GROUPBY语句总结
GROUP BY语句从英⽂的字⾯意义上理解就是“根据(By)⼀定的规则进⾏分组(Group)”
作⽤是通过⼀定的规则将⼀个数据集划分成若⼲个⼩的区域，然后针对若⼲个⼩区域进⾏数据处理
在介绍GROUP BY语句之前，⾸先需要介绍和它关系密切的⼩伙伴——聚合函数
聚合函数四字祝福
——
聚合函数是对多值数据执⾏计算并返回单值的函数
以下是常⽤的聚合函数：
1. AVG——返回平均值，其中空值被忽略
例： lect dept_no, avg(sal) from table group by dept_no //统计不同部门的平均⼯资
支教总结2.COUNT——返回数量
例： lect count(name) from table //统计公司员⼯总数
count(字段名)与count(*)的区别：
如果字段名中包含空值NULL，那么count(字段名)会忽略该空值，⽽count(*)不会忽略，依然将其计⼊总数
例：
dept_1 dept_2
A D
B null
C E
由于dept_2 中有 null 值，⽤ count(dept_2) 的结果就是 2，⽤ count(*) 的结果就是 3
3. MAX——返回最⼤值
例： lect max(sal) from table //查找公司的最⾼⼯资
4. MIN——返回最⼤值
例： lect min(sal) from table //查找公司的最低⼯资
5.SUM——返回和
例： lect sum(sal) from table //统计公司⼯资总额
GROUP BY + [分组字段]
其中分组字段可以有多个。在执⾏了这个操作以后，数据集将根据分组字段的值将⼀个数据集划分成各个不同的⼩组。
⽐如有如下数据集(Table_Fruitinfo)，其中⽔果名称(FruitName)和出产国家(ProductPlace)为联合主键：
Table_Fruitinfo
如果我们想知道每个国家有多少种⽔果，那么我们可以通过如下SQL语句来完成：
SELECT COUNT(*) AS ⽔果种类, ProductPlaceAS 出产国
FROM Table_Fruitinfo
GROUP BY ProductPlace
这句SQL语句可以解释成“我按照出产国家(ProductPlace)将数据集进⾏分组，然后分别统计各个国家的⽔果种类数”。
注意：如果我们这⾥⽔果种类不是⽤Count(*)，⽽是类似如下写法的话：
SELECT FruitName, ProductPlace
FROM Table_Fruitinfo
GROUP BY ProductPlace
那么SQL在执⾏此语句的时候会报如下的类似错误：
诸葛亮与司马懿选择列表中的列'Table_Fruitinfo.FruitName'⽆效，因为该列没有包含在聚合函数或GROUPBY⼦句中
这就是我们需要注意的⼀点，使⽤GROUP BY语句时，返回集中的⾮聚合字段要么包含在Group By语句的后⾯，作为分组的依据；要使⽤GROUP BY语句时，返回集中的⾮聚合字段要么包含在Group By语句的后⾯，作为分组的依据；要么就要包含在聚合函数中。
我们可以将GROUP BY操作想象成如下的⼀个过程：
⾸先通过SELECT语句得到⼀个结果集，然后根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成了⼀条记录。这时候那些不作为分组依据的字段就有可能出现多个值（⾮聚合字段），但是⼀种分组情况只能有⼀条记录，⽽⼀个数据格是⽆法放⼊多个数值的，所以就需要通过⼀定的处理（聚合函数）将这些多值的列转化成单值，然后放⼊对应的数据格中。
+ [分组字段]
GROUP BY ALL + [分组字段]
GROUP BY ALL
使⽤ ALL 关键字，即在不使⽤ ALL 关键字的情况下，包含 GROUP BY ⼦句的 SELECT 语句查找的结果只会显⽰满⾜搜索条件的记录。⽽使⽤ ALL 关键字，即使某些记录不满⾜搜索条件，查询结果也将显⽰ GROUP BY ⼦句⽣成的所有组，只是这些不满⾜搜索条件的记录不会进⾏真正的统计，⽽是
⽤默认值0或者NULL来代替聚合函数的返回值。说得有点绕，举个例⼦吧。
计，⽽是⽤默认值0或者NULL来代替聚合函数的返回值。
还是使⽤之前的⽔果信息数据集
