group by 和聚合函数

group by 的基本用法                                                                                                                                                                                                       

　　group by做为分组来使用，后面为条件，可以有多个条件，条件相同的为一组，配合聚合函数进行相关统计。在不同数据库中用法稍有不同，这里只测试mysql和oracle。

1.准备好一张数据表：

                mysql                                                        oracle

2.首先以name为分组条件：

1 SELECT * FROM person 
2 GROUP BY `name`;

在mysql中执行结果如下：

分析：

　　在mysql中没有强调select指定的字段必须属于group by后的条件。若符合条件的字段有多个，则只显示第一次出现的字段。比如：以name为dd分组，id为1,2,3,4,5，但只显示1.同理，age也只显示1.

然后，虽然这种查询在语法上通过了，但结果并没有什么意义，因为其他字段并非需要的准确值。这在oracle中就行不通了。

在oracle中执行结果如下：

分析：

　　oracle指出，select查询字段未包含在group by 的条件中。推测，首先通过select * from person可以看到oracle中id并不是升序，或者说没有默认升序。也就是查询的结果是不确定的，hash?这可能涉及到在磁盘的存储等等，这里不去深究。因此，并不能确认第一次查出来的字段的值，而且分组后不是条件的值被合并后没有意义。

结论：

　　group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”。

因此，只能这样查询：

SELECT name FROM person 
GROUP BY name;

结果一致：。

3.以name,age为查询依据，多条件分组

1 SELECT name,age FROM person 
2 GROUP BY name,age;

结果：

　　　　mysql                   oracle

显然，两组的查询策略是不同的。但最终结果是相同的。都是以条件组合的笛卡尔积。也就是每个条件都一一对应。

分组依据为多条件组合成一个条件，当组合条件相同时为一组。因此，dd:1和dd:2分为两组。

4.添加聚合函数

聚合函数有如下几种：

 首先，要明白聚合函数的用法。比如，count(列字段值),统计该字段值出现的次数：

1 SELECT name,COUNT(*) 
2 from person
3 GROUP BY name;

结果为：。

分析：

　　首先进行分组工作，group by name,这时8条数据被分成两组：dd和mm；然后count的作用就是统计每组里面的个数，分别是5和3.

更直观的例子：

SELECT * FROM person;

1 SELECT count(name) from person;

，count(name)为统计所有的name数量，同样的结果为count(1),count(*).

5.where 和 having

• where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行。
• having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件过滤出特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。