澳门金沙vip 31

【澳门金沙vip】SQLSERVER中的ALL、PERCENT、CUBE关键字、ROLLUP关键字和GROUPING函数

介绍

  对于任何人而言,用T-SQL语句来写聚会查询都是工作中重要的一环。我们大家也都很熟悉GROUP
BY子句来实现聚合表达式,但是如果打算在一个结果集中包含多种不同的汇总结果,可能会比较麻烦。我将举例展示给大家使用GROUPING
SETS操作符来完成这个“混合的结果集”。

  或许当我们在打算分析较大规模的数据集时,不知道从何下手,此时处理这种情况最好的方式就是汇总数据,快速的得到一个数据预览。

在T-SQL中,使用GROUP
BY子句在一个聚合查询中来汇总需要的数据。这个子句由一组表达式定义的分组构成。结果集中每一行返回GROUP
BY
子句中表达式的唯一值或者组合,并且聚合函数,像COUNT或者SUM等可以对查询中的任何行进行聚合。但是,如果你想要多种不同组合的聚合时,一般有两种方式:

  1.将不懂组合聚合的结果集UNIONALL在一起。

  2.使用 GROUPING
SETS
操作符,结合GROUP BY一起在一个语句中实现。

 

本文中,我会展示如何使用GROUPING SETS来实现这一目的。

  • 1、GROUP BY
    标准分组

    • 1.1、GROUP BY
      概述
    • 1.2、WHERE 和 HAVING
      的区别?
  • 2、GROUP BY
    扩展分组

    • 2.1、ROLLUP
      分组
    • 2.2、CUBE
      分组
    • 2.3、GROUPING SETS
      分组
    • 2.4、复杂分组(组合列分组、重复列分组、连接分组)
  • 3、GROUP BY
    扩展函数

    • 3.1、GROUPING
      函数
    • 3.2、GROUPING_ID
      函数
    • 3.3、GROUP_ID
      函数
  • 4、总结

SQLSERVER中的ALL、PERCENT、CUBE关键字、ROLLUP关键字和GROUPING函数

 先来创建一个测试表

 1 USE [tempdb]
 2 GO
 3 
 4 CREATE TABLE #temptb(id INT ,NAME VARCHAR(200))
 5 GO
 6 
 7 INSERT INTO [#temptb] ( [id], [NAME] )
 8 SELECT 1,'中国' UNION ALL
 9 SELECT 2,'中国' UNION ALL
10 SELECT 3,'英国' UNION ALL
11 SELECT 4,'英国' UNION ALL
12 SELECT 5,'美国' UNION ALL
13 SELECT 6,'美国' UNION ALL
14 SELECT null, '法国' UNION ALL
15 SELECT 8,'法国' 
16 GO
17 
18 SELECT * FROM [#temptb]
19 GO

 

先来看一下SELECT语句的语法:

1 SELECT [ ALL | DISTINCT ] [ topSubclause ] aliasedExpr 
2       [{ , aliasedExpr }] FROM fromClause [ WHERE whereClause ] [ GROUP BY groupByClause [ HAVING havingClause ] ] [ ORDER BY orderByClause ]
3 or
4 SELECT VALUE [ ALL | DISTINCT ] [ topSubclause ] expr FROM fromClause [ WHERE whereClause ] [ GROUP BY groupByClause [ HAVING havingClause ] ] [ ORDER BY orderByClause

 

ALL关键字:指定在结果集中可以显示重复的行,这是默认的关键字,也就是说,当您在查询中不使用ALL关键字,默认都已经附加上了ALL这个关键字

例如下面两个SQL语句,实际上是等价的,都会把重复的记录select出来

1 --这两个语句是等价的
2 SELECT * FROM [#temptb]
3 GO
4 -------------------------------------------
5 SELECT ALL * FROM [#temptb]
6 GO

如果您需要把唯一值select出来,过滤掉那些重复值需要使用DISTINCT关键字

1 SELECT DISTINCT([NAME]) FROM [#temptb]

而当您把SQL语句,字段放在ALL括号中,这时候就会变成一个表达式,例如下面SQL语句

1 SELECT ALL([NAME]+'您好') AS '国别' FROM [#temptb]

澳门金沙vip 1

在我上一篇文章里:处理表重复记录(查询和删除)

在Name相同ID最大的记录,其中有一个SQL语句

1 SELECT  *
2 FROM    [#temptb] a
3 WHERE   ID!<ALL ( SELECT    ID
4                   FROM      [#temptb]
5                   WHERE     Name = a.Name )

澳门金沙vip 2

如果去掉ALL关键字会怎样呢?

