Group by пример sql: GROUP BY | SQL | SQL-tutorial.ru

Содержание

Группировка по нескольким столбцам

Группировка
по нескольким столбцам

В предложениях GROUP BY можно
указывать столько столбцов, сколько вам необходимо, разделяя имена
элементы
списка запятыми. Таким образом, путем группировки одновременно по
нескольким
элементам можно создавать группы внутри групп. Каждый элемент из списка
GROUP
BY должен обязательно присутствовать в списке выбора —
другими словами,
группировать можно только выбираемые элементы.

Пример

SQL:

SELECT region, sex, COUNT(*) AS num_clients

FROM tbl_clients

GROUP BY
region, sex

Результат:

region	sex	num_clients
California	f	18
California	m	15
Los Angeles	f	42
Los Angeles	m	57
New Jersey	f	12
New Jersey	m	21
New York	f	15
New York	m	18
Oregon	f	15
Oregon	m	18
Portland	f	12
Portland	m	32
Seattle	f	37
Seattle	m	40
Washington	f	21
Washington	m	11

Сначала строки таблицы разделяются
по городам, а затем каждая полученная группа разделяется по полу
клиента. В
результате получается 16 групп, или наборов. После этого к каждому
такому
набору применяется агрегирующая функция, которая вычисляет для каждого
города
количество клиентов женского и мужского пола.

Group by sql по нескольким полям – Тарифы на сотовую связь

Мы с Вами рассмотрели много материала по SQL, в частности Transact-SQL, но мы не затрагивали такую, на самом деле простую тему как группировка данных GROUP BY. Поэтому сегодня мы научимся использовать оператор group by для группировки данных.

Многие начинающие программисты, когда сталкиваются с SQL, не знают о такой возможности как группировка данных с помощью оператора GROUP BY, хотя эта возможность требуется достаточно часто на практике, в связи с этим наш сегодняшний урок, как обычно с примерами, посвящен именно тому, чтобы Вам было проще и легче научиться использовать данный оператор, так как Вы с этим обязательно столкнетесь. Если Вам интересна тема SQL, то мы, как я уже сказал ранее, не раз затрагивали ее, например, в статьях Язык SQL – объединение JOIN или Объединение Union и union all , поэтому можете ознакомиться и с этим материалом.

Как Вы знаете, агрегатные функции работают с набором значений, например sum суммирует все значения. А вот допустим, Вам необходимо просуммировать по какому-то условию или сразу по нескольким условиям, именно для этого нам нужен оператор group by, чтобы сгруппировать все данные по полям с выводом результатов агрегатных функций.

А если нужно просуммировать другого сотрудника, то мы просто меняем условие. Согласитесь, если таких сотрудников много, зачем суммировать каждого, да и это как-то не наглядно, поэтому нам на помощь приходит оператор group by. Пишем запрос:

Примечание! Сразу отмечу то, что, сколько полей мы пишем в запросе (т.е. поля группировки), помимо агрегатных функций, столько же полей мы пишем в конструкции group by. В нашем примере мы выводим одно поле, поэтому в group by мы указали только одно поле (name), если бы мы выводили несколько полей, то их все пришлось бы указывать в конструкции group by (в последующих примерах Вы это увидите).

Также можно использовать и другие функции, например, подсчитать сколько раз поступали денежные средства тому или иному сотруднику с общей суммой поступивших средств. Для этого мы кроме функции sum будем еще использовать функцию count.

Но допустим для начальства этого недостаточно, они еще просят, просуммировать также, но еще с группировкой по признаку, т.е. что это за денежные средства (оклад или премия), для этого мы просто добавляем в группировку еще одно поле, и для лучшего восприятия добавим сортировку по сотруднику, и получится следующее:

А сейчас для закрепления давайте напишем еще более сложный запрос с группировкой, но еще добавим названия этого источника, так как согласитесь по идентификаторам признака не понятно из какого источника поступили средства. Для этого мы используем конструкцию case.

Также давайте затронем условия по итоговым результатам агрегатных функций (having). Другими словами, мы добавляем условие не по отбору самих строк, а уже на итоговое значение функций, в нашем случае это sum или count. Например, нам нужно вывести все то же самое, но только тех, у которых «всего денежных средств» больше 200. Для этого добавим условие having:

Конструкция GROUP BY в команде выборки позволяет разделить записи БД слоя на группы. Группировка записей может выполняться по значениям одного или нескольких полей записей, либо на основании значений столбцов таблицы результатов выборки.

Группировка записей всегда используется совместно с агрегирующими функциями. В таком случае агрегирующие функции применяются отдельно к каждой группе записей. Например, при группировке записей слоя Здания по полю Улица , все записи БД слоя будут разбиты на несколько групп, в каждой группе записи с одинаковой улицей. И, при применении функции COUNT в таком запросе, будет выведено количество записей в каждой группе.

Группировка одновременно может выполняться по нескольким полям (столбцам). Поля (столбцы) группировки перечисляются через запятую, после слов GROUP BY . Группировка сначала выполняется по первому полю, затем, уже сгруппированные записи разбиваются на подгруппы по второму полю и т.д.

Всем привет. Тружусь над разработкой системы по управлению медийной рекламы на сайте. Одна из основных частей проекта – сбор статистики показов и кликов, при этом надо хранить страну и тип девайса, с которого совершен запрос.

1) За такой первичный ключ надо отрывать всё, что можно. И что нельзя тоже отрывать.
Надо заменить на правильный, – в основном зависит от того, что важнее, чтение или запись.
Скорее всего, оптимальным будет одно из двух: или по полю visit_date или по полю id.
2) visit_date – заменить на тип date. id – на int, если записей не будет добавлено больше 4 миллиардов.
country- разве у стран 4-символьный код? Вроде как 2-х. В любом случае, оптимально – smallint.
Подумать над advertisement_system – действительно ли там нужно 255 символов. В любом случае, индекс по нему хорошо ограничить в символах, – тут придётся поискать оптимальную длину.

