分组后分组合计以及总计SQL语句（稍微整理了一

整理关于分组后分组合计及总计SQL语句的指南

亲爱的读者们，今天我将带大家深入理解分组后分组合计以及总计的SQL语句。如果你在数据处理的道路上遇到了这个挑战，希望下面的内容能为你提供一些帮助。

一、分组合计与总计概述

在数据处理中，我们经常需要按照某个字段进行分组，并对每个分组进行合计，同时还需要统计总的数量。SQL为我们提供了强大的工具来实现这一需求。

二、基础分组合计SQL语句

1. 一次性得到分组合计以及总计的SQL语句：

```sql

SELECT 分组字段 FROM 表 GROUP BY 分组字段 WITH ROLLUP;

```

其中，WITH ROLLUP会生成一个额外的总计行。

三、进阶分组合计方法

对于复杂的分组合计需求，我们可以使用子查询来实现。这里举两个例子：

例子1：假设我们想要知道在满足某些条件下的分组记录数：

假设执行分组查询后有3条记录，我们需要求出这个数量。可以使用以下SQL语句：

```sql

SELECT COUNT() FROM (SELECT ... GROUP BY ...) AS subquery;

在数据库查询中，我们经常需要获取分组后的每组第一条记录。让我们深入了解几种SQL查询方法，并如何使用它们。

方法1：使用子查询和MAX函数

我们可以使用子查询找到每个分组中b列的最大值，然后选取对应的记录。示例如下：

```sql

SELECT FROM a

WHERE b = (SELECT MAX(b) FROM a WHERE a = a.out);

```

方法2：使用ROW_NUMBER()函数

这种方法通过在分组内部为记录分配行号，可以轻松获取每组的第一条记录。示例如下：

```sql

SELECT a, b, c, d

FROM (

SELECT a, b, c, d, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY a ORDER BY b DESC) AS rn

FROM a

) AS subquery

WHERE rn = 1;

```

以Northwind数据库的Employees表为例，如果我们想按城市分组并获取每个城市的第一条记录，可以这样写：

```sql

SELECT EmployeeID, LastName, FirstName, Title, TitleOfCourtesy, City

FROM (

SELECT EmployeeID, LastName, FirstName, Title, TitleOfCourtesy, City,

ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY City ORDER BY EmployeeID) AS new_index

FROM Employees

) AS a

WHERE a.new_index = 1;

```

执行上述查询，将按照城市分组，并根据EmployeeID排序，返回每组的第一条记录。

方法3（例子4）：结合ROW_NUMBER()和子查询获取分组后的第一条记录。对于给定的数据示例：Eric red 20，如何仅获取每组的第一条记录呢？我们可以这样写SQL查询：假设你想根据某个列比如“名字”分组并取每组的第一条记录：假设第一个列名为Name，第二个列名为Color，第三个列名为Value。可以这样写SQL语句：首先进行分组排序并赋予行号，然后通过子查询选取行号为1的记录。示例如下：假设数据表名为Test。SQL语句如下： 假设你要获取的数据是表Test中的第一条数据可以使用以下查询语句来实现。这个语句将会根据Name列进行分组然后在每个分组内部根据Value列进行排序并返回每个分组的第一条数据。查询语句如下： SELECT Name, Color FROM (SELECT Name, Color, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY Name ORDER BY Value) AS rn FROM Test) WHERE rn=1。这样你就能得到每个名字对应的颜色，并且是按照Value排序后的第一个数据。这个查询会按照名字进行分组并且对每个组的数据按照Value列的值进行排序然后取出每个组的第一个数据展示出来。你可以将Name替换为实际的列名即可实现你的需求。执行结果将会展示每个分组的第一条记录。这样你就可以获取到黑体加粗显示的记录了。希望这个解答对你有所帮助！数据世界的奥秘：一条SQL语句实现分组并限定记录集数量

在数据世界中，我们经常需要处理复杂的查询任务，比如按照某个条件分组，并在每个分组中选取特定的记录。这样的需求在教育、商业和其他多个领域都普遍存在。比如，我们想要知道每科考试的前三名学生的信息。今天，我们将通过SQL语句来实现这一需求。

假设我们有一个名为“学生期末考试成绩”的表，其中包含学生的姓名、颜色（代表科目）、成绩和排名等信息。这个表的结构可以如下：

我们可以使用一条SQL语句来实现分组并限定记录集数量。这里是一个示例：