澳门金沙vip 3

因为子查询需要的是一个表达式,所以需要使用ALL关键字把他变为一个表达式,所以要用ALL

 

ALL关键字还可以放在GROUP BY 之后

这里要分两种情况,一种是SQL语句中有where子句的的,另一种是SQL语句中没有where子句的

情况一:

1 SELECT AVG(id) FROM [#temptb] WHERE NAME='法国' GROUP BY ALL NAME
2 SELECT AVG(id) FROM [#temptb] WHERE NAME='法国'  GROUP BY NAME

澳门金沙vip 4

对于没有符合条件的行的组,这里是没有符合name=’法国’,作为聚合值的列值为NULL

如果没有ALL关键字,GROUP BY子句将不显示没有符合条件的行的组

情况二:

1 SELECT AVG(id) FROM [#temptb]  GROUP BY ALL NAME
2 SELECT AVG(id) FROM [#temptb]  GROUP BY  NAME

当SQL语句中没有where子句的时候,查询出来的结果都是一样的

 

ALL关键字还可以放在UNION之后

1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 INSERT INTO [dbo].[SystemPara] ( [ParaValue], [Name], [Description] )
4 SELECT 'nihao','nihao','nihao' UNION ALL
5 SELECT 'nihao','nihao','nihao' 

 


PERCENT关键字

PERCENT关键字需要跟TOP
关键字一起使用

从结果集中输出百分之N行,n必须是介于0~100之间的整数

1 SELECT TOP 10 PERCENT * from [#temptb]
2 GO

上面的SQL语句意思是:从[#temptb]表中输出10%的记录数,因为没有使用order
by子句,所以这条记录是随机的

澳门金沙vip 5

因为[#temptb]表有8条记录,8*10%=0.8 四舍五入之后相当于一条记录

1 SELECT TOP 30 PERCENT * from [#temptb]
2 GO

澳门金沙vip 6

8*30%=2.4
四舍五入之后相当于三条记录,SQLSERVER在这里就算四舍五入不足三条记录,他也会输出偏大的数,也就是三条记录

 


CUBE关键字

CUBE关键字:如果需要在结果集内不仅包含由GROUP
BY提供的正常行,还包含汇总行,可以用CUBE关键字。CUBE关键字与GROUP
BY一起使用

当使用CUBE关键字的时候,可以使用GROUPING函数来输出一个额外的列,当结果行是正常的行时,返回0;当结果行是汇总行时,返回1。

1 SELECT  AVG(id) AS '平均值', GROUPING(NAME) AS '是否已汇总'
2 FROM    [#temptb]
3 GROUP BY NAME
4         WITH CUBE

澳门金沙vip 7

最后一行显示了GROUP
BY的记录有多少行,一共有4行记录,而在汇总行(即最后一行)是否已汇总那列显示1,表示是汇总行


Grouping关键字

指示是否聚合 GROUP BY
列表中的指定列表达式。

在结果集中,如果 GROUPING 返回 1
则指示聚合;返回 0 则指示不聚合。

如果指定了 GROUP BY,则 GROUPING 只能用在
SELECT <select> 列表、HAVING 和 ORDER BY 子句中。

GROUPING 用于区分标准空值和由 ROLLUP、CUBE 或 GROUPING SETS 返回的空值。

作为 ROLLUP、CUBE 或 GROUPING SETS 操作结果返回的 NULL 是 NULL
的特殊应用。

它在结果集内作为列的占位符,表示全体。

 