По всем на миллионах записей? Это круто.
И всё же.
Сначала добавить индексы по требуемым колонкам. Затем анализировать самые тяжёлые запросы и делать многоколоночные индексы.
В частности, для указанного запроса оптимальным будет индекс по трём полям (visit_date, sait_id, link_id). Скорость выборки для 240К найденных строк будет доли секунды.
В общем случае, при оптимальных индексах и достаточной RAM, скорость выборки мало зависит от числа записей в таблице (в разумных пределах, конечно – десятки-сотни млн. записей).

Забудьте про партицирование. При объёмах таблиц меньше многих сотен гиг бесполезно, зачастую вредно.
Лучше применить сброс редко требуемых данных в архив (другая таблица, лучше – другая БД, например). Естественно, запрос архивных данных будет заметно более длительным, чем актуальных.

В целом, если хотите быстроты (доли секунды) то:
– без агрегирования не обойтись как не крути
Тысячи таблиц это конечно перебор, но сотни вполне могут быть. Тут опять – баланс.
– вся база д.б. в RAM (и данные и индексы)
Накройняк, быстрый SSD, но это всё равно будет медленнее или дороже.
– Естественно, оптимальные настройки InnoDB.
– Естественно, правильные запросы.

user_id|state
--------------
1000000|Active
1000000|Created
1000001|Active
1000000|Deleted
1000002|Active
1000001|Created
1000003|Active

select user_id, count(state) from docs group by user_id order by count(state) desc;

user_id | count(state)
1000000 |      3
1000001 |      2
1000002 |      1
1000003 |      1

select user_id, count(state) from docs where count(state) > 1 group by user_id;

HAVING может отфильтровать ненужные для вас строки, когда применяется GROUP BY. Попробуйте следующий запрос для вашей цели. Предложение WHERE используется для фильтрации строк и применяется к каждой строке, а предложение HAVING используется для фильтрации групп в SQL.

SELECT user_id, 
COUNT(state) 
FROM docs 
GROUP BY user_id
HAVING  COUNT(state) > 1
ORDER BY COUNT(state) DESC;

 SELECT * FROM (select user_id, count(state) as count from docs group by user_id) WHERE count>1 order by count desc;

Выберите user_id, состояние из документов, где состояние = (выберите состояние из (выберите состояние, количество (состояние) ‘count’ из группы документов по состоянию, имеющему count (состояние)! = 1) в качестве temp, где temp.state = Docs.state)

select user_id, count(state) from docs group by user_id order by count(state) desc;
it will be easy and simple to modify.

select user_id, count(state) from docs group by user_id where count(state) > 1 order by count(state) desc;

select *
from (select user_id, count(state) as [count] 
      from docs
      group by user_id)
where count > 1
order by count(state) desc;

select user_id, count(state) 
from docs 
group by user_id 
having count(state) > 1
order by count(state) desc;

Часто в запросах требуется формировать промежуточные итоги, что обычно отображается появлением в запросе фразы «для каждого…». Для этой цели в операторе SELECT используется предложение GROUP BY. Запрос, в котором присутствует GROUP BY, называется группирующим запросом, поскольку в нем группируются данные, полученные в результате выполнения операции SELECT, после чего для каждой отдельной группы создается единственная суммарная строка. Стандарт SQL требует, чтобы предложение SELECT и фраза GROUP BY были тесно связаны между собой. При наличии в операторе SELECT фразы GROUP BY каждый элемент списка в предложении SELECT должен иметь единственное значение для всей группы. Более того, предложение SELECT может включать только следующие типы элементов: имена полей, итоговые функции, константы и выражения, включающие комбинации перечисленных выше элементов.

Все имена полей, приведенные в списке предложения SELECT, должны присутствовать и во фразе GROUP BY – за исключением случаев, когда имя столбца используется в итоговой функции. Обратное правило не является справедливым – во фразе GROUP BY могут быть имена столбцов, отсутствующие в списке предложения SELECT.

Стандартом SQL определено, что при проведении группирования все отсутствующие значения рассматриваются как равные. Если две строки таблицы в одном и том же группируемом столбце содержат значение NULL и идентичные значения во всех остальных непустых группируемых столбцах, они помещаются в одну и ту же группу.

SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE [ conditions ]
GROUP BY column1, column2
ORDER BY column1, column2

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

SQL> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM CUSTOMERS
   GROUP BY NAME;

+----------+-------------+
| NAME     | SUM(SALARY) |
+----------+-------------+
| Chaitali |     6500.00 |
| Hardik   |     8500.00 |
| kaushik  |     2000.00 |
| Khilan   |     1500.00 |
| Komal    |     4500.00 |
| Muffy    |    10000.00 |
| Ramesh   |     2000.00 |
+----------+-------------+

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Ramesh   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | kaushik  |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

SQL> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM CUSTOMERS
   GROUP BY NAME;

Аналитики и исследователи данных с глубоким пониманием нескольких языков аналитического программирования оказываются в преимуществе в современном ландшафте данных. Преобладающий диалог вокруг такого многоязычного подхода, особенно с SQL и Python, обычно изображает языки как взаимодополняющие, но функционально дискретные. Но на самом деле существует много перекрывающихся функций, которые могут быть выполнены как SQL, так и Python.

Изучение перекрывающихся функций SQL и Python может помочь тем из нас, кто знаком с одним языком, лучше освоить другой. И, обладая глубоким пониманием того и другого, мы все можем принимать более взвешенные решения о том, как комбинировать и использовать каждый из них, упрощая выбор правильного инструмента для каждой задачи.

Например; многие функции написаны более кратко на Python. Но если преимущество краткости перевешивается ценностью наличия всего аналитического кода на одном языке, вы все равно захотите использовать SQL. С другой стороны, Python включает много сложных функций, которые не осуществимы в SQL, и ценность подхода, основанного только на SQL, может быть перевешена более широким набором операций, которые становятся доступными при совместном использовании обоих языков. Только узнав о функциональном совпадении аналитических языков, мы сможем эффективно принимать эти решения.

