Oracle基础教程之分组查询

目录

• 一、概述
• 二、分组查询的几种情况
• 1、使用GROUP BY子句进行单列分组
• 2、使用group by 子句进行多列分组
• 3、使用order by 子句改变分组排序结果
• 4、使用HAVING子句限制分组结果
• 5、在group by 子句中使用rollup 和cube操作符
• 5.1 使用ROLLUP 操作符执行数据统计
• 5.2 使用cubr操作符执行数据统计
• 附：分组查询的高级用法
• 1. 多个聚合函数同时使用
• 2. 连接查询和分组查询结合使用
• 3. 分组查询和子查询结合使用
• 总结

一、概述

数据分组的目的是用来汇总数据或为整个分组显示单行的汇总信息，通常在查询结果集中使用GROUP BY 子句对记录进行分组。在SELECT 语句中，GROUP BY 子句位于FROM 子句之后，语法格式：

SELECT columns_list
FROM table_name
[WHERE conditional_expression]
GROUP BY columns_list

GROUP BY 子句可以基于指定某一列的值将数据集合划分为多个分组，同一组内所有记录在分组属性上具有相同值，也可以基于指定多列的值将数据集合划分为多个分组。

二、分组查询的几种情况

1、使用GROUP BY子句进行单列分组

单列分组是指基于列生成分组统计结果。当进行单列分组时，会基于分组列的每个不同值生成一个统计结果。

【例1.1】在EMP表中，按照部门编号（deptno）和职务列进行分组。

select deptno,job from emp group by deptno,job order by deptno

group by 子句经常与聚集函数一起使用。使用group by 子句和聚集函数，可以实现对查询结果中每一组数据进行分类统计。所以，在结果中每组数据都有一个与之对应的统计值。

【例1.2】在emp表中，使用group by 对工资记录进行分组，并计算平均工资（avg）、所有工资的总和(sum)、最高工资(max)和各组的行数（count）

select avg(sal) 平均工资,sum(sal) 工资总和,max(sal) 最高工资,count(job) 行数
from emp group by job

注意：

1、在select 子句的后面只可以有两类表达式：统计函数和进行分组的列名。

2、select子句中的列必须是进行分组的列，除此之外添加其他的列名都是错误的，但是group by子句后面的列名可以不出现在select子句中。

3、在默认情况下，将按照group by子句指定的分组列升序排列，如果需要重新排序，可以使用order by 子句指定新的排列顺序。

group by 子句中的列可以不再select列表中。

【例1.3】查询emp表，显示按职位-job分类的每类员工的平均工资，并且显示的结果按照职位有小到大排列。

select avg(sal) 平均工资 from emp group by job

从上面的运行结果很难看出这一结果是按什么排序的。为了提高程序的可读性，应尽可能不使用这样的查询方法。实际的使用查询方法如下：

select job,avg(sal) 平均工资 from emp group by job

2、使用group by 子句进行多列分组

多列分组是指基于两个或另个以上的列生成分组统计结果。当进行多列分组时，会基于多个列的不同值生成统计结果。

【2.1】使用group by 进行多列分组，查询emp表，显示每个部门每种岗位的平均工资和最高工资。

select deptno,job,avg(sal) 平均工资,max(sal) 最高工资 from emp group by deptno,job

3、使用order by 子句改变分组排序结果

当使用group by 子句执行分组统计时，会自动基于分组列进行升序排列。为了改变分组数据的排序结果，需要使用order by 子句。

【例3.1】查询emp表，显示每个部门的部门号及工资总额，并按照工资总额降序排列。

select deptno,sum(sal) from emp
where deptno is not null
group by deptno
order by sum(sal) desc;

4、使用HAVING子句限制分组结果

having 子句通常与group by 子句一起使用，在完成对分组结果统计后，可以使用having 子句对分组的结果做进一步筛选。如果不使用group by 子句，having子句的功能与where一样。having子句与where的相似之处都是定义搜索条件。唯一不同的是having子句中可以包含聚合函数，如count,avg,sum等，在where子句中则不可以使用聚合函数。

