order by group by having的用法區(qū)別

1、Having 這個是用在聚合函數的用法。當我們在用聚合函數的時候，一般都要用到GROUP BY 先進行分組，然后再進行聚合函數的運算。運算完后就要用到HAVING 的用法了，就是進行判斷了，例如說判斷聚合函數的值是否大于某一個值等等。select customer_name,sum(balance)from balancegroup by customer_namehaving balance>200; yc_rpt_getneworder by 、group by 、having的用法區(qū)別 order by 從英文里理解就是行的排序方式，默認的為升序。 order by 后面必須列出排

2、序的字段名，可以是多個字段名。group by 從英文里理解就是分組。必須有“聚合函數”來配合才能使用，使用時至少需要一個分組標志字段。什么是“聚合函數”？像sum()、count()、avg()等都是“聚合函數”使用group by 的目的就是要將數據分類匯總。一般如：select 單位名稱,count(職工id),sum(職工工資) form 某表group by 單位名稱這樣的運行結果就是以“單位名稱”為分類標志統(tǒng)計各單位的職工人數和工資總額。在sql命令格式使用的先后順序上，group by 先于 order by。select 命令的標準格式如下：SELECT select_list

3、 INTO new_table FROM table_source WHERE search_condition GROUP BY group_by_expression HAVING search_condition 1. GROUP BY 是分組查詢, 一般 GROUP BY 是和聚合函數配合使用group by 有一個原則,就是 select 后面的所有列中,沒有使用聚合函數的列,必須出現在 group by 后面（重要）例如,有如下數據庫表：A    B 1    abc 1    bcd1

4、60;   asdfg如果有如下查詢語句（該語句是錯誤的，原因見前面的原則）select A,B from table group by A該查詢語句的意圖是想得到如下結果(當然只是一相情愿)A     B        abc 1     bcd       asdfg右邊3條如何變成一條,所以需要用到聚合函數，如下(下面是正確的寫法):select A,count(B) a

5、s 數量 from table group by A 這樣的結果就是 A 數量 1    32. Havingwhere 子句的作用是在對查詢結果進行分組前，將不符合where條件的行去掉，即在分組之前過濾數據，條件中不能包含聚組函數，使用where條件顯示特定的行。having 子句的作用是篩選滿足條件的組，即在分組之后過濾數據，條件中經常包含聚組函數，使用having 條件顯示特定的組，也可以使用多個分組標準進行分組。having 子句被限制子已經在SELECT語句中定義的列和聚合表達式上。通常，你需要通過在HAVING子句中重復聚合函數表達式來引用聚合值，就

6、如你在SELECT語句中做的那樣。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 列表中的指定表達式。在結果集中，如果 Grouping 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。 注釋： GROUPING 用于區(qū)分標準空值和由 ROLLUP 、 CUBE 或 GROUPING SETS 返回的空值。作為 ROLLUP 、 CUB

7、E 或 GROUPING SETS 操作結果返回的 NULL 是 NULL 的特殊應用。它在結果集內作為列的占位符，表示全體。 舉例： CREATE TABLE tt ( 產地 CHAR ( 8), 水果 CHAR ( 8), 重量 INT ) INSERT tt VALUES ( ' 北方 ' , ' 香蕉 ' , 3) INSERT tt VALUES ( ' 北方 ' , ' 水蜜桃 ' , 2) INSERT tt VALUES ( ' 南方 ' , ' 桔子 ' , 3) INSERT t

8、t 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 ( 產地 ) = 1) THEN ' 總計 ' ELSE ISNULL ( 產地 , 

9、9;UNKNOWN' ) END AS 產地 , CASE WHEN ( GROUPING ( 水果 ) = 1) THEN ' 小計 ' ELSE ISNULL ( 水果 , 'UNKNOWN' ) END AS 產地 , SUM ( 重量 ) 總重量 FROM TT GROUP BY 產地 , 水果 WITH ROLLUP 結果： /* 北方 桔子 8 北方 水蜜桃 7 北方 香蕉 3 北方 小計 18 南方 桔子 3 南方 水蜜桃 6 南方 香蕉 3 南方 小計 12 總計 小計 30 */ GROUPING(字段)=1的是對應字段匯總的 GROU