Когда мы применяем операцию группировки к набору данных в SQL, мы разделяем набор данных на отдельные «группы». На практике тип функции, наиболее часто применяемой к группе данных, – это функция агрегирования. На высоком уровне процесс агрегирования данных может быть описан как применение функции к ряду строк для создания меньшего подмножества строк. На практике это часто выглядит как вычисление общего количества строк в наборе данных или вычисление суммы всех строк в определенном столбце.

select count(*) as num_trips
from modeanalytics.sf_bike_share_trip

Интересно, что агрегатная функция count() имеет другую, часто упускаемую из вида функциональность. Если вы укажете столбец внутри функции count(), он вернет количество строк с ненулевыми экземплярами этого столбца вместо абсолютного общего количества строк. Например, если мы хотим рассчитать количество поездок, когда поле zip_code не равно нулю, мы могли бы использовать следующий запрос:

select count(zip_code) as num_trips_with_zip_code
from modeanalytics.sf_bike_share_trip

Применение функций агрегирования ко всем наборам данных является полезной функциональностью, но, как упоминалось ранее, мы часто хотим применять эту функцию отдельно для отдельных групп данных в наборе данных. Здесь начинается операция group by.

Возвращаясь к нашему предыдущему запросу, давайте посчитаем количество поездок на велосипеде ( count(*)) по станции, с которой они начали ( start_station_name). Мы делаем это, добавляя start_station_name к списку выбранных столбцов и добавляя предложение group by, явно указывающее SQL для группировки count(*)агрегации по столбцу start_station_name:

select
  bst.start_station_name,
  count(*) as num_trips
from modeanalytics.sf_bike_share_trip bst
group by bst.start_station_name

select
  bst.start_station_name,
  count(*) as num_trips,
  avg(bst.duration) as avg_duration_seconds,
  min(bst.duration) as min_duration_seconds,
  max(bst.duration) as max_duration_seconds
from modeanalytics.sf_bike_share_trip bst
group by bst.start_station_name

SQL также позволяет нам добавлять произвольное количество столбцов в наше предложение group by. Например, если мы хотим рассчитать количество поездок и среднюю, минимальную и максимальную продолжительность поездки для каждой комбинации начальных и конечных станций, мы можем сделать это с помощью следующего запроса:

select
  bst.start_station_name,
  bst.end_station_name,
  count(*) as num_trips,
  avg(bst.duration) as avg_duration_seconds,
  min(bst.duration) as min_duration_seconds,
  max(bst.duration) as max_duration_seconds
from modeanalytics.sf_bike_share_trip bst
group by bst.start_station_name,bst.end_station_name

Как видите, мы добавили столбец end_station_name как в наш список select, так и в наше предложение group by. Большинство платформ SQL предлагают некоторый синтаксический сахар для этой операции, что позволяет вам использовать порядковый номер столбца в selectвыражении вместо явной ссылки на имена столбцов. На практике это будет выглядеть так:

select
  bst.start_station_name,
  bst.end_station_name,
  count(*) as num_trips,
  avg(duration) as avg_duration_seconds,
  min(duration) as min_duration_seconds,
  max(duration) as max_duration_seconds
from modeanalytics.sf_bike_share_trip bst
group by 1,2

Что если мы хотим строго отфильтровать значения, возвращаемые этим запросом, чтобы начать комбинации станций и конечных станций с более чем 1000 поездок? Поскольку предложение where в SQL поддерживает только фильтрацию записей, а не результатов функций агрегирования, нам нужно найти другой способ. Вот где оператор having вступает в силу.

select
  bst.start_station_name,
  bst.end_station_name,
  count(1) as num_trips,
  avg(duration) as avg_duration_seconds,
  min(duration) as min_duration_seconds,
  max(duration) as max_duration_seconds
from modeanalytics.sf_bike_share_trip bst
group by 1,2
having count(1) > 1000

Как обычно, SQL и pandas довольно сильно различаются по синтаксису, но имеют много общего в функциональном отношении. SQL может быть более простым вариантом, имея под рукой только более простые задачи, но предел функциональности группировки в SQL только поверхностно затрагивает функциональность группировки Python с использованием панд.

В качестве примера мы собираемся использовать выходные данные SQL-запроса, названные Python в качестве входных данных для нашего Dataframe( df) в нашей записной книжке Python. Обратите внимание, что этот Dataframe не имеет функций агрегирования, вычисляемых с помощью SQL. Он просто использует SQL, чтобы выбрать необходимые поля для нашего анализа, а мы будем использовать панды, чтобы сделать все остальное. Дополнительным преимуществом выполнения этой операции в Python является то, что рабочая нагрузка перемещается из хранилища данных.

grouped_single = df.groupby('start_station_name')

Применение метода groupby() к нашему Dataframe объекта возвращает объект GroupBy, который затем присваивается переменной grouped_single. Важная вещь, которую следует отметить в отношении объекта GroupBy для Pandas, заключается в том, что в момент создания объекта не происходило разбиение Dataframe. Объект GroupBy просто содержит всю необходимую ему информацию о характере группировки. Агрегирование не будет происходить, пока мы явно не вызовем функцию агрегирования для объекта GroupBy.

grouped_multiple = df.groupby(['start_station_name','end_station_name'])

Теперь, когда у нас есть объект GroupBy, созданный с соответствующими группировками, мы можем применить к нему методы агрегирования. По умолчанию pandas будет применять любой метод агрегации, который вы вызываете для объекта GroupBy, ко всем столбцам, не требующим вмешательства. Поскольку нас интересует только применение методов агрегирования к одному столбцу ( trip_duration_seconds), мы выберем только этот столбец из нашего нового объекта GroupBy. То, как вы выбираете отдельные столбцы в объекте GroupBy, аналогично тому, как вы делаете это с объектом Dataframe:

grouped_multiple_column = df.groupby(['start_station_name','end_station_name'])['trip_duration_seconds']