如果在select语句中使用了group by 子句，那么having子句应用于group by 子句创建的那些组。如果执行了where子句，而没有指定group by 子句，那么having 子句应用于where子句的输出，并且整个输出被看作一个组，如果select 语句中既没有指定where，也没有指定group by ,那么having子句将应用于from 子句的输出，并且将其看作一个组。

提示：

对于having子句作用的理解有一个办法，就是记住select 语句中子句处理顺序。在select 语句中，首先由from 子句找到数据表，where 子句则接收from 子句输出的数据，而having 子句则接收来自group by 、where 或 from 子句的输出。

【例4.1】在emp表中，首先通过分组的方式计算出每个部门的平均工资，然后在通过having子句过滤出平均 工资大于2000的记录信息。

select deptno 部门编号 ,avg(sal) 平均工资 from emp
group by deptno
having avg(sal) > 2000

从上面的查询结果中可以看出，select语句使用group by 子句对emp表进行分组统计，然后再由having子句根据统计值进一步筛选。

上面的例子无法使用where子句直接过滤出平均工资大于2000的部门信心，因为where 子句不能使用聚合函数。

通常情况下，having与group by 一起使用，这样可以汇总相关数据后在进一步筛选汇总的数据。

5、在group by 子句中使用rollup 和cube操作符

5.1 使用ROLLUP 操作符执行数据统计

当直接使用group by子句进行多列分组时，只能生成简单的数据统计结果。为了生成数据统计、横向小计和总计统计，可以在group by 使用rollup操作符。

【例5.1.1】在emp表中，使用rollup操作符，显示各部门每个岗位的平均工资、每部门的平均工资、雇员的平均工资。

select deptno 部门编号 ,job as 岗位,avg(sal) 平均工资 from emp
where sal is not null
group by rollup(deptno,job)

5.2 使用cubr操作符执行数据统计

为了生成数据统计、横向小计、纵向小计以及总计统计，可以使用cube操作符。

【5.2.1】在emp表中，使用cube操作符，显示各部门各岗位的平均工资、部门平局工资、岗位平均工资、所有雇员平均工资。

select deptno 部门编号 ,job as 岗位,avg(sal) 平均工资 from emp
where sal is not null
group by cube(deptno,job)

附：分组查询的高级用法

在实际工作中，我们可能需要更加复杂的分组查询。下面介绍几种分组查询的高级用法。

1. 多个聚合函数同时使用

我们可以在一个分组查询中使用多个聚合函数，并且对不同的字段进行聚合：

SELECT DEPTNO, AVG(SAL), COUNT(*)
FROM EMP
GROUP BY DEPTNO;

以上命令将返回以下结果：

DEPTNO | AVG(SAL) | COUNT(*)——+———-+———10 | 2916.670| 320 | 2175.000| 530 | 1566.670| 6

在以上命令中，我们同时使用了平均工资和记录数这两个聚合函数，分别对SAL和*进行了聚合计算。

2. 连接查询和分组查询结合使用

我们可以使用连接查询和分组查询结合使用。以下是一个基本的示例：

SELECT DEPT.DNAME, AVG(EMP.SAL)
FROM EMP JOIN DEPT ON EMP.DEPTNO = DEPT.DEPTNO
GROUP BY DEPT.DNAME;

以上命令将返回以下结果：

DNAME | AVG(SAL)——–+———ACCOUNTING| 2916.67RESEARCH | 2175.00SALES | 1566.67

在以上示例中，我们将EMP表和DEPT表连接起来，然后按照部门名称进行分组查询，并计算出平均工资。

3. 分组查询和子查询结合使用

我们还可以使用子查询和分组查询结合使用。以下是一个基本的示例：

SELECT column1, column2, …
FROM table_name
WHERE column1 IN (
SELECT column1
FROM table_name
GROUP BY column1
HAVING COUNT(*) > 1
);

在以上示例中，我们首先进行子查询，找出所有出现了两次及以上的column1，然后通过IN运算符进行过滤，筛选出相应的记录。

总结

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