10、PING(字段)=0的是對應字段原來的明細的信息 oracle Rollup 和 Cube用法Oracle的GROUP BY語句除了最基本的語法外，還支持ROLLUP和CUBE語句。如果是ROLLUP(A, B, C)的話，首先會對(A、B、C)進行GROUP BY，然后對(A、B)進行GROUP BY，然后是(A)進行GROUP BY，最后對全表進行GROUP BY操作。如果是GROUP BY CUBE(A, B, C)，則首先會對(A、B、C)進行GROUP BY，然后依次是(A、B)，(A、C)，(A)，(B、C)，(B)，(C)，最后對全表進行GROUP BY操作。 grouping_

11、id()可以美化效果： Oracle的GROUP BY語句除了最基本的語法外，還支持ROLLUP和CUBE語句。 除本文內容外，你還可參考： 分析函數使用例子介紹：http:SQL> create table t as select * from dba_indexes; 表已創(chuàng)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 4

12、79 CLUSTER VALID 11 下面來看看ROLLUP和CUBE語句的執(zhí)行結果。 SQL> 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 已選擇8行。 SQL> select index_type, status

13、, count(*) from t group by cube(index_type, status); INDEX_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 已選擇10行。 查詢結果不是很一目了然，下面通過Oracle提供的函數GROUPING來整理一下查詢結果。 SQL> select grouping(index_type) g_ind, groupi

14、ng(status) g_st, index_type, status, count(*) 2 from t group 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 已選擇8行。 這個查詢結果就直觀多了，和

15、不帶ROLLUP語句的GROUP BY相比，ROLLUP增加了對INDEX_TYPE的GROUP BY統(tǒng)計和對所有記錄的GROUP BY統(tǒng)計。 就是說，如果是ROLLUP(A, B, C)的話，首先會對(A、B、C)進行GROUP BY，然后對(A、B)進行GROUP BY，然后是(A)進行GROUP BY，最后對全表進行GROUP BY操作。 下面看看CUBE語句。 SQL> select grouping(index_type) g_ind, grouping(status) g_st, index_type, status, count(*) 2 from t group by c

16、ube(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 0 N/A 25 1 0 VALID 541 1 1 566 已選擇10行。 和ROLLUP相比，CUBE又增加了對STATUS列的GROUP BY統(tǒng)計。 如果是GROUP BY CUB

17、E(A, B, C)，則首先會對(A、B、C)進行GROUP BY，然后依次是(A、B)，(A、C)，(A)，(B、C)，(B)，(C)，最后對全表進行GROUP BY操作。 除了使用GROUPING函數，還可以使用GROUPING_ID來標識GROUP BY結果。 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 CO

18、UNT(*) - - - - 0 LOB VALID 51 0 NORMAL N/A 25 0 NORMAL VALID 479 0 CLUSTER VALID 11 1 LOB 51 1 NORMAL 504 1 CLUSTER 11 3 566 已選擇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(

19、*) - - - - 0 LOB VALID 51 0 NORMAL N/A 25 0 NORMAL VALID 479 0 CLUSTER VALID 11 1 LOB 51 1 NORMAL 504 1 CLUSTER 11 2 N/A 25 2 VALID 541 3 566 已選擇10行。 grouping_id()可以美化效果： select DECODE(GROUPING_ID(C1), 1, '合計', C1) D1, DECODE(GROUPING_ID(C1, C2), 1, '小計', C2) D2, DECODE(GROUPING_ID(C

20、1, C2, C1 + C2), 1, '小計', C1 + C2) D3, count(*), GROUPING_ID(C1, C2, C1 + C2, C1 + 1, C2 + 1), GROUPING_ID(C1) from T2 group by rollup(C1, C2, C1 + C2, C1 + 1, C2 + 1); = 1.報表合計專用的Rollup函數 銷售報表 廣州 1月 2000元 廣州 2月 2500元 廣州 4500元 深圳 1月 1000元 深圳 2月 2000元 深圳 3000元 所有地區(qū) 7500元 以往的查詢SQL: Select area