Pandas позволяет выбрать любое количество столбцов, используя эту операцию. Pandas будет возвращать сгруппированные серии, когда вы выбираете один столбец, и сгруппированные кадры данных, когда вы выбираете несколько столбцов. Теперь, когда у нас есть один столбец, выбранный из нашего объекта GroupBy, мы можем применить к нему соответствующие методы агрегирования. Есть несколько способов сделать это. Мы можем присвоить переменную объекту GroupBy и затем вызвать метод агрегирования для этой переменной:

grouped_multiple = df.groupby(['start_station_name','end_station_name'])
avg_trip_duration = grouped_multiple['trip_duration_seconds'].mean()

avg_duration_seconds = df.groupby(['start_station_name','end_station_name'])['trip_duration_seconds'].mean()

# Вычисления агрегатов по отдельности
num_trips = df.groupby(['start_station_name','end_station_name']).size()
avg_duration_seconds = df.groupby(['start_station_name','end_station_name'])['trip_duration_seconds'].mean()
min_duration_seconds = df.groupby(['start_station_name','end_station_name'])['trip_duration_seconds'].min()
max_duration_seconds = df.groupby(['start_station_name','end_station_name'])['trip_duration_seconds'].max(

Вы можете увидеть, как это может запутаться, если вы вычисляете большое количество агрегатов. К счастью, pandas предлагает способ вычисления нескольких агрегатов для одного объекта GroupBy. Метод agg() может принимать принимать список методов агрегирования для отдельных столбцов:

# Calculate aggregations at once
all_together = (df.groupby(['start_station_name','end_station_name']
                  .agg({'trip_duration_seconds': [np.size, np.mean, np.min, np.max]}))

# Calculate and rename aggregations
all_together = (df.groupby(['start_station_name','end_station_name'])
                  .agg({'trip_duration_seconds': [np.size, np.mean, np.min, np.max]})
                  .rename(columns={'size': 'num_trips', 'mean': 'avg_duration_seconds', 'amin': 'min_duration_seconds', 'amax': 'max_duration_seconds'}))

Теперь мы реплицировали наш SQL-запрос до момента фильтрации наших групп на основе результата функции агрегирования. В pandas вы можете использовать стандартное индексирование для возврата подмножества исходного объекта на основе результата функции агрегирования. Например, если мы хотим отфильтровать наш результирующий набор только для комбинаций начальной станции и конечной станции с более чем 1000 поездок, мы могли бы использовать следующий оператор:

all_together[all_together['trip_duration_seconds']['num_trips'] > 1000]

К этому моменту мы полностью реплицировали вывод нашего исходного запроса SQL, перенося работу по группированию и агрегированию на панд. Опять же, этот пример только показывает, что возможно, используя функциональность группировки панд. Многие групповые операции, которые являются сложными (или даже невозможными) с использованием SQL, оптимизированы в среде pandas. Это включает в себя такие вещи, как преобразования набора данных , анализ квантилей и сегментов, линейную регрессию по группам и применение пользовательских функций, среди прочих. Доступ к этим типам операций значительно расширяет спектр вопросов, на которые мы можем ответить.

Глубокое понимание функций группировки в SQL и Python может помочь вам определить, какой язык следует использовать для какой функции и в какое время. Если у вас нет сложных требований к группировке, вы, вероятно, захотите работать в SQL, чтобы вы могли хранить всю свою работу на одном языке. Но если ваш анализ включает более тяжелые групповые операции, подобные упомянутым выше, перемещение всех групповых операций в записную книжку Python позволит вам воспользоваться преимуществами более сложной функциональности, доступной в pandas.

Очень многие программисты смотрят на SQL, как на страшного зверя. SQL — один из немногих декларативных языков, и его поведение в корне отличается от того, как работают императивные, объектно-ориентированные и даже функциональные языки программирования. Хотя многие рассматривают SQL в некоторой степени функциональным.

Если все так просто, в чем же проблема? Проблема в том, что большинство из нас интуитивно мыслит рамками императивного программирования. Вроде: «машина, сделай это, затем то, но сначала проверь то и се.» А значит, нужно хранить временные результаты в переменных, составлять циклы, вызывать функции и т. д. и т. п.

Для простоты перечислены не все предложения SQL. Этот словесный порядок принципиально отличается от логического порядка (который в свою очередь может отличаться от порядка выполнения в зависимости от выбора оптимизатора):

2. SELECT выполняется после большинства других предложений. Главное, после FROM и GROUP BY. Это важно понимать, если думаете, что можете ссылаться на элементы, которые объявляете в предложении SELECT из предложения WHERE. Следующее невозможно:

3. UNION ставится перед ORDER BY в лексическом и логическом порядках. Многие думают, что каждый подзапрос UNION можно упорядочить, но по стандарту SQL и в большинстве диалектов SQL это не так. Хотя в некоторых диалектах позволяется упорядочивание подзапросов или производных таблиц, нет никакой гарантии, что такой порядок будет сохранен после выполнения операции UNION.

Из-за разницы между лексическим упорядочением и логическим упорядочением большинство новичков, вероятно, думают, что значения столбцов являются объектами первого класса в SQL. Но, нет. Наиболее важными являются ссылки на таблицы.

Записи, содержащиеся в этой комбинированной табличной ссылке являются перекрестным / декартовым произведением a x b. Иными словами, каждая запись a образует пару с записью b. Если a имеет 3 записи, а b 5 записей, описанная выше ссылка на таблицу производит 15 записей (3 x 5).

Если мы посмотрим на эти примеры в свете реляционной алгебры / теории множества, то таблица SQL — это отношение или набор кортежей. Каждое предложение SQL преобразует одно или несколько отношений, чтобы создать новые отношения.

Ссылка на таблицу — мощная штука. Примером их силы является ключевое слово JOIN, которое в действительности не является выражением SELECT, а частью специальной ссылки на таблицу. Объединенная таблица, как определено в стандарте SQL (упрощенный):

Хотя не рекомендуется объединять синтаксис, где приводится разделенный запятыми список ссылок на таблицы, с синтаксисом объединенных таблиц, но так можно делать. В результате, объединенная ссылка будет содержать величины a1+a2+b.