```sql

-- 查询每科的前三名学生的信息（假设按照成绩排名）

SELECT

FROM (

SELECT ,

ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY fColor ORDER BY fOrder) AS RowNum

FROM @fTable

) AS TempTable

WHERE TempTable.RowNum <= 3;

```

解释：这条SQL语句首先使用窗口函数`ROW_NUMBER()`来对每个科目的记录进行编号。编号的依据是按照成绩的排名（假设由小到大的顺序）。`PARTITION BY fColor`表示按照科目进行分组。然后，外部查询从临时表中选择每个科目编号在前三名的记录。这样，我们就得到了每科考试的前三名学生的信息。

对于使用SQL Server 2000的用户，由于该版本不支持窗口函数，因此需要采用其他方法来实现类似的功能，比如使用变量和子查询等。但对于较新的数据库版本（如SQL Server 2005及以上），上述方法更为简洁高效。我们还可以根据实际需求调整排序的依据和分组条件，以满足不同的查询需求。

表[TScore]的结构解读

code列：记录学生的学号，采用字符型数据。

subject列：表示科目，采用整型数据。

score列：记录学生的成绩，也是整型数据。

要从这张表中获取特定信息，我们可以使用如下SQL查询语句。筛选出各科目成绩排名前三的学生记录：

```sql

SELECT

code,

subject,

score

FROM (

SELECT

,

RANK() OVER(PARTITION BY subject ORDER BY score DESC) AS Row

FROM TScore

) AS ranked_scores

WHERE Row <= 3;

```

例子6：SQL获取每个分组中价格最高的记录

```sql

SELECT

ID, Name, ItemID, Price, CreatedOn

FROM (

SELECT

,

rn = ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY Name, ItemID ORDER BY Price DESC)

FROM TableName

) AS subquery

WHERE rn = 1;

```

对于SQL Server 2000，可以使用嵌套查询来实现相同的功能，但语句会稍显复杂。在此不再赘述。我们的目标是获取每个分组中价格最高的记录。当ItemID有多个记录时，我们选择价格最高的那条。

例子7：按A字段分组并取出每个分组的第一条记录的SQL语句分享

假设有一个表，其字段为A、B和C。我们想要得到的结果集是以A字段为分组条件，并取出每个分组中的第一条记录。下面是相应的SQL查询语句：

```sql

SELECT 区号, SUM(呼叫总量) AS 总呼叫量

FROM (

SELECT substr(bj, 1, 4) AS 区号, COUNT() AS 呼叫总量 FROM call GROUP BY substr(bj, 1, 4)

UNION ALL

SELECT substr(zj, 1, 4) AS 区号, COUNT() AS 呼叫总量 FROM call WHERE th = 950000 GROUP BY substr(zj, 1, 4)

) AS subquery

GROUP BY 区号;

```

这段SQL首先通过两个子查询分别针对`bj`和`zj`进行分组并计数。然后使用`UNION ALL`将这两个子查询的结果合并。在外层查询中对合并后的结果进行分组，并根据区号进行求和，得到每个区号的总呼叫量。

```sql

SELECT km, kh, cj

FROM (

SELECT km, kh, cj, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY km ORDER BY cj DESC) AS row_num

FROM scan

) AS temp_table

WHERE row_num <= 2

ORDER BY km, cj DESC;

```

对于第二个问题，您想要在不进行表联接的情况下，从表A中根据字段B分组，并根据字段C排序，查询出每组中的前三条记录。这确实是一个常见的SQL查询需求。我看到两个提供的答案都比较复杂，我会尝试提供一个更简洁明了的解决方案：

```sql

SELECT

FROM 表A

WHERE (B, C) IN (

SELECT B, MAX OVER (PARTITION BY B ORDER BY C ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 2 PRECEDING) AS max_c

FROM 表A

);

```

（在SQL Server 2000中）

以下是几种可能的解决方案：

方案一：使用连接查询和计数来判断数量。这种方法通过比较同一组内的价格，筛选出价格最高的两条记录。查询语句如下：

