SQL中order by 、group by 、having的用法区别.doc

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1、order by 、group by 、having的用法区别 order by 从英文里理解就是行的排序方式，默认的为升序。 order by 后面必须列出排序的字段名，可以是多个字段名。group by 从英文里理解就是分组。必须有“聚合函数”来配合才能使用，使用时至少需要一个分组标志字段。什么是“聚合函数”？像sum()、count()、avg()等都是“聚合函数”使用group by 的目的就是要将数据分类汇总。一般如：select 单位名称,count(职工id),sum(职工工资) form 某表group by 单位名称这样的运行结果就是以“单位名称”为分类标志统计各单位的职工人

2、数和工资总额。在sql命令格式使用的先后顺序上，group by 先于 order by。select 命令的标准格式如下：SELECT select_list INTO new_table FROM table_source WHERE search_condition GROUP BY group_by_expression HAVING search_condition 1. GROUP BY 是分组查询, 一般 GROUP BY 是和聚合函数配合使用group by 有一个原则,就是 select 后面的所有列中,没有使用聚合函数的列,必须出现在 group by 后面（重要）例如,有

3、如下数据库表：A B 1 abc 1 bcd1 asdfg如果有如下查询语句（该语句是错误的，原因见前面的原则）select A,B from table group by A该查询语句的意图是想得到如下结果(当然只是一相情愿)A B abc 1 bcd asdfg右边3条如何变成一条,所以需要用到聚合函数，如下(下面是正确的写法):select A,count(B) as 数量 from table group by A 这样的结果就是 A 数量 1 32. Havingwhere 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，条件中不能包含聚组函

4、数，使用where条件显示特定的行。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 条件显示特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。having 子句被限制子已经在SELECT语句中定义的列和聚合表达式上。通常，你需要通过在HAVING子句中重复聚合函数表达式来引用聚合值，就如你在SELECT语句中做的那样。例如：SELECT A COUNT(B) FROM TABLE GROUP BY A HAVING COUNT(B)2Grouping 的用法：指示是否聚合 group by 列表中的指定表达式。在结果集中，如果 Groupin

5、g 返回 1 ，表示聚合；如果 Grouping 返回 0 ，表示非聚合。如果指定了 Group by ，那么只能用在 Select ， Having ， Order by 中。 注释： 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。 举例： CREATE TABLE tt ( 产地 CHAR ( 8), 水果 CHAR ( 8), 重量 INT ) INSERT tt VA

6、LUES ( 北方 , 香蕉 , 3) INSERT tt VALUES ( 北方 , 水蜜桃 , 2) INSERT tt VALUES ( 南方 , 桔子 , 3) INSERT tt VALUES ( 北方 , 水蜜桃 , 5) INSERT tt VALUES ( 南方 , 香蕉 , 3) INSERT tt VALUES ( 南方 , 水蜜桃 , 6) INSERT tt VALUES ( 北方 , 桔子 , 8) select CASE WHEN ( GROUPING ( 产地 ) = 1) THEN 总计 ELSE ISNULL ( 产地 , UNKNOWN ) END AS 产

7、地 , CASE WHEN ( GROUPING ( 水果 ) = 1) THEN 小计 ELSE ISNULL ( 水果 , UNKNOWN ) END AS 产地 , SUM ( 重量 ) 总重量 FROM TT GROUP BY 产地 , 水果 WITH ROLLUP 结果： /* 北方 桔子 8 北方 水蜜桃 7 北方 香蕉 3 北方 小计 18 南方 桔子 3 南方 水蜜桃 6 南方 香蕉 3 南方 小计 12 总计 小计 30 */ GROUPING(字段)=1的是对应字段汇总的 GROUPING(字段)=0的是对应字段原来的明细的信息 oracle Rollup 和 Cube用法

8、Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外，还支持ROLLUP和CUBE语句。如果是ROLLUP(A, B, C)的话，首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后对(A、B)进行GROUP BY，然后是(A)进行GROUP BY，最后对全表进行GROUP BY操作。如果是GROUP BY CUBE(A, B, C)，则首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后依次是(A、B)，(A、C)，(A)，(B、C)，(B)，(C)，最后对全表进行GROUP BY操作。 grouping_id()可以美化效果： Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外，还支持ROLLU

9、P和CUBE语句。 除本文内容外，你还可参考： 分析函数参考手册： 分析函数使用例子介绍： SQL create table t as select * from dba_indexes; 表已创建。 SQL select index_type, status, count(*) from t group by index_type, status; INDEX_TYPE STATUS COUNT(*) - - - LOB VALID 51 NORMAL N/A 25 NORMAL VALID 479 CLUSTER VALID 11 下面来看看ROLLUP和CUBE语句的执行结果。 SQL