-- Ссылка на таблицу содержит авторов и их книги -- Есть одна запись для каждой книги и ее автора. --... ИЛИ есть записи "empty" (пустые) для авторов без книг -- ("empty" означает, что все столбцы книги равны NULL) author LEFT OUTER JOIN book ON author.id = book.author_id

Эта реляционная концепция в SQL может быть выражена двумя способами: С помощью предиката IN или с использованием предиката EXISTS. «Semi» на латыни означает «половина». Этот тип соединения используется для объединения только «половины» ссылки на таблицу. Что это значит? Рассмотрим вновь вышеуказанное объединение автора и книги. Представим, что нам не нужны комбинации автор — книга, а только авторы, у которых есть книги. Тогда можно написать:

Этот оператор создает перекрестное произведение двух соединенных ссылок на таблицу, комбинируя каждую запись первой ссылки с записью второй ссылки на таблицу. Мы уже видели раньше, что это может быть достигнуто посредством ссылок на таблицы с разделителями-запятыми в предложении FROM. В редких случаях, когда это действительно необходимо, в большинстве диалектов SQL перекрестное соединение CROSS JOIN можно написать явным образом:

Реляционное деление — вот кто настоящий зверь. В кратце, если JOIN это умножение, division (деление) — противоположность операции JOIN. Реляционные деления очень трудно выразить в SQL. Поскольку этот урок для начинающих, деление мы не рассматриваем. Для самых храбрых информация находится здесь, здесь и здесь.

Много чего. В SQL повсюду ссылки на таблицы. Соединяемые таблицы представляют собой довольно сложные ссылки на таблицы. Но между реляционными выражениями и выражениями SQL есть разница. Не все операции реляционного соединения также являются формальными операциями соединения SQL. Имея немного практики и знаний в реляционной теории, вы всегда сможете выбрать верный тип реляционного соединения JOIN и правильно представить его на языке SQL.

Производные таблицы великолепны, если необходимо обойти проблемы, вызванные логическим упорядочением предложений SQL. Например, если вы хотите повторно использовать выражение столбца в предложении SELECT и WHERE, просто напишите (диалект Oracle):

Обратите внимание, что некоторые базы данных и стандарт SQL:1999 подняли производные таблицы на следующий уровень введением обобщенных табличных выражений. Это позволит повторно использовать одну и ту же производную таблицу несколько раз в одной инструкции SQL SELECT. Приведенный выше запрос будет переведен на (почти) эквивалент:

Предложение производит новую ссылку на таблицу только с тремя оставшимися столбцами (!). Попробуем это переварить. С применением GROUP BY, уменьшается число доступных столбцов во всех последующих логических предложениях, включая SELECT. Ссылаться только на столбцы из предложения GROUP BY в предложении SELECT можно по синтаксической причине.

Следует заметить, что MySQL, к сожалению, не придерживается этого стандарта, отчего получается только путаница. Не попадайтесь на уловки в MySQL. GROUP BY преобразует ссылки на таблицу Таким образом, можно ссылаться только на столбцы, также упоминаемые в предложении GROUP BY.

Мне лично нравится термин «проекция», так как он используется в реляционной алгебре. После того как вы создали ссылку на таблицу, отфильтровали и преобразовали ее, можете переходить к проецированию в другую форму. Предложение SELECT подобно проектору. Табличная функция использующет выражение значения строки для преобразования каждой записи из ранее созданной ссылки на таблицу в конечный результат.

Есть много сложных правил. Которыми можно заполнить еще один урок. Например, причина почему нельзя комбинировать агрегатные функции с неагрегатными функциями в проекции инструкции SELECT без предложения GROUP BY (правило № 4), такова:

Если не помогает интуиция (например, новичкам в SQL), выручают синтаксические правила. В SQL:1999 реализован оператор GROUPING SETS, а в SQL:2003 — пустой оператор grouping sets: GROUP BY (). Всякий раз, когда присутствует агрегатная функция и нет явного предложения GROUP BY, применяется неявный пустой GROUPING SET (правило №2). Следовательно, исходные правила о логическом упорядочении больше не являются верными, и проекция (SELECT) влияет на результат логически предшествующего, но лексически последовательного предложения (GROUP BY).

Предложение SELECT может быть одним из самых сложных предложений в SQL, даже если оно выглядит просто. Все другие предложения только переносят ссылки на таблицы от одного к другому. Предложение SELECT портит всю красоту этих ссылок, полностью их преобразовывая путем применения к ним правил.

Упорядочение не является реляционной функцией. Это функция, предназначенная только для SQL. Она применяется в самом конце лексического упорядочения и логического упорядочения инструкции SQL. Использование ORDER BY и OFFSET.. FETCH — это единственный способ гарантировать, что записи могут быть доступны по индексу надежным способом. Все остальные способы упорядочивания всегда произвольны и случайны, даже если они могут показаться воспроизводимыми.

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  ОТ имя-таблицы
 ГДЕ условие
 ГРУППА ПО именам столбцов

ВЫБЕРИТЕ имена столбцов
  ОТ имя-таблицы
 ГДЕ условие
 ГРУППА ПО именам столбцов
 ЗАКАЗАТЬ ПО именам столбцов

КЛИЕНТ
Идентификатор
Имя
Фамилия
Город
Страна
Телефон

ВЫБЕРИТЕ COUNT (Id), Country
  ОТ Заказчика
 ГРУППА ПО СТРАНАМ

Счетчик	Страна
3	Аргентина
2	Австрия
2	Бельгия
9	Бразилия
3	Канада

КЛИЕНТ
Идентификатор
Имя
Фамилия
Город
Страна
Телефон

ВЫБЕРИТЕ COUNT (Id), Country
  ОТ Заказчика
 ГРУППА ПО СТРАНАМ
 ORDER BY COUNT (Id) DESC

Счетчик	Страна
13	США
11	Франция
11	Германия
9	Бразилия
7	UK

КЛИЕНТ
Идентификатор
Имя
Фамилия
Город
Страна
Телефон

ЗАКАЗ
	Идентификатор	Дата заказа
Номер заказа
CustomerId
TotalAmount

ВЫБЕРИТЕ СУММУ (О.TotalAmount) КАК SUM, C.FirstName, C.LastName
  FROM [Заказ] O ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к клиенту C
    ON O.CustomerId = C.Id
 ГРУППА ПО C.FirstName, C.LastName
 ЗАКАЗАТЬ ПО СУММЕ (O.TotalPrice) DESC

Сумма	Имя	Фамилия
117483.39	Хорст	Клосс
115673,39	Jose	Паваротти
113236,68	Роланд	Мендель
57317,39	Патрисия	Маккенна
52245.90	Паула	Уилсон
34101.15	Марио	Понтов
32555,55	Мария	Ларссон

Предложение GROUP BY возвращает по одной строке для каждой группы. Для каждой группы вы можете применить агрегатную функцию, такую как MIN , MAX , SUM , COUNT или AVG , чтобы предоставить дополнительную информацию о каждой группе.

