excel中分组查询语句,电子表格sql中分组查询语句

1. sql中分组查询语句

实现思路：通过select进行查询，通过group by进行分组后，之后通过order by进行排序。sql：select username from tablename order by username desc group by username;以上就是通过username字段降序排序（升序是ASC、降序是DESC）。

2. sql中分组查询语句having

它主要用于分组后的条件过滤，未分组的用 where，如果用了group by 那么后面的过滤条件就不能再用where了，要用having

3. SQL 分组查询

select sum(id4),count(*) from a_temp ;

可以一句SQL就直接查询得到列的和以及记录数。

该SQL中sum(id4)是列id4的总和，

count(*)是得到的数据总行数。

4. sql中分组查询语句会去重吗

1、打开plsql，进入登陆页面。

2、以管理员身份，登录数据库。

3、登录后，新建一个sql窗口。

4、输入，下面的这段语句select a.file#,a.name,a.bytes / 1024 / 1024 CurrentMB,ceil(HWM * a.block_size / 1024 / 1024) Resizeto,(a.bytes - HWM * a.block_size) /1024 / 1024 releaseMB。

5、点击执行按钮，进行查询操作。

6、查询后，可以在查询结果里，看到各个数据库文件的具体路径。

5. 分组查询的sql语句

SQL的分组Group by是用于聚合函数使用的，所谓聚合就是合计、统计、平均数这样的函数。

想象一下以下场景：

员工每天上班打卡时间记录存在表A中，现在月末了，要统计每个员工这个月的考勤状况，包括准时上班次数、迟到次数。这种情况下就用到分组了，就是用员工的姓名进行分组统计，语句大体如下：

select 姓名,count(*)

from A

group by 姓名

where 时间 <= 9:00

6. sql 分组查询

sql可以查询数值字段这种非分组字段，可以与均值函数等一起使用

7. Sql分组查询

在SQL查询中，查询分组最大最小值可以使用Group By，但是需要同时获得最大值/最小值发生时间的情况下，Group By并不适用，此时可使用本文介绍的方法。

假设“测值表”结构和内容如图所示，需要查询每一个测点测值的最大值/最小值及发生时间。

使用Group By可以查询得到每个测点的最大值/最小值，但是需要同时查询发生时间时，会出现错误：“选择列表中的列 '测值表.时间' 无效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。”

针对这一需求，有两种嵌套查询方法，一种是在嵌套查询中使用笛卡尔积，一种是在嵌套查询中使用连接查询。

解决方法：

求最大值，注意图中红线标出的语句

select 测点编号,

测值 as 最大值,

时间

from 测值表

where ID not in

(select a.ID from 测值表 a,测值表 b

where a.测值

select 测点编号,

测值 as 最大值,

时间

from 测值表

where ID not in

(select a.ID from 测值表 a

inner join 测值表 b on a.测点编号=b.测点编号

where a.测值

求最小值，注意图中红线标出的语句

select 测点编号,

测值 as 最小值,

时间

from 测值表

where ID not in

(select a.ID from 测值表 a,测值表 b

where a.测值>b.测值 and a.测点编号=b.测点编号);

select 测点编号,

测值 as 最小值,

时间

from 测值表

where ID not in

(select a.ID from 测值表 a

inner join 测值表 b on a.测点编号=b.测点编号

where a.测值>b.测值);

8. sql中分组查询语句判断日期最新

SELECT TO_CHAR(TO_DATE(20160316,'YYYYMMDD'),'W') FROM DUAL; TO_CHAR函数可以获取某一天是在该月中的第几周，然后可以按照这个函数来分组了

9. 数据库中分组查询的语法

第一次看到这样的SQL语句,看不懂,其中用到了下面的不常用的

聚集函数:GROUPING

用于汇总数据用的运算符: ROLLUP

SELECT

CASE GROUPING(o.customerid) WHEN 0 THEN o.customerid ELSE '(Total)' END

AS AllCustomersSummary,

CASE GROUPING(od.orderid) WHEN 0 THEN od.orderid ELSE -1 END

AS IndividualCustomerSummary,

SUM(od.quantity*od.unitprice) AS price

FROM Orders o, [Order Details] od

WHERE Year(o.orderdate) = 1998 AND od.orderid=o.orderid

GROUP BY o.customerid, od.orderid WITH ROLLUP

ORDER BY AllCustomersSummary

查看SQL Server的帮助才发现,厉害啊,原来还有这么厉害的东西,不由的想起以前做水晶报表的时候,原来在SQL Server中就可以实现这样的功能.

1.用 CUBE 汇总数据

CUBE 运算符生成的结果集是多维数据集。多维数据集是事实数据的扩展，事实数据即记录个别事件的数据。扩展建立在用户打算分析的列上。这些列被称为维。多维数据集是一个结果集，其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格。

CUBE 运算符在 SELECT 语句的 GROUP BY 子句中指定。该语句的选择列表应包含维度列和聚合函数表达式。GROUP BY 应指定维度列和关键字 WITH CUBE。结果集将包含维度列中各值的所有可能组合，以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。

例如，一个简单的表 Inventory 中包含：

Item Color Quantity

-------------------- -------------------- --------------------------

Table Blue 124

Table Red 223

Chair Blue 101

Chair Red 210

下列查询返回的结果集中，将包含 Item 和 Color 的所有可能组合的 Quantity 小计：

SELECT Item, Color, SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH CUBE

下面是结果集：

Item Color QtySum

-------------------- -------------------- --------------------------

Chair Blue 101.00

Chair Red 210.00

Chair (null) 311.00

Table Blue 124.00

Table Red 223.00

Table (null) 347.00

(null) (null) 658.00

(null) Blue 225.00

(null) Red 433.00

我们着重考查下列各行：

Chair (null) 311.00

这一行报告了 Item 维度中值为 Chair 的所有行的小计。对 Color 维度返回了 NULL 值，表示该行所报告的聚合包括 Color 维度为任意值的行。

Table (null) 347.00

这一行类似，但报告的是 Item 维度中值为 Table 的所有行的小计。

(null) (null) 658.00

这一行报告了多维数据集的总计。Item 和 Color 维度的值都是 NULL，表示两个维度中的所有值都汇总在该行中。

(null) Blue 225.00

(null) Red 433.00

这两行报告了 Color 维度的小计。两行中的 Item 维度值都是 NULL，表示聚合数据来自 Item 维度为任意值的行。

使用 GROUPING 区分空值

CUBE 操作所生成的空值带来一个问题：如何区分 CUBE 操作所生成的 NULL 值和从实际数据中返回的 NULL 值？这个问题可用 GROUPING 函数解决。如果列中的值来自事实数据，则 GROUPING 函数返回 0；如果列中的值是 CUBE 操作所生成的 NULL，则返回 1。在 CUBE 操作中，所生成的 NULL 代表全体值。可将 SELECT 语句写成使用 GROUPING 函数将所生成的 NULL 替换为字符串 ALL。因为事实数据中的 NULL 表明数据值未知，所以 SELECT 语句还可译码为返回字符串 UNKNOWN 替代来自事实数据的 NULL。例如：

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

END AS Item,

CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')

END AS Color,

SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH CUBE

多维数据集

CUBE 运算符可用于生成 n 维的多维数据集，即具有任意数目维度的多维数据集。只有一个维度的多维数据集可用于生成合计，例如：

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

END AS Item,

SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item WITH CUBE

GO

此 SELECT 语句返回的结果集既显示了 Item 中每个值的小计，也显示了 Item 中所有值的总计：

Item QtySum

-------------------- --------------------------

Chair 311.00

Table 347.00

ALL 658.00

包含带有许多维度的 CUBE 的 SELECT 语句可能生成很大的结果集，因为这些语句会为所有维度中值的所有组合生成行。这些大结果集包含的数据可能过多而不易于阅读和理解。这个问题有一种解决办法是将 SELECT 语句放在视图中：

CREATE VIEW InvCube AS

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

END AS Item,

CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')

END AS Color,

SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH CUBE

然后即可用该视图来只查询您感兴趣的维度值：

SELECT *

FROM InvCube

WHERE Item = 'Chair'

AND Color = 'ALL'

Item Color QtySum

-------------------- -------------------- --------------------------

Chair ALL 311.00

(1 row(s) affected)

2.用 ROLLUP 汇总数据

在生成包含小计和合计的报表时，ROLLUP 运算符很有用。ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符所生成的结果集。有关更多信息.

CUBE 和 ROLLUP 之间的区别在于：

CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

ROLLUP 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。

例如，简单表 Inventory 中包含：

Item Color Quantity

-------------------- -------------------- --------------------------

Table Blue 124

Table Red 223

Chair Blue 101

Chair Red 210

下列查询将生成小计报表：

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

END AS Item,

CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')

END AS Color,

SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH ROLLUP

Item Color QtySum

-------------------- -------------------- --------------------------

Chair Blue 101.00

Chair Red 210.00

Chair ALL 311.00

Table Blue 124.00

Table Red 223.00

Table ALL 347.00

ALL ALL 658.00

(7 row(s) affected)

如果查询中的 ROLLUP 关键字更改为 CUBE，那么 CUBE 结果集与上述结果相同，只是在结果集的末尾还会返回下列两行：

ALL Blue 225.00

ALL Red 433.00

CUBE 操作为 Item 和 Color 中值的可能组合生成行。例如，CUBE 不仅报告与 Item 值 Chair 相组合的 Color 值的所有可能组合（Red、Blue 和 Red + Blue），而且