10、select index_type, status, count(*) from t group by rollup(index_type, status); INDEX_TYPE STATUS COUNT(*) - - - LOB VALID 51 LOB 51 NORMAL N/A 25 NORMAL VALID 479 NORMAL 504 CLUSTER VALID 11 CLUSTER 11 566 已选择8行。 SQL select index_type, status, count(*) from t group by cube(index_type, status); INDE

11、X_TYPE STATUS COUNT(*) - - - 566 N/A 25 VALID 541 LOB 51 LOB VALID 51 NORMAL 504 NORMAL N/A 25 NORMAL VALID 479 CLUSTER 11 CLUSTER VALID 11 已选择10行。 查询结果不是很一目了然，下面通过Oracle提供的函数GROUPING来整理一下查询结果。 SQL select grouping(index_type) g_ind, grouping(status) g_st, index_type, status, count(*) 2 from t group

12、by rollup(index_type, status) order by 1, 2; G_IND G_ST INDEX_TYPE STATUS COUNT(*) - - - - - 0 0 LOB VALID 51 0 0 NORMAL N/A 25 0 0 NORMAL VALID 479 0 0 CLUSTER VALID 11 0 1 LOB 51 0 1 NORMAL 504 0 1 CLUSTER 11 1 1 566 已选择8行。 这个查询结果就直观多了，和不带ROLLUP语句的GROUP BY相比，ROLLUP增加了对INDEX_TYPE的GROUP BY统计和对所有记录的G

13、ROUP BY统计。 就是说，如果是ROLLUP(A, B, C)的话，首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后对(A、B)进行GROUP BY，然后是(A)进行GROUP BY，最后对全表进行GROUP BY操作。 下面看看CUBE语句。 SQL select grouping(index_type) g_ind, grouping(status) g_st, index_type, status, count(*) 2 from t group by cube(index_type, status) order by 1, 2; G_IND G_ST INDEX_TYPE STAT

14、US COUNT(*) - - - - - 0 0 LOB VALID 51 0 0 NORMAL N/A 25 0 0 NORMAL VALID 479 0 0 CLUSTER VALID 11 0 1 LOB 51 0 1 NORMAL 504 0 1 CLUSTER 11 1 0 N/A 25 1 0 VALID 541 1 1 566 已选择10行。 和ROLLUP相比，CUBE又增加了对STATUS列的GROUP BY统计。 如果是GROUP BY CUBE(A, B, C)，则首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后依次是(A、B)，(A、C)，(A)，(B、C)，(B)，

15、(C)，最后对全表进行GROUP BY操作。 除了使用GROUPING函数，还可以使用GROUPING_ID来标识GROUP BY结果。 SQL select grouping_id(index_type, status) g_ind, index_type, status, count(*) 2 from t group by rollup(index_type, status) order by 1; G_IND INDEX_TYPE STATUS COUNT(*) - - - - 0 LOB VALID 51 0 NORMAL N/A 25 0 NORMAL VALID 479 0 CL

16、USTER VALID 11 1 LOB 51 1 NORMAL 504 1 CLUSTER 11 3 566 已选择8行。 SQL select grouping_id(index_type, status) g_ind, index_type, status, count(*) 2 from t group by cube(index_type, status) order by 1; G_IND INDEX_TYPE STATUS COUNT(*) - - - - 0 LOB VALID 51 0 NORMAL N/A 25 0 NORMAL VALID 479 0 CLUSTER VA

17、LID 11 1 LOB 51 1 NORMAL 504 1 CLUSTER 11 2 N/A 25 2 VALID 541 3 566 已选择10行。 grouping_id()可以美化效果： select DECODE(GROUPING_ID(C1), 1, 合计, C1) D1, DECODE(GROUPING_ID(C1, C2), 1, 小计, C2) D2, DECODE(GROUPING_ID(C1, C2, C1 + C2), 1, 小计, C1 + C2) D3, count(*), GROUPING_ID(C1, C2, C1 + C2, C1 + 1, C2 + 1),

18、GROUPING_ID(C1) from T2 group by rollup(C1, C2, C1 + C2, C1 + 1, C2 + 1); = 1.报表合计专用的Rollup函数 销售报表 广州 1月 2000元 广州 2月 2500元 广州 4500元 深圳 1月 1000元 深圳 2月 2000元 深圳 3000元 所有地区 7500元 以往的查询SQL: Select area,month,sum(money) from SaleOrder group by area,month 然后广州，深圳的合计和所有地区合计都需要在程序里自行累计 1.其实可以使用如下SQL: Select