   ВЫБРАТЬ
    столбец_1,
    агрегатная_функция (столбец_2)
ИЗ
    Таблица
ГРУППА ПО
    столбец_1,
    column_2;
  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

   ВЫБРАТЬ
альбумид
COUNT (trackid)
ИЗ
треки
ГРУППА ПО
альбумид;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

   SELECT
альбумид
COUNT (trackid)
ИЗ
треки
ГРУППА ПО
Albidid
ЗАКАЗАТЬ ПО СЧЕТЧИКУ (trackid) DESC;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

   ВЫБРАТЬ
треки. альбумид,
заглавие,
COUNT (trackid)
ИЗ
треки
ВНУТРЕННИЙ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к альбомам НА альбомах .albumid = track.albumid
ГРУППА ПО
track.albumid;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

   SELECT
треки. альбумид,
заглавие,
COUNT (trackid)
ИЗ
треки
ВНУТРЕННИЙ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к альбомам НА альбомах .albumid = track.albumid
ГРУППА ПО
track.albumid
ИМЕЕТ СЧЕТ (trackid)> 15;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

   ВЫБРАТЬ
альбумид
SUM (миллисекунды) длина,
SUM (байты) размер
ИЗ
треки
ГРУППА ПО
альбумид;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

   ВЫБРАТЬ
треки. альбумид,
заглавие,
мин (миллисекунды),
макс (миллисекунды),
round (avg (миллисекунды), 2)
ИЗ
треки
ВНУТРЕННИЙ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к альбомам НА альбомах .albumid = track.albumid
ГРУППА ПО
track.albumid;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

   SELECT
   MediaTypeId,
   GenreId,
   COUNT (TrackId)
ИЗ
   треки
ГРУППА ПО
   MediaTypeId,
   GenreId;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

   ВЫБРАТЬ
   STRFTIME ('% Y', InvoiceDate) InvoiceYear,
   COUNT (InvoiceId) InvoiceCount
ИЗ
   счета
ГРУППА ПО
   STRFTIME ('% Y', InvoiceDate)
СОРТИРОВАТЬ ПО
   InvoiceYear;  
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)

Предложение SQL GROUP BY используется для возврата агрегированных данных путем группирования одного или нескольких столбцов и выполняет агрегированные функции для остальных столбцов.Например, если вы хотите узнать общее количество продаж по региону или стране, используйте SQL Group By Clause, чтобы сгруппировать таблицу продаж по региону или стране. Затем мы можем использовать агрегатную функцию SUM для вычисления итоговой суммы.

 - Синтаксис SQL Server Group By Clause
ВЫБЕРИТЕ [Столбец1], [Столбец2] ... [СтолбецN],
       Агрегатная функция (выражение | имя_столбца)
ОТ [Источник]
ГДЕ [Условия] - Необязательно
ГРУППА ПО [Столбец1], [Столбец2]... [СтолбецN]
ORDER BY Columns

Columns позволяет нам ВЫБРАТЬ количество столбцов из таблиц, и это может быть один или несколько столбцов. Мы можем использовать любые агрегатные функции, такие как SUM, MIN, AVG, MAX и COUNT. Источник может быть одним или несколькими, и использовать объединения для объединения нескольких таблиц.

Условия: Предоставьте фильтры или условия. Если условие истинно, то только инструкция SELECT возвращает записи. Группировать по: все выбранные столбцы, которые не являются частью функций агрегирования, должны быть помещены после этого предложения «Группировать по».

Если вы хотите отображать агрегированную информацию для конечного пользователя, используйте предложение Group by. В этой статье показано использование SQL Group By для группировки данных и агрегирования при их извлечении с помощью оператора SELECT. Мы используем данные ниже, чтобы объяснить пункт «Группировать по».

 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ [Учебное пособие по SQL]
ИДТИ
ВЫБЕРИТЕ образование,
COUNT ([EmpID]) AS [Всего идентификаторов]
ОТ [Заказчик]
ГРУППА ПО ОБРАЗОВАНИЮ

 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ [Учебное пособие по SQL]
ИДТИ
ВЫБЕРИТЕ образование,
[Занятие],
COUNT ([EmpID]) AS [Всего идентификаторов]
ОТ [Заказчик]
ГРУППА ПО образованию, профессии

Если вы посмотрите на приведенный выше снимок экрана SQL Server, несмотря на то, что мы сгруппированы по профессии, значения столбцов повторяются.Это потому, что здесь мы использовали два столбца («Род занятий» и «Образование») в группе по утверждению. Люди, получившие степень бакалавра, работают в сфере менеджмента, и лишь немногие работают в профессиональной сфере.