```sql

SELECT

i, ii, iii, iiii, price

FROM abc a

WHERE (

SELECT COUNT() FROM abc b WHERE a.i = b.i AND b.price > a.price) < 2

ORDER BY i, price DESC;

```

方案二：创建一个内部表进行排序并计数。为每一组生成一个排序号，选取排序号小于3的记录，即每组中价格最高的两条记录。查询语句如下：

```sql

SELECT i, ii, iii, iiii, price

FROM (

SELECT i, ii, iii, iiii, price,

(SELECT COUNT() FROM abc b WHERE a.i = b.i AND a.price < b.price) AS ids

FROM abc a) AS tem

WHERE ids < 3

ORDER BY i, price DESC;

```

```sql

DECLARE @abc TABLE (i nvarchar(10), ii int, iii int, iiii int, price money);

DECLARE @tem TABLE (ids int identity, class nvarchar(10)); --声明一个带有自增ID的临时表用于存储分组结果

-- 将表ABC中的所有组存入临时表@tem中，同时生成一个自增ID用于排序和计数

INSERT INTO @tem(class) SELECT i FROM abc GROUP BY i;

DECLARE @count INT = @@ROWCOUNT; --获取临时表行数，即分组的数量

DECLARE @looptime INT = 1;

WHILE (@looptime <= @count)

BEGIN

DECLARE @i nvarchar(10);

今天，我要分享一个解决删除重复记录问题的好方法。

在使用此方法之前，请确保你的表具有唯一索引。接下来，请仔细考虑以下SQL代码：

```sql

DELETE FROM dbo.TB_WorkflowTask a

WHERE ItemID NOT IN (

SELECT a.ItemID

FROM TB_WorkflowTask

WHERE TaskName = a.TaskName AND EmpID = a.EmpID AND BillTypeID = a.BillTypeID AND BillID = a.BillID AND Status = a.Status AND WFStatus = a.WFStatus

)

```

值得注意的是，这里我们使用了IN和NOT IN运算符，而不是EXISTS或NOT EXISTS。至于为什么这样选择，大家不妨思考一下。

接下来，让我们看一个例子，如何取得分组后的单条记录值。假设我们有一个名为Log的表，它记录了每天的出入和当前情况。我们希望按天分组并汇总数据。让我们看一下表中的数据：

```yaml

Log表数据：

2012.4.5 10 0 10

2012.4.5 0 5 5

2012.4.6 30 20 15

2012.4.6 0 3 12

...

```

我们希望显示为：

```yaml

2012.4.5 10 5 5

2012.4.6 30 23 12

```

以下是实现此目标的SQL代码：

```sql

WITH tb AS (

SELECT [Day], SUM([In]) AS [In], SUM([Out]) AS Out, SUM([In]) - SUM([Out]) AS [Current], RANK() OVER (ORDER BY [Day]) AS row

FROM [Log] GROUP BY [Day]

)

SELECT [Day], [In], Out, (SELECT SUM([Current]) FROM tb b WHERE b.row <= a.row)[Current] FROM tb a;

```

接下来是测试数据的部分：

......（此处省略部分SQL代码）

例子：二次汇总和分类与分组统计。在数据分析中，我们经常需要对数据进行分类和分组统计。这就需要了解如何使用SQL中的某些子句和运算符进行高效的数据分析。对于如何分类和分组数据以获得所需的结果，可以参考狼蚁网站SEO优化的建议。同时还有一些其他的建议可以帮助您了解何时进行分类、何时分组以及如何总计。比如ORDER BY子句用于将数据按字母或数字顺序进行排序，GROUP BY子句用于减少记录中的相似数据等等。这些建议有助于我们以有意义的方式组织和管理数据，便于后续的数据分析和总计。对于更详细的信息和建议，您可以查阅相关资源以获取更深入的了解。SQL中的GROUP BY功能：理解分组、聚合与过滤