以下示例将分组 SalesQuota 并聚合 SaleYTD 数量。GROUPING 函数应用于
SalesQuota 列。

1 USE [AdventureWorks];
2 GO
3 SELECT  SalesQuota, SUM(SalesYTD) 'TotalSalesYTD',
4         GROUPING(SalesQuota) AS 'Grouping'
5 FROM    Sales.SalesPerson
6 GROUP BY SalesQuota
7         WITH ROLLUP;
8 GO

澳门金沙vip 8

结果集在 SalesQuota
下面显示两个空值。

第一个 NULL
代表从表中的这一列得到的空值组。

第二个 NULL 位于 ROLLUP
操作所添加的汇总行之中。

汇总行显示所有 SalesQuota 组的
TotalSalesYTD 数量,并以 Grouping 列中的 1 进行指示。

 


 

对简单汇总报表使用 Transact-SQL

生成简单汇总报表的应用程序可使用下列 Transact-SQL 元素:

ROLLUP、CUBE 或 GROUPING SETS 运算符。这些是 SELECT 语句的 GROUP BY
子句的扩展。

COMPUTE 或 COMPUTE BY 运算符。这两种运算符也与 GROUP BY 相关联。

这些运算符生成的结果集中,既包含每个项目的明细行,也包含每个组的汇总行,汇总行显示了该组的聚合合计。

GROUP BY 子句可用于生成只包含各组的聚合而不包含其明细行的结果。

应用程序应使用 Analysis Services,而不是 CUBE、ROLLUP、COMPUTE 或
COMPUTE BY。

特别要注意的是,CUBE 和 ROLLUP 应当只用在无法访问 OLE DB 或 ADO
的环境中,例如脚本或存储过程中。

支持 COMPUTE 和 COMPUTE BY 是为了向后兼容。

应当优先选用 ROLLUP 运算符而非 COMPUTE 或 COMPUTE BY。由 COMPUTE 或
COMPUTE BY 生成的汇总值将作为多个单独的结果集返回,

这些结果集之间还插入了包含各组明细行的结果集;或者作为包含合计的结果集返回,附加在主结果集之后。

处理这些多个结果集将增加应用程序代码的复杂性。服务器游标既不支持
COMPUTE,也不支持 COMPUTE BY。

但 ROLLUP 支持服务器游标。CUBE 和 ROLLUP
将生成单个结果集,其中包含嵌入的小计合计行。

此外,查询优化器有时还可以为 ROLLUP 生成比为 COMPUTE 和 COMPUTE BY
生成的执行计划更高效的执行计划。

如果使用不带这些运算符的 GROUP
BY,将返回单个结果集,其中每组对应一行,行中包含该组的聚合小计。结果集中没有明细行。

 


SQLSERVER中Cube 、RollUp的用法

Cube
RollUp可以对查询的数据进行汇总,在数据统计中经常用到,尤其是做报表时,用在Select语句中

下面就对两种统计方式进行对比

SQL脚本如下:

 1 USE [tempdb]
 2 GO
 3 CREATE TABLE t_test
 4 (
 5   id INT ,
 6   productName VARCHAR(200) ,
 7   price MONEY ,
 8   num INT ,
 9   amount INT ,
10   operatedate DATETIME
11 )
12 GO
13 
14 --插入随机数据
15 DECLARE @i INT 
16 DECLARE @rand MONEY
17 DECLARE @date DATETIME
18 DECLARE @index INT 
19 DECLARE @DateBase INT 
20 SET @date = '2012-10-23'
21 SET @i = 1
22 WHILE ( @i < 18 ) 
23     BEGIN
24         SET @rand = RAND() * 20
25         SET @index = CAST(RAND() * 3 AS INT)
26         SET @DateBase = CAST(RAND() * 10 AS INT)
27  
28         INSERT  INTO t_test ( id, productName, price, num, amount, operatedate )
29         VALUES  ( @i, 'product' + CAST (@index AS VARCHAR(10)), @rand, 100,
30                   @rand * 100, @date + @DateBase )
31         SET @i = @i + 1
32     END
33  
34  
35 SELECT  *  FROM    t_test