 - Пример группы SQL Server по сумме
ИСПОЛЬЗУЙТЕ [Учебное пособие по SQL]
ИДТИ
ВЫБЕРИТЕ [Профессия],
СУММ (годовой доход) КАК [Общий доход]
ОТ [Заказчик]
ГРУППА ПО профессии

 - Пример группы SQL Server по сумме
ИСПОЛЬЗУЙТЕ [Учебное пособие по SQL]
ИДТИ
ВЫБЕРИТЕ [Профессия],
Образование,
СУММ (годовой доход) КАК [Общий доход]
ОТ [Заказчик]
GROUP BY Occupation, Education

 - Пример группы SQL Server
ВЫБЕРИТЕ [Профессия]
      ,[Образование]
      , SUM ([Годовой доход]) КАК [Общий доход]
  ОТ [Заказчик]
  ГДЕ [Профессия] <> «Квалифицированное руководство»
  GROUP BY [Профессия], [Образование]

 - Пример группы SQL Server
ВЫБЕРИТЕ [Профессия]
      ,[Образование]
      , SUM ([Годовой доход]) КАК [Общий доход]
, SUM (Продажи) КАК [Всего продаж]
  ОТ [Заказчик]
  ГДЕ [Профессия] <> «Квалифицированное руководство»
  ГРУППА ПО [Профессия], [Образование]
  ORDER BY SUM ([YearlyIncome]) DESC

 - Пример группы SQL Server
ВЫБЕРИТЕ [Профессия]
      , SUM ([Годовой доход]) КАК [Общий доход]
      , AVG ([Годовой доход]) AS [Средний доход]
      , MIN ([Годовой доход]) КАК [Минимальная продажа]
      , MAX ([Годовой доход]) КАК [Максимальная продажа]
  ОТ [Заказчик]
  ГРУППА ПО [профессии]
  ЗАКАЗАТЬ ПО [Профессии]

 - Пример группы SQL Server

ВЫБЕРИТЕ ТОП 6 [Профессия],
Образование,
СУММ (годовой доход) КАК [Общий доход],
СУММ (Продажи) КАК [Всего продаж]
ОТ [Заказчик]
ГРУППА ПО профессии, образованию
ORDER BY SUM (Годовой доход) DESC

 - SQL Server Group By Example
ВЫБЕРИТЕ [Профессия],
Образование,
СУММ (годовой доход) КАК [Общий доход],
СУММ (Продажи) КАК [Всего продаж]
ОТ [Заказчик]
ГРУППА ПО профессии, образованию
ИМЕЕТ СУММУ ([Годовой доход])> 60000
ORDER BY SUM (YearlyIncome) DESC

 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ [Учебное пособие по SQL]
ИДТИ
ВЫБЕРИТЕ [Профессия],
Образование,
СУММ (годовой доход) КАК [Общий доход],
СУММ (Продажи) КАК [Всего продаж]
ОТ [Заказчик]
ГДЕ [Образование] <> 'Неполная средняя школа'
ГРУППА ПО профессии, образованию
ИМЕЕТ СУММУ ([Годовой доход])> 60000
ORDER BY Профессия, образование

SQL позволяет пользователю хранить более 30 типов данных в необходимом количестве столбцов, поэтому иногда становится трудно найти похожие данные в этих столбцах .Group By в SQL помогает нам объединить идентичные строки, присутствующие в столбцах таблицы. Это важное утверждение в SQL, поскольку оно предоставляет нам аккуратный набор данных, позволяя суммировать важные данные, такие как продажи, стоимость и зарплата.

Оператор Group By используется для группировки любых строк столбца с одинаковым значением, хранящимся в них, на основе функции, указанной в операторе.Как правило, эти функции являются одной из агрегатных функций, таких как MAX () и SUM (). Этот оператор используется с командой SELECT в SQL.

ВЫБРАТЬ столбец_1, имя_функции (столбец_2)

ИЗ имя_таблицы

ГДЕ [состояние]

GROUP BY имя_столбца

ORDER BY имя_столбца;

ВЫБРАТЬ столбец_1, функция (столбец_2)

ИЗ имя_таблицы

ГДЕ [состояние]

GROUP BY имена_столбцов

ИМЕЕТ [состояние]

ORDER BY имена_столбцов;

Агрегирование или резюмирование данных — одна из самых важных задач и навыков для любого, кто управляет данными. От отчетов о прибылях и убытках до создания идеальной визуализации данных — SQL Group By — это инструмент, который позволяет нам эффективно выполнять подобные задачи.

Теперь, когда вы знаете, как агрегировать и резюмировать данные, пришло время начать запрашивать, обрабатывать и визуализировать все виды данных, чтобы продвинуться вперед на пути к тому, чтобы стать экспертом в SQL.Если вам понравилась эта статья и вы хотите пройти сертификацию, ознакомьтесь с нашей магистерской программой для бизнес-аналитиков, поскольку она также поможет вам изучить основы SQL.

  - GROUP BY с одним параметром:
ВЫБЕРИТЕ имя_столбца, AGGREGATE_FUNCTION (имя_столбца)
FROM table_name
WHERE column_name значение оператора
ГРУППА ПО имя_столбца;

- GROUP BY с двумя параметрами:
ВЫБРАТЬ
    column_name1,
    column_name2,
    AGGREGATE_FUNCTION (имя_столбца3)
ИЗ
    table_name
ГРУППА ПО
    column_name1,
    column_name2;

  ВЫБРАТЬ
    orderId, SUM (unitPrice * qty) Итого
ИЗ
    Информация для заказа
ГРУППА ПО orderId
ИМЕЕТ Всего> 950;

  ВЫБРАТЬ
    customerId, COUNT (*)
ИЗ
    Заказы
ГРУППА ПО customerId
ЗАКАЗАТЬ ПО СЧЕТЧИКУ (*) ASC;

  ВЫБРАТЬ
    categoryName, AVG (unitPrice)
ИЗ
    Продукция p
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ
    Категории c ON c.categoryId = p.categoryId
ГРУППА ПО КАТЕГОРИИ
ИМЕТЬ СРЕДНЕЕ (unitPrice)> 10;

  ВЫБРАТЬ идентификатор категории,
       идантификационный номер продукта,
       наименование товара,
       Цена за единицу
ИЗ ПРОДУКТОВ p1
ГДЕ unitPrice = (
                ВЫБЕРИТЕ МИН (unitPrice)
                ИЗ ПРОДУКТОВ p2
                ГДЕ p2.categoryId = p1.categoryId)

  ВЫБРАТЬ
    categoryId, categoryName, productId, SUM (unitPrice)
ИЗ
    Продукция p
ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ
    Категории c ON c.categoryId = p.categoryId
ГРУППА ПО categoryId, productId

