SQL Server group by的用法有很多

数据库 SQL Server
我们今天是要和大家一起讨论的是SQL Server group by的几种用法,假如你对其实际操作有兴趣了解的话,以下的文章你一定不要错过。

SQL Server group by在实际应用中出现的频率还是比较高的,此文章主要讲述的是SQL Server group by的几种用法,我们大家都知道Group by 作为SQL Server 数据库中最为常用的语法之一。

其语法如下所示:

 

 

  1. [ GROUP BY [ ALL ] group_by_expression [ ,...n ]  
  2. [ WITH { CUBE | ROLLUP } ]  

 

 

1、最常用的就是这种语法,如下:Select CategoryID, AVG(UnitPrice), COUNT(UnitPrice) FROM dbo.Products Where UnitPrice > 30GROUP BY CategoryID ORDER BY CategoryID DESC这个语句查询出,所有产品分类的产品平均单价,单价计数。并且单价在 30 以上的记录。

2、再看看这种SQL Server group by语法,如下:Select CategoryID, AVG(DISTINCT UnitPrice), COUNT(DISTINCT UnitPrice) FROM dbo.Products Where UnitPrice > 30GROUP BY CategoryID ORDER BY CategoryID DESC使用 DISTINCT 的时候,将会去除重复的价格平均单价。

3、如果希望在分类统计之后,再使用条件过滤,下面的语句可以做为参数:

Select CategoryID, SUM(UnitPrice) AS SumPriceFROM dbo.ProductsGROUP BY CategoryIDHAVING SUM(UnitPrice) > 300

 

HAVING 与 Where 语句类似,Where 是在分类之前过滤,而 HAVING 是在分类之后过滤。它和 Where 一样使用 AND、OR、NOT、LIKE 组合使用。

 

4、如果希望再在分类统计中,添加汇总行,可以使用以下语句:Select CategoryID, SUM(UnitPrice), GROUPING(CategoryID) AS 'Grouping'FROM dbo.ProductsGROUP BY CategoryID WITH ROLLUPGrouping 这一列用于标识出哪一行是汇总行。它使用 ROLLUP 操作添加汇总行。

5、如果使用 WITH CUBE 将会产生一个多维分类数据集,如下:Select CategoryID, SupplierID, SUM(UnitPrice) AS SumPriceFROM dbo.ProductsGROUP BY CategoryID, SupplierID WITH CUBE 它会产生一个交叉表,产生所有可能的组合汇总。

6、使用 ROLLUP CUBE 会产生一个 NULL 空值,可以使用以下语法解决,如下:Select CASE WHEN (GROUPING(SupplierID) = 1) THEN '-1' ELSE SupplierID END AS SupplierID, SUM(UnitPrice) AS QtySumFROM dbo.ProductsGROUP BY SupplierID WITH CUBE

 

它首先检查当前行是否为汇总行,如果是就可以设置一个值,这里设置为 '-1' 。

 

以上的相关内容就是对SQL Server group by的几种用法的介绍,望你能有所收获。

【编辑推荐】

  1. SQL Server日期函数之获得一个月中的实际天数
  2. SQL Server数据库中用SQL来对表的栏位加注释
  3. Sql Server日期格式化的正确操作步骤与其应用代码
  4. 实现SQL Server 2008 R2采用varchar字段类型中文乱码
  5. 维护SQL Server数据库表中的索引

 

责任编辑:佚名 来源: csdn.net
相关推荐

2010-06-28 11:06:04

SQL Server

2010-07-26 16:39:57

SQL Server

2010-11-12 10:53:41

sql server表

2010-11-11 11:13:54

SQL Server

2010-08-03 09:41:14

GroupSQL Server

2010-11-10 14:06:44

SQL Server全

2021-10-13 06:49:13

SQL Server优化

2021-04-21 07:17:16

SQLServer数据库SQL

2009-05-11 09:19:35

微软SQL Server Codesmith

2010-07-13 16:48:14

SQL Server

2020-03-30 09:22:36

C语言结构体

2010-07-15 14:46:20

SQL Server数

2010-06-30 13:07:17

SQL Server函

2011-07-25 15:17:50

SQL SERVER数

2011-04-06 14:03:47

MySQLSQL Server用法

2010-07-06 17:16:43

SQL Server视

2010-07-20 11:26:08

SQL Server阻

2010-07-08 13:13:14

清除SQL Serve

2010-06-29 17:45:22

SQL Server

2010-07-20 11:31:25

SQL Server避
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号