 澳门金沙vip 9

 分别用两种方式统计:

 1 --分别用两种方式统计:
 2  
 3 SELECT  CASE WHEN GROUPING(operatedate) = 1 THEN '小计'
 4              ELSE CONVERT(VARCHAR(10), operatedate, 120)
 5         END AS 日期, CASE WHEN GROUPING(productName) = 1 THEN '小计'
 6                         ELSE productName
 7                    END AS 产品名称, SUM(amount) / SUM(num) AS 平均价格, SUM(num) AS 数量,
 8         SUM(amount) AS 金额
 9 FROM    t_test
10 GROUP BY operatedate, productName  WITH ROLLUP;   
11 -------------------------------------------------------------------
12 SELECT  CASE WHEN GROUPING(operatedate) = 1 THEN '小计'
13              ELSE CONVERT(VARCHAR(10), operatedate, 120)
14         END AS 日期, CASE WHEN GROUPING(productName) = 1 THEN '小计'
15                         ELSE productName
16                    END AS 产品名称, SUM(amount) / SUM(num) AS 平均价格, SUM(num) AS 数量,
17         SUM(amount) AS 金额
18 FROM    t_test
19 GROUP BY operatedate, productName WITH CUBE; 

ROLLUP
按照分组顺序,先对第一个字段operatedate分组,在组内进行统计,最后给出合计

澳门金沙vip 10

1 SELECT  CASE WHEN GROUPING(operatedate) = 1 THEN '小计'  --用GROUPING得出是否是汇总行,这个例子里最后一行是汇总行
2              ELSE CONVERT(VARCHAR(10), operatedate, 120)
3         END AS 日期, CASE WHEN GROUPING(productName) = 1 THEN '小计'
4                         ELSE productName
5                    END AS 产品名称, SUM(amount) / SUM(num) AS 平均价格, SUM(num) AS 数量,
6         SUM(amount) AS 金额
7 FROM    t_test
8 GROUP BY operatedate, productName  WITH ROLLUP;   --因为operatedate和productName字段都在GROUPING函数里统计是否汇总,所以GROUP BY后面就需要加operatedate和productName这两个字段

 

CUBE
会对所有的分组字段进行统计,如上例,先对日期求小计,也就是统计每天的产品总金额,然后统计每个产品的总金额,最后给出总的合计。

澳门金沙vip 11

ROLLUPCUBE的区别就是: ROLLUP 只会去统计group by
后面的第一个字段每个分组的小计和第一个字段的总计
 
Grouping(字段名) 用来区分当前行是不是小计产生的行,  Grouping(字段名)=1
说明是统计行,Grouping(字段名)=0 说明是表中行

可以用在case,where 后面


另外一个例子

SQL脚本如下:

澳门金沙vip 12澳门金沙vip 13

 1 USE [tempdb]
 2 GO
 3 CREATE TABLE Sales (EmpId INT, Yr INT, Sales MONEY)
 4 INSERT Sales VALUES(1, 2005, 12000)
 5 INSERT Sales VALUES(1, 2006, 18000)
 6 INSERT Sales VALUES(1, 2007, 25000)
 7 INSERT Sales VALUES(2, 2005, 15000)
 8 INSERT Sales VALUES(2, 2006, 6000)
 9 INSERT Sales VALUES(3, 2006, 20000)
10 INSERT Sales VALUES(3, 2007, 24000)
11 
12 SELECT * FROM [dbo].[Sales]

View Code

澳门金沙vip 14

ROLLUP

1 SELECT EmpId, Yr, SUM(Sales) AS Sales
2 FROM Sales
3 GROUP BY EmpId, Yr WITH ROLLUP

澳门金沙vip 15

CUBE

1 SELECT EmpId, Yr, SUM(Sales) AS Sales
2 FROM Sales
3 GROUP BY EmpId, Yr WITH CUBE

澳门金沙vip 16

CUBE比ROLLUP多了年份的统计,统计了2005、2006、2007年的销售额

可以用下图来表示

澳门金沙vip 17

ROLLUP

 澳门金沙vip 18

澳门金沙vip 19

CUBE

澳门金沙vip 20

澳门金沙vip 21

澳门金沙vip 22

 