在数据库查询中，GROUP BY是一种强大的功能，用于从重复的值源中返回一个唯一的列表。当你需要从大量数据中提取有关特定分类的信息时，GROUP BY就显得尤为重要。简单来说，它允许你按照某一列或多列对结果集进行分组，并应用聚合函数来简化数据分析。接下来，让我们深入理解GROUP BY的功能及其与其他SQL语句的配合使用。

一、基本使用

当你想要返回某个列的唯一的值列表时，可以使用GROUP BY语句。例如，如果你有一个包含客户邮政编码的数据库，你可以使用以下查询来返回一个独特的邮政编码列表：

```sql

SELECT ZIP

FROM Customers

GROUP BY ZIP;

```

这个查询会从Customers表中选择ZIP列，并按照邮政编码进行分组，返回一个独特的邮政编码列表。记住，SELECT列表必须与GROUP BY列表相匹配，除非你使用聚合函数。

二、限定数据

GROUP BY之前，可以使用WHERE子句来限定数据。例如，如果你只想返回肯塔基州客户的邮政编码，可以这样做：

```sql

SELECT ZIP

FROM Customers

WHERE State = 'KY'

GROUP BY ZIP;

```

在这里，WHERE子句首先过滤数据，然后GROUP BY对过滤后的数据进行分组。记住，WHERE不支持聚合函数。

三、使用HAVING过滤组

当你希望在分组后过滤数据时，应该使用HAVING子句。例如，如果你只想返回只有一个客户的邮政编码组，可以这样做：

```sql

SELECT ZIP, Count() AS CustomerCount

FROM Customers

GROUP BY ZIP

HAVING Count() = 1;

```

在这个例子中，HAVING子句在数据被分组后应用，仅返回只有一个客户的邮政编码组。HAVING允许基于聚合函数的结果来过滤组。记住，WHERE用于过滤记录，而HAVING用于过滤组。WHERE出现在GROUP BY之前；而HAVING出现在GROUP BY之后。SQL在分组记录前求WHERE子句的值，在分组记录后求HAVING子句的值。理解了这一点非常重要。对于使用哪个子句的选择应基于你需要在哪个阶段过滤数据。使用HAVING时通常利用聚合来求一个组的值。使用WHERE时通常是为了过滤记录本身的数据内容或条件等细节内容而进行的操作处理筛选操作过程处理筛选结果的操作结果结果筛选操作等处理方式细节内容的筛选细节处理等等过程。与此同时您可能需要对两个子句有进一步了解以防止混淆两者之间的使用方法和概念差别提高实际应用能力和避免常见错误用法保证理解细节同时对于在不同场景不同数据结构下的合理选择和灵活运用也要掌握技巧运用好这些技巧将极大地提高您的工作效率和数据处理能力让你在处理复杂数据时更加得心应手游刃有余地应对各种情况从容应对各种挑战。四、使用聚合函数总计分组值除了基本的分组操作外GROUP BY还可以与聚合函数一起使用以进行更复杂的数据分析例如计算每个邮政编码的订单总数或每个客户的平均订单金额等。通过添加聚合函数你可以在查询中进行总计计算以获取更深入的数据洞察。五、使用ROLLUP总计聚合对于进一步总计数据的需求可以使用SQL的ROLLUP运算符。它会在每个组显示一个额外的记录即小计记录该记录是通过在每个组中应用聚合函数计算所有记录的值而得到的。通过使用ROLLUP你可以轻松地为每个组合计某个列的值从而更全面地了解数据的分布情况。总之GROUP BY是SQL中一个强大而灵活的工具通过深入了解其工作原理和与其他SQL语句的结合使用你可以轻松地从大量数据中提取有价值的信息进行高效的数据分析并做出明智的决策。在实际应用中不断尝试和调整你的查询以适应不同的数据结构和需求将使你成为一个熟练的数据库查询专家从而更好地满足业务需求并提高工作效率。通过不断学习和实践你将能够熟练掌握SQL语言并运用GROUP BY等高级功能来解决现实世界中的问题从而为你的职业发展增添更多的机会和可能。（结束）对于刚开始接触数据库和SQL的读者来说理解这些概念可能需要一些时间和实践但只要你坚持学习并不断尝试你一定能够掌握这些强大的工具并发挥出它们的最大潜力为你的工作和学习带来便利和效益让我们一起迈向数据库查询的更高境界吧！当我们谈论数据汇总时，ROLLUP结果的首个值显得尤为独特。因为它不仅仅是对一组记录的简单计数，而是反映了整个记录集的综合情况。这个值，是整个数据集的总览，是每一组数据的总和。值得注意的是，ROLLUP并不支持在聚合函数中使用DISTINCT或GROUP BY ALL子句，它以一种独特的方式为我们展示数据。