Table_Fruitinfo
⾸先我们不使⽤带ALL关键字的Group By语句：
SELECT COUNT(*) AS ⽔果种类, ProductPlace AS 出产国
FROM Table_Fruitinfo
铸铁壶WHERE (ProductPlace <> 'Japan')
GROUP BY ProductPlace
操作符 <> 表⽰ “不等于”
那么在最后结果中由于Japan不符合where语句，所以分组结果中将不会出现Japan。
现在我们加⼊ALL关键字：
SELECT COUNT(*) AS ⽔果种类, ProductPlace AS 出产国
FROM Table_Fruitinfo
WHERE ( ProductPlace <> 'Japan')
GROUP BY ALL ProductPlace
重新运⾏后，我们可以看到Japan的分组，但是对应的“⽔果种类”不会进⾏真正的统计，聚合函数会根据返回值的类型⽤默认值0或者NULL来代替聚合函数的返回值。歌声嘹亮
WITH CUBE | ROLL UP
+ [分组字段] WITH CUBE | ROLL UP
GROUP BY + [分组字段]
GROUP BY
GROUP BY ALL语句不能和CUBE / ROLL UP关键字⼀起使⽤
所查找的维度
聚合函数。GROUP BY 后跟所查找的维度
所查找的维度列和聚合函数
CUBE 运算符在 SELECT 语句的 GROUP BY ⼦句中指定。SELECT语句后跟所查找的维度列
关键字 WITH CUBE
列和关键字 WITH CUBE
（笛卡尔积），以及与这些维度值组合相匹配的基础⾏中的聚合值
结果集包含维度列中各值的所有可能组合（笛卡尔积）
例：论报馆有益于国事
Inventory
高六以下查询将返回⼀个结果集，其中包含Item和Color的所有可能组合的Quantity⼩计：
SELECT Item, Color, SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
以下是结果集：
结果集
可以看到，CUBE将维度列Item和Color的所有可能属性（包括null）进⾏组合，形成了3*3=9条不同的记录，每条记录都包含着⼀个⼩计QtySum
但是，CUBE 操作⽣成空值将会带来⼀个问题：如何区分 CUBE 操作⽣成的 NULL 值和在实际数据中返回的 NULL 值？
GROUPING 函数解决此问题
可以使⽤ GROUPING 函数
如果列值来⾃真实数据（未知数据），GROUPING 函数将返回 0；如果列值是由 CUBE 操作⽣成的 NULL，则返回 1。
ALL
所有值，所以可以将CUBE操作⽣成的任⼀ NULL 替换为字符串 ALL
在 CUBE 操作中，⽣成的 NULL 代表所有值
UNKNOWN
真实数据中的 NULL 表⽰数据值未知
未知，所以可以将真实数据中的 NULL替换为字符串 UNKNOWN
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
END AS Color,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
ISNULL：使⽤指定的替换值替换 NULL。
语法：ISNULL ( check_expression , replacement_value )
如果 check_expression 不为 NULL，那么返回该表达式的值；否则返回 replacement_value。
包含具有多个维度的 CUBE 的 SELECT 语句可⽣成⼤型结果集，因为这些语句会为所有维度中各值
安徽大学分数线
的所有组合都⽣成相应的⾏。这些⼤型结果集包含的数据可能会过多⽽不易于阅读和理解。此问题的⼀种解决办法是将SELECT语句放⼊视图（VIEW）中：
数据库中的数据都是存储在表中的，⽽视图只是⼀个或多个表依照某个条件组合⽽成的结果集
⼀般来说可以⽤UPDATE，INSERT，DELETE等sql语句修改表中的数据，⽽对视图只能进⾏SELECT操作
CREATE VIEW InvCube AS
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