19、 area,month,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup(area,month) 就能产生和报表一模一样的纪录 2.如果year不想累加，可以写成 Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by year, rollup(month,area) 另外Oracle 9i还支持如下语法: Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup(year,month),area)

20、3.如果使用Cube(area,month)而不是RollUp(area,month)，除了获得每个地区的合计之外，还将获得每个月份的合计，在报表最后显示。 4.Grouping让合计列更好读 RollUp在显示广州合计时，月份列为NULL，但更好的做法应该是显示为所有月份 Grouping就是用来判断当前Column是否是一个合计列，1为yes，然后用Decode把它转为所有月份 Select Decode(Grouping(area),1,所有地区,area) area, Decode(Grouping(month),1,所有月份,month), sum(money) From SaleO

21、rder Group by RollUp(area,month); 2.对多级层次查询的start with.connect by 比如人员组织,产品类别,Oracle提供了很经典的方法 SELECT LEVEL, name, emp_id,manager_emp_id FROM employee START WITH manager_emp_id is null CONNECT BY PRIOR emp_id = manager_emp_id; 上面的语句demo了全部的应用,start with指明从哪里开始遍历树,如果从根开始,那么它的manager应该是Null,如果从某个职员开始,可

22、以写成emp_id=11 CONNECT BY 就是指明父子关系,注意PRIOR位置 另外还有一个LEVEL列,显示节点的层次 3.更多报表/分析决策功能 3.1 分析功能的基本结构 分析功能() over( partion子句,order by子句,窗口子句) 概念上很难讲清楚,还是用例子说话比较好. 3.2 Row_Number 和 Rank, DENSE_Rank 用于选出Top 3 sales这样的报表 当两个业务员可能有相同业绩时,就要使用Rank和Dense_Rank 比如 金额 RowNum Rank Dense_Rank 张三 4000元 1 1 1 李四 3000元 2 2

23、2 钱五 2000元 3 3 3 孙六 2000元 4 3 3 丁七 1000元 5 5 4 这时,应该把并列第三的钱五和孙六都选进去,所以用Ranking功能比RowNumber保险.至于Desnse还是Ranking就看具体情况了。 SELECT salesperson_id, SUM(tot_sales) sp_sales, RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_rank FROM orders GROUP BY salesperson_id 3.3 NTILE 把纪录平分成甲乙丙丁四等 比如我想取得前25%的纪录,或者把25

24、%的纪录当作同一个level平等对待,把另25%当作另一个Level平等对待 SELECT cust_nbr, SUM(tot_sales) cust_sales, NTILE(4) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_quartile FROM orders GROUP BY cust_nbr ORDER BY 3,2 DESC; NTITLE(4)把纪录以 SUM(tot_sales)排序分成4份. 3.4 辅助分析列和Windows Function 报表除了基本事实数据外,总希望旁边多些全年总销量,到目前为止的累计销量,前后三个月的平均销

25、量这样的列来参考. 这种前后三个月的平均和到目前为止的累计销量就叫windows function, 见下例 SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales, SUM(SUM(tot_sales) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) max_preceeding FROM orders GROUP BY month ORDER BY month; SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales, AVG(SUM(t

26、ot_sales) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) rolling_avg FROM orders GROUP BY month ORDER BY month; Windows Function的关键就是Windows子句的几个取值 1 PRECEDING 之前的一条记录 1 FOLLOWING 之后的一条记录 UNBOUNDED PRECEDING 之前的所有记录 CURRENT ROW 当前纪录 4.SubQuery总结 SubQuery天天用了,理论上总结一下.SubQuery 分三种 1.No

27、ncorrelated 子查询 最普通的样式. 2.Correlated Subqueries 把父查询的列拉到子查询里面去,头一回cyt教我的时候理解了半天. 3.Inline View 也被当成最普通的样式用了. 然后Noncorrelated 子查询又有三种情况 1.返回一行一列 where price = ALL (select price from goods where type=2) or where NOT price ANY(select price from goods where type=2) 最常用的IN其实就是=ANY() 3.返回多行多列 一次返回多列当然就节省了

28、查询时间 UPDATE monthly_orders SET (tot_orders, max_order_amt) = (SELECT COUNT(*), MAX(sale_price) FROM cust_order) DELETE FROM line_item WHERE (order_nbr, part_nbr) IN (SELECT order_nbr, part_nbr FROM cust_order c) = /*-理解grouping sets select a, b, c, sum( d ) from t group by grouping sets ( a, b, c ) 等效于 select * from ( select a, null, null, sum( d ) from t group by a union all select null, b, null, sum( d ) from t group by b union all select null, null, c, sum( d ) from t group by c ) */