当我们进一步9时，CUBE运算符展现出了比ROLLUP更为全面的功能。它不仅返回每个组中的数值总数，而且为每一列都提供了小计。这就像是在狼蚁网站进行SEO优化时，我们不仅看到了每个组的大致情况，还能得知每个顾客的具体总数。通过以下查询可以看到其工作原理：

从订单表中，我们按照顾客和订单编号进行分组，并对成本和数量进行求和。而CUBE的强大之处在于，它不仅完成了聚合任务（如同ROLLUP），而且还计算了定义组的其他列的值。换句话说，CUBE为我们提供了每一个可能的列组合的总计。同样，CUBE也不支持GROUP BY ALL。

当面对CUBE返回的结果过于繁杂时（大多数情况下确实如此），我们可以借助GROUPING函数对其进行排序和整理。这个函数会为我们提供额外的两个值：值1表示这是一个总计值，无论是ROLLUP还是CUBE的结果；值0则表示这是一个由原始GROUP BY子句产生的详细记录。这使得我们可以更清晰地理解并处理数据。

GROUP BY的魅力：如何巧妙进行分组查询

在使用数据库查询时，GROUP BY关键字发挥着重要的作用。它在数据检索中帮助我们实现分组统计的功能，让我们能够从海量数据中提取出有价值的信息。在使用GROUP BY时，我们需要遵循一定的规则。在SELECT列表中，我们只能选择被分组的列以及为每个分组返回一个值的表达式，例如聚合函数。重要的是，SELECT后面的所有列中，如果没有使用聚合函数，必须出现在GROUP BY后面。

让我们通过两个实例来更好地理解GROUP BY的用法。

实例一：

实例二：

假设我们有一个关于国家人口的数据表。每个国家都有一个对应的人口数量。我们的任务是根据国家所在的大洲来统计人口数量。这里以亚洲和北美洲为例。我们假设数据表中包含国家名称和人口数量。然后，我们可以使用GROUP BY关键字按照国家所在的大洲进行分组，并使用SUM函数来统计每个大洲的总人口数。在这个例子中，我们将得到亚洲和北美洲的总人口数量。

人口分布与工资等级分析

亚洲的人口数量达到了惊人的11亿，而北美洲则拥有超过2亿的人口。除此之外，其他地区的总人口也达到了惊人的数字。这些数字背后隐藏着什么样的故事呢？让我们通过SQL查询来揭示其中的奥秘。

我们可以使用SQL语句中的CASE语句来根据所在国家将人口进行分类统计。在以下的查询中，我们将按照国家所在的地理位置进行分类统计，并将结果按照地理位置进行分组汇总。通过这种方式，我们可以清晰地看到亚洲、北美洲和其他地区的总人口数量。下面是相应的SQL查询语句：

```sql

SELECT SUM(population),

CASE country

WHEN '中国' THEN '亚洲'

WHEN '印度' THEN '亚洲'

WHEN '日本' THEN '亚洲'

WHEN '美国' THEN '北美洲'

WHEN '加拿大' THEN '北美洲'

WHEN '墨西哥' THEN '北美洲'

ELSE '其他' END AS location

FROM Table_A

GROUP BY location;

```

同样的逻辑，我们也可以利用SQL的CASE语句来判断个人的工资等级，并对每一等级的人数进行统计。通过这种方式，我们可以了解到哪些工资区间的人数较多，哪些工资区间的人数较少。以下是相应的SQL查询语句：

```sql

SELECT

CASE

WHEN salary <= 500 THEN '等级1'

WHEN salary > 500 AND salary <= 600 THEN '等级2'

WHEN salary > 600 AND salary <= 800 THEN '等级3'

WHEN salary > 800 AND salary <= 1000 THEN '等级4'

ELSE NULL END AS salary_class,

COUNT() AS population_count

FROM Table_A

GROUP BY salary_class;