21、,month,sum(money) from SaleOrder group by area,month 然后廣州，深圳的合計和所有地區(qū)合計都需要在程序里自行累計 1.其實可以使用如下SQL: Select area,month,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup(area,month) 就能產生和報表一模一樣的紀錄 2.如果year不想累加，可以寫成 Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by year, rollup(month,area) 另外Ora

22、cle 9i還支持如下語法: Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup(year,month),area) 3.如果使用Cube(area,month)而不是RollUp(area,month)，除了獲得每個地區(qū)的合計之外，還將獲得每個月份的合計，在報表最后顯示。 4.Grouping讓合計列更好讀 RollUp在顯示廣州合計時，月份列為NULL，但更好的做法應該是顯示為"所有月份" Grouping就是用來判斷當前Column是否是一個合計列，1為yes，然后用Decode把

23、它轉為"所有月份" Select Decode(Grouping(area),1,'所有地區(qū)',area) area, Decode(Grouping(month),1,'所有月份',month), sum(money) From SaleOrder Group by RollUp(area,month); 2.對多級層次查詢的start with.connect by 比如人員組織,產品類別,Oracle提供了很經典的方法 SELECT LEVEL, name, emp_id,manager_emp_id FROM employee STA

24、RT WITH manager_emp_id is null CONNECT BY PRIOR emp_id = manager_emp_id; 上面的語句demo了全部的應用,start with指明從哪里開始遍歷樹,如果從根開始,那么它的manager應該是Null,如果從某個職員開始,可以寫成emp_id='11' CONNECT BY 就是指明父子關系,注意PRIOR位置 另外還有一個LEVEL列,顯示節(jié)點的層次 3.更多報表/分析決策功能 3.1 分析功能的基本結構 分析功能() over( partion子句,order by子句,窗口子句) 概念上很難講清楚,還是

25、用例子說話比較好. 3.2 Row_Number 和 Rank, DENSE_Rank 用于選出Top 3 sales這樣的報表 當兩個業(yè)務員可能有相同業(yè)績時,就要使用Rank和Dense_Rank 比如 金額 RowNum Rank Dense_Rank 張三 4000元 1 1 1 李四 3000元 2 2 2 錢五 2000元 3 3 3 孫六 2000元 4 3 3 丁七 1000元 5 5 4 這時,應該把并列第三的錢五和孫六都選進去,所以用Ranking功能比RowNumber保險.至于Desnse還是Ranking就看具體情況了。 SELECT salesperson_id, S

26、UM(tot_sales) sp_sales, RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_rank FROM orders GROUP BY salesperson_id 3.3 NTILE 把紀錄平分成甲乙丙丁四等 比如我想取得前25%的紀錄,或者把25%的紀錄當作同一個level平等對待,把另25%當作另一個Level平等對待 SELECT cust_nbr, SUM(tot_sales) cust_sales, NTILE(4) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_quartile

27、FROM orders GROUP BY cust_nbr ORDER BY 3,2 DESC; NTITLE(4)把紀錄以 SUM(tot_sales)排序分成4份. 3.4 輔助分析列和Windows Function 報表除了基本事實數據外,總希望旁邊多些全年總銷量,到目前為止的累計銷量,前后三個月的平均銷量這樣的列來參考. 這種前后三個月的平均和到目前為止的累計銷量就叫windows function, 見下例 SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales, SUM(SUM(tot_sales) OVER (ORDER BY month ROWS

28、 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(tot_sales) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) rolling_avg FROM orders GROUP BY month ORDER BY month; Windows Function的關鍵就是Windows子句的幾個取值 1 PRECEDING 之前的一條記錄 1 FOLLOWING 之后的一條記錄 UNBOUNDED P