 


验证CUBE和ROLLUP 的区别

ROLLUPCUBE的区别就是: ROLLUP
只会去统计group by
后面的第一个字段每个分组的小计和第一个字段的总计

我们修改一下上面那个实验

澳门金沙vip 23澳门金沙vip 24

 1 USE [tempdb]
 2 GO
 3 CREATE TABLE Sales (EmpId INT,productName VARCHAR(200), Yr INT, Sales MONEY)
 4 GO
 5 INSERT Sales VALUES(1,'product2', 2005, 12000)
 6 INSERT Sales VALUES(1,'product1', 2005, 18000)
 7 INSERT Sales VALUES(1,'product0', 2006, 25000)
 8 INSERT Sales VALUES(1,'product2', 2007, 15000)
 9 INSERT Sales VALUES(2,'product1', 2005, 60000)
10 INSERT Sales VALUES(2,'product1', 2006, 22000)
11 INSERT Sales VALUES(2,'product0', 2007, 24000)
12 INSERT Sales VALUES(3,'product0', 2005, 32000)
13 INSERT Sales VALUES(3,'product2', 2006, 42000)
14 INSERT Sales VALUES(3,'product0', 2007, 24000)
15 GO
16 
17 SELECT * FROM [dbo].[Sales]

View Code

澳门金沙vip 25

 ROLLUP

1 SELECT EmpId, Yr,[productName], SUM(Sales) AS Sales
2 FROM Sales
3 GROUP BY EmpId, Yr,[productName] WITH ROLLUP

澳门金沙vip 26

CUBE

1 SELECT EmpId, Yr,[productName], SUM(Sales) AS Sales
2 FROM Sales
3 GROUP BY EmpId, Yr,[productName] WITH CUBE

澳门金沙vip 27

澳门金沙vip 28

可以看到CUBE除了统计EmpId字段之外,还统计了GROUP
BY后面的Yr和productName这两个字段

而ROLLUP只统计了EmpId这个字段


 

总结

这些关键字和函数对平时用于统计的应用程序都非常有用,如果大家对这些函数功能都很熟悉的话,在开发当中一定能够得心应手

另外,个人觉得PERCENT关键字可以应用在分页上

 

如有不对的地方,欢迎大家拍砖哦o(∩_∩)o

本文版权归作者所有,未经作者同意不得转载。

准备数据集

本文中所有的查询都使用AdventureWorks2012
数据库中的数据,这里提供一个下载地址方便使用(AdventureWorks2012)

1、GROUP BY 标准分组

为了便于讲述,我将把简单 GROUP BY 子句的分组称之为标准分组,把 GROUP BY
子句中出现的列(或表达式)称之为分组列。

实例: Data Analyst at Adventure Works

 

比如你是一个数据分析师,对于公司今年的收入很感兴趣。这意味着你需要分组汇总公司的每一年的收入,查询语句如下:

Query 1. 汇总每年收入

 

 

USE AdventureWorks2012;
GO

SELECT
YEAR(OrderDate) AS OrderYear,
SUM(SubTotal) AS Income
FROM Sales.SalesOrderHeader
GROUP BY YEAR(OrderDate)
ORDER BY OrderYear;
GO

 

 

 

Query 1 返回结果集:

OrderYear

Income

2005

11331809

2006

30674773.2

2007

42011037.2

2008

25828762.1

 

 

根据这个结果集,可知该公2005到2008年的收入情况。这类数据信息对于商业分析来说很常见。

但是,如果你想要更多关于收入的信息,比如其他汇总条件,你必须要重新运行一个GROUP
BY子句。比如查询返回公司每个月的收入情况。查询语句如下:

Query 2. 公司每个月的收入

 

SELECT
YEAR(OrderDate) AS OrderYear,
MONTH(OrderDate) AS OrderMonth,
SUM(SubTotal) AS Income
FROM Sales.SalesOrderHeader
GROUP BY YEAR(OrderDate), MONTH(OrderDate)
ORDER BY OrderYear, OrderMonth;
GO

