 |     2
      30 |     2
      83 |     2
       7 |     2
      38 |     2
       1 |     2
(8 rows)

Подчеркнем, что HAVING нужен для отбора групп по какому-то агрегатному признаку — например, количеству записей в группе. Если вам надо посмотреть значение конкретного поля, используйте именно WHERE.

Группировка — это мощный, но в то же время сложный инструмент, который помогает анализировать данные в таблицах. Не заморачивайтесь над тем, чтобы выучить группировку от и до прямо сейчас. Опытные разработчики пользуются ей не каждый день и сами постоянно подсматривают в документацию.

Важно понимать спектр задач, для которых группировка подходит, а остальное — дело техники и умения читать документацию. Это общее правило, характерное и для многих других аспектов баз данных.

ГРУППИРОВКА (Transact-SQL) — SQL Server

Редактировать

Твиттер

Фейсбук

Электронная почта

Статья
23.05.2023

Применяется к: SQL Server База данных SQL Azure Azure SQL Управляемый экземпляр Azure Synapse Analytics Конечная точка SQL в Microsoft Fabric Warehouse в Microsoft Fabric

Указывает, является ли указанное выражение столбца в списке GROUP BY агрегированным или нет. GROUPING возвращает 1 для агрегирования или 0 для отсутствия агрегирования в результирующем наборе. GROUPING можно использовать только в предложениях SELECT