В подобных ситуациях вам нужно использовать предложение GROUP BY . GROUP BY позволяет разделять данные на группы, которые можно агрегировать независимо друг от друга. Вот пример с использованием набора данных о ценах на акции Apple:

  ВЫБРАТЬ год,
       COUNT (*) AS count
  ИЗ tutorial.aapl_historical_stock_price
 ГРУППА ПО ГОДУ

  ВЫБРАТЬ год,
       месяц,
       COUNT (*) AS count
  ИЗ учебника.aapl_historical_stock_price
 ГРУППА ПО году, месяцу

Как и в случае с ORDER BY , вы можете заменить имена столбцов числами в предложении GROUP BY . Обычно рекомендуется делать это только тогда, когда вы группируете много столбцов или если что-то еще приводит к тому, что текст в предложении GROUP BY становится чрезмерно длинным:

  ВЫБРАТЬ год,
       месяц,
       COUNT (*) AS count
  ИЗ учебника.aapl_historical_stock_price
 ГРУППА ПО 1, 2

Примечание: эта функция (нумерация столбцов вместо использования имен) поддерживается Mode, но не всеми разновидностями SQL, поэтому, если вы используете другую систему или подключены к определенным типам баз данных, она может не работать.

Порядок имен столбцов в предложении GROUP BY не имеет значения — результаты будут одинаковыми независимо. Если вы хотите контролировать группировку агрегатов, используйте ORDER BY .Попробуйте выполнить приведенный ниже запрос, затем поменяйте местами имена столбцов в инструкции ORDER BY и посмотрите, как это выглядит:

  ВЫБРАТЬ год,
       месяц,
       COUNT (*) AS count
  ИЗ tutorial.aapl_historical_stock_price
 ГРУППА ПО году, месяцу
 ЗАКАЗАТЬ ПО месяцу, году

При группировке по нескольким столбцам следует помнить об одном: SQL оценивает агрегаты до предложения LIMIT . Если вы не сгруппируете по столбцам, вы получите результат с одной строкой — никаких проблем.Если вы группируете по столбцу с достаточным количеством уникальных значений, превышающим число LIMIT , агрегаты будут вычислены, а затем некоторые строки будут просто исключены из результатов.

На самом деле это хороший способ делать что-то, потому что вы знаете, что получите правильные агрегаты. Если SQL сокращает таблицу до 100 строк, а затем выполняет агрегирование, ваши результаты будут существенно другими. Результаты приведенного выше запроса превышают 100 строк, так что это прекрасный пример. Попробуйте снять ограничение и запустить его снова, чтобы увидеть, что изменится.

  ВЫБРАТЬ имя_столбца, функция (имя_столбца)
FROM table_name
ГДЕ условие
GROUP BY имя_столбца

eid	имя	возраст	зарплата
401	Ану	22	9000
402	Шейн	29	8000
403	Рохан	34	6000
404	Scott	44	9000
405	Tiger	35	8000

Здесь мы хотим найти имя и возраст из сотрудников, сгруппированных по их зарплатам или, другими словами, мы будем группировать сотрудников на основе их зарплат, следовательно, в результате мы получим набор данных с указанием уникальных зарплат, а также имени и возраста первого сотрудника, который должен иметь эта зарплата.Надеюсь, вы уловили суть!

  ВЫБЕРИТЕ имя, возраст
ИЗ Emp GROUP ПО заработной плате

имя	возраст
Рохан	34
Шейн	29
Ану	22

eid	имя	возраст	зарплата
401	Ану	22	9000
402	Шейн	29	8000
403	Рохан	34	6000
404	Scott	44	9000
405	Tiger	35	8000

  ВЫБЕРИТЕ ФИО, заработную плату
ОТ Emp
ГДЕ возраст> 25
ГРУППА ПО заработной плате

Group by пример sql: GROUP BY | SQL | SQL-tutorial.ru

Группировка по нескольким столбцам

Group by sql по нескольким полям – Тарифы на сотовую связь

Что такое оператор GROUP BY

Примеры использования оператора GROUP BY

Archil

Новичок

fixxxer

Фанат

oncle terrible

Archil

Новичок

Archil

Новичок

Вурдалак

I’d like to model your domain

Фанат

oncle terrible

fixxxer

fixxxer

Archil

Новичок

fixxxer

Archil

Новичок

fixxxer

S.Chushkin

Пофигист

sql — Предложения GROUP BY и WHERE в одном запросе

6 ответов

1.9. Предложение GROUP BY — СтудИзба

SQL — Group By — CoderLessons.com

Синтаксис

пример

«Group By» в SQL и Python: сравнение

SQL

Функции агрегации

Group By

having

Python

Blur The Line

Десять простых шагов к полному пониманию SQL

1. SQL является декларативным

2. Код SQL не является упорядоченным

3. Вся суть SQL заключается в ссылках на таблицы

4. Ссылки на таблицы SQL могут быть довольно функциональными

5. В SQL следует использовать таблицы JOIN, вместо разделенных запятыми

6. Различные операции JOIN в SQL

7. Производные таблицы SQL похожи на табличные переменные

8. SQL GROUP BY преобразует прежние ссылки на таблицу

9. SQL SELECT в реляционной алгебре называется проекцией

10. SQL DISTINCT, UNION, ORDER BY и OFFSET — намного проще

SQL GROUP BY, COUNT — с примерами

Какова цель предложения GROUP BY?

Синтаксис SQL GROUP BY

Примеры SQL GROUP BY

SQLite Group By

Введение в SQLite

SQLite

SQLite

SQLite

SQLite

SQLite

SQLite

SQLite

SQLite

Предложение SQL GROUP BY

Синтаксис предложения SQL GROUP BY

SQL Group By Count с использованием одного столбца

Группа SQL по нескольким столбцам

SQL Пример 1 группы по сумме

Пример 2 группы по сумме

Group By Where Clause

SQL Group By Order By Example

SQL Group By Aggregate Functions

Предложение SQL Group By Top

Группа SQL по примеру

Группировать по сложному примеру

Как агрегировать данные с помощью Group By в SQL

Что такое группировка в SQL?