发布于 2015-07-12 03:13:31 | 375 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
GROUP BY子句使用PostgreSQL与SELECT语句组合在一起具有相同的数据表中的行。这样做是为了消除冗余输出和/或计算,适用于这些组的汇总。
GROUP BY子句如下SELECT语句中的WHERE子句之前的ORDER BY子句。
GROUP BY子句的基本语法如下所示。 GROUP BY子句在WHERE子句中必须在查询条件后面。
SELECT column-list
FROM table_name
WHERE [ conditions ]
GROUP BY column1, column2....columnN
ORDER BY column1, column2....columnN
可以使用GROUP BY子句中的一列以上。确保使用的任何列组。
考虑表公司有如下记录:
# select * from COMPANY;
id | name | age | address | salary
----+-------+-----+-----------+--------
1 | Paul | 32 | California| 20000
2 | Allen | 25 | Texas | 15000
3 | Teddy | 23 | Norway | 20000
4 | Mark | 25 | Rich-Mond | 65000
5 | David | 27 | Texas | 85000
6 | Kim | 22 | South-Hall| 45000
7 | James | 24 | Houston | 10000
(7 rows)
如果想了解每个客户的工资总额,然后GROUP BY查询将如下:
testdb=# SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME;
这将产生以下结果:
name | sum
-------+-------
Teddy | 20000
Paul | 20000
Mark | 65000
David | 85000
Allen | 15000
Kim | 45000
James | 10000
(7 rows)
现在,让我们创建公司表中的三条记录使用下面的INSERT语句:
INSERT INTO COMPANY VALUES (8, 'Paul', 24, 'Houston', 20000.00);
INSERT INTO COMPANY VALUES (9, 'James', 44, 'Norway', 5000.00);
INSERT INTO COMPANY VALUES (10, 'James', 45, 'Texas', 5000.00);
现在我们的表具有重复名称的记录:
id | name | age | address | salary
----+-------+-----+--------------+--------
1 | Paul | 32 | California | 20000
2 | Allen | 25 | Texas | 15000
3 | Teddy | 23 | Norway | 20000
4 | Mark | 25 | Rich-Mond | 65000
5 | David | 27 | Texas | 85000
6 | Kim | 22 | South-Hall | 45000
7 | James | 24 | Houston | 10000
8 | Paul | 24 | Houston | 20000
9 | James | 44 | Norway | 5000
10 | James | 45 | Texas | 5000
(10 rows)
再次,让我们用同样的语句组的所有记录使用NAME列如下:
testdb=# SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME;
这将产生以下结果:
name | sum
-------+-------
Allen | 15000
David | 85000
James | 20000
Kim | 45000
Mark | 65000
Paul | 40000
Teddy | 20000
(7 rows)
让我们使用ORDER BY子句与GROUP BY子句组合一起如下:
testdb=# SELECT NAME, SUM(SALARY)
FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME DESC;
这将产生以下结果:
name | sum
-------+-------
Teddy | 20000
Paul | 40000
Mark | 65000
Kim | 45000
James | 20000
David | 85000
Allen | 15000
(7 rows)