```

在这个例子中，我们使用了CASE语句来创建了一个虚拟列，然后根据这个虚拟列进行分组统计。这种方式不仅使SQL查询更加灵活，而且使得分组操作更加强大和灵活。通过这种方式，我们可以轻松地了解到不同地区的人口分布情况，以及不同工资等级的人数分布情况。这对于企业和决策者来说具有重要的参考价值。以下是对所提供数据的分析，同时融入生动的叙述和丰富的文体：

数据解读

我们手头上有一组关于不同国家、不同性别的人口数据。这些数据明确地标识了每个国家中男女各有多少人。如果我们按照国家和性别进行分组，就可以清晰地看到每个国家的男女人口数量。

代码

这段SQL代码的主要功能是按照国家分组，并分别计算出每个国家的男性和女性人口数量。通过CASE语句，代码能够区分不同性别的数据并对其进行求和。这是一个非常实用的功能，能够帮助我们快速了解各个国家的人口性别比例。

GROUP BY子句的NULL值处理

在SQL的GROUP BY子句中，当用于分组的列出现NULL值时，所有的NULL值会被分在同一组，因为SQL认为NULL值之间是相等的。这一点在处理包含NULL值的数据时尤为重要。

HAVING子句的功能及应用

GROUP BY子句虽然能够将数据分组，但有时候我们可能只需要那些满足特定条件的组。这时，就需要使用HAVING子句。HAVING子句允许我们对GROUP BY产生的组进行进一步筛选，只留下满足条件的组。例如，如果我们想查询至少有两名教师的系别及教师人数，就可以使用HAVING子句来实现。

HAVING子句与WHERE子句的区别

虽然HAVING子句和WHERE子句都用于定义搜索条件，但它们的应用场景和作用对象不同。WHERE子句作用于单个的行，而HAVING子句则作用于GROUP BY子句创建的组。如果既没有WHERE子句也没有GROUP BY子句，那么HAVING子句将作用于FROM子句的输出。在SELECT语句中，WHERE和HAVING子句的执行顺序也有所不同。

通过对数据的分组、筛选和聚合，我们能够从中获取更深层次的信息。这不仅需要我们掌握SQL语句的基本语法，还需要我们理解其背后的逻辑和原理。只有这样，我们才能够更好地利用这些数据，为决策提供支持。在数据库查询的复杂流程中，SELECT语句无疑是最为关键的一环。而在SELECT语句的执行步骤中，特定的子句的职能与交互方式尤为引人注目。接下来，让我们深入一下WHERE子句与HAVING子句的工作原理以及它们之间细微的差别。

正如本书第5章第二节所详细介绍的那样，当我们执行一个SELECT语句时，WHERE子句首先接收来自FROM子句的输入数据。这一步是查询过程的基础，因为它帮助我们过滤出需要处理的数据行。WHERE子句的工作方式类似于一个筛选器，它根据预设的条件对来自FROM子句的数据进行筛选，确保只有满足条件的记录被选中。

与WHERE子句不同，HAVING子句的功能更为强大且多样。它不仅可以接收来自FROM子句的输入，还可以接收来自GROUP BY子句以及经过WHERE子句筛选后的数据。这意味着HAVING子句在查询过程中扮演了多重角色。它不仅是一个筛选器，还是一个聚合函数的结果处理器。在数据经过GROUP BY子句分组后，HAVING子句会对这些分组进行进一步的筛选和处理，确保只有满足特定条件的分组被包含在最终的结果集中。

这种差异的存在，使得WHERE和HAVING子句在查询过程中各司其职，共同协作，为我们提供了强大而灵活的查询工具。我们可以利用这两个子句的不同特性，构建复杂的查询语句，以满足各种数据处理需求。

WHERE和HAVING子句是SQL查询中不可或缺的部分。它们各自独特的功能以及相互之间的协作关系，使得我们可以更精确、更有效地从数据库中提取信息。通过深入理解这两个子句的工作原理和特性，我们可以更好地利用它们，构建出更强大、更灵活的查询语句。