 

 

结果集如下:

OrderYear

OrderMonth

Income

2005

7

962716.742

2005

8

2044600

2005

9

1639840.11

2005

10

1358050.47

2005

11

2868129.2

2005

12

2458472.43

2006

1

1309863.25

2006

2

2451605.62

2006

3

2099415.62

2006

4

1546592.23

2006

5

2942672.91

2006

6

1678567.42

2006

7

2894054.68

2006

8

4147192.18

2006

9

3235826.19

2006

10

2217544.45

2006

11

3388911.41

2006

12

2762527.22

2007

1

1756407.01

2007

2

2873936.93

2007

3

2049529.87

2007

4

2371677.7

2007

5

3443525.25

2007

6

2542671.93

2007

7

3554092.32

2007

8

5068341.51

2007

9

5059473.22

2007

10

3364506.26

2007

11

4683867.05

2007

12

5243008.13

2008

1

3009197.42

2008

2

4167855.43

2008

3

4221323.43

2008

4

3820583.49

2008

5

5194121.52

2008

6

5364840.18

2008

7

50840.63

 

 

这个结果集要比之前的更详细一点。可以得到具体某个月的收入汇总。显然GROUP
BY 后面的列越多其越详细,结果一般也越多(除非有传递依赖键)。

如果你仔细观察两个查询,你会发现他们都是根据个子的分组表达式进行分组汇总的。前面的是按照年,后面的是按照年和月。

假如我想查看两种汇总结果在一个结果集中应该怎么处理那?为了实现这个目标,我们前面说了两个方案,方案1就是使用UNION
ALL,代码如下: 

 

Query 3. 公司收入(每年|每月)

 

 

SELECT
YEAR(OrderDate) AS OrderYear,
NULL AS OrderMonth, --Dummy Column
SUM(SubTotal) AS Incomes
FROM Sales.SalesOrderHeader
GROUP BY YEAR(OrderDate)
UNION ALL
SELECT
YEAR(OrderDate) AS OrderYear,
MONTH(OrderDate) AS OrderMonth,
SUM(SubTotal) AS Incomes
FROM Sales.SalesOrderHeader
GROUP BY YEAR(OrderDate), MONTH(OrderDate)
ORDER BY OrderYear, OrderMonth;
GO

 

 

结果集如下图所示:

澳门金沙vip 29

  

其中红色框内为按照年的汇总数据。蓝色框内为按照年和月的分组汇总。

如图所示两个结果集被合并在一起了。注意。此时NULL出现在里面,使用NULL作为假列来标识order
year分组的结果。因为按年分组没有这个列。

尽管你已经获得了想要的结果,但是这样需要完成两次的语句,接下来我们尝试一下grouping
set,方案2。因为我们都是懒人吗,所以这个方式一定要更加简单。目的就是“更少代码,相同结果”。接下来我们详细看一下:

Query 4.使用 GROUPING
SETS实现相同结果 

 

 

SELECT
YEAR(OrderDate) AS OrderYear,
MONTH(OrderDate) AS OrderMonth,
SUM(SubTotal) AS Incomes
FROM Sales.SalesOrderHeader
GROUP BY
GROUPING SETS
(
YEAR(OrderDate), --1st grouping set
(YEAR(OrderDate),MONTH(OrderDate)) --2nd grouping set
);
GO

 

结果集跟之前的一模一样。但是新的代码要少很多。GROUPING
SETS 操作符要和GROUP  BY
子句在一起使用。并且允许我们可以做一个多分组的查询。尽管如此,我们要仔细检查指定的分组集。例如假如一个分组包含两个列,假设列A和B,两个列都需要包含在括号内:(column
A, column
B)。如果没有括号,这个子句将会被定义为独立的分组,结果就不同了。

上面语句的结果如下:

澳门金沙vip 30

 

 

顺便说一下,如果我们打算聚合整个结果集(不分组聚合所有数据),只需要添加有一个空的括号在分组集里面即可。查询语句如下:

Query 5. 加入总体汇总结果

 

 

SELECT
YEAR(OrderDate) AS OrderYear,
MONTH(OrderDate) AS OrderMonth,
SUM(SubTotal) AS Incomes
FROM Sales.SalesOrderHeader
GROUP BY
GROUPING SETS
(
YEAR(OrderDate), --1st grouping set
(YEAR(OrderDate),MONTH(OrderDate)), --2nd grouping set
() --3rd grouping set (grand total)
);
GO

 

 

 

结果如图:

澳门金沙vip 31

注意最下方的42行,年月都为null,这个查询汇总了郑铁的所有收入,因为没有进行任何分组。

注意,需要强调一个十强,一定要确保分组列字段部位NULL,因此NULLS不能被用作分组列在GROUPING
SETS中使用。
如果非要那个为空字段,需要使用 GROUPING 或者 GROUPING_ID 函数判断是否NULL来自GROUPING
SETS
 操作符。

1.1、GROUP BY 概述

在分组查询中,GROUP BY
子句的作用就是按指定的(一或多个)列或表达式的值将选定行集进行分组,并针对每一组返回一行从组中收集到的数据。基本语法:

SELECT expression1, expression2, ... expression_n, 
       aggregate_function (aggregate_expression)
FROM tables
[WHERE conditions]
GROUP BY expression1, expression2, ... expression_n
[HAVING having_condition];

简单示例:

SELECT t.dept_code,
  MAX(t.post_salary) max_salary,  -- 部门最高岗位工资
  MIN(t.post_salary) min_salary,  -- 部门最低岗位工资
  AVG(t.post_salary) avg_salary,  -- 部门平均岗位工资
  SUM(t.post_salary) sum_salary,  -- 部门岗位工资之和
  COUNT(t.post_salary) cnt_salary -- 部门工资份数
FROM demo.t_staff t
GROUP BY t.dept_code
HAVING AVG(t.post_salary)>3500
ORDER BY t.dept_code;

注意事项

  • 1、SELECT 子句中只能出现分组列或聚合函数或常量。
  • 2、HAVING 子句中只能出现分组列或聚合函数或常量。
  • 3、GROUP BY 子句中只能出现标量基元类型(如 VARCHAR2、NUMBER、DATE
    等)的列或常量,不能出现 BLOB、CLOB 等类型的列。
  • 4、实际上分组列可以不出现在 SELECT
    子句中,但这可能会让查询结果含义不明确。
  • 5、在 SELECT、HAVING、GROUP BY 子句中还可以出现某些特殊的函数,如
    SYSDATE(感觉没啥意义)。

总结

本篇文章中,主要介绍如何使用另一种聚合查询方式来实现多种分组聚合结果的合并。熟悉后你会发现这种方式对于总结汇总数据非常有帮助,大大提高了我们代码的效率。

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1.2、WHERE 和 HAVING 的区别?

我首先要说明的是:“WHERE 和 HAVING
的区别?”这绝对是一个有问题的问题!因为它两根本就没有可比性,实际上问这种问题的人,往往
SQL 基础也不够扎实。

在包含 GROUP BY 子句的查询语句中:WHERE
子句的作用是在对查询结果分组前过滤行数据,将不符合条件的行去掉;而
HAVING
子句的作用是在对查询结果分组后过滤组数据,将不符合条件的组去掉。换句话说,因为聚合函数的作用是提供有关组的信息,还没分组之前当然是无法提供组的信息的,也就是说
WHERE 子句中无法使用聚合函数,这也正是会出现 HAVING 子句的原因。有了
HAVING
子句,我们就可以很方便的在分组之后对组的数据进行过滤了。一般来说,能用
WHERE 的过滤的就不应该用 HAVING 过滤!

2、GROUP BY 扩展分组

在实际业务开发中,只有标准分组可能还不够,往往还需要更多维度的小计、合计。针对这类需求,Oracle
提供了丰富的扩展分组功能;尽管用 UNION ALL
一般也能实现类似效果,但不够灵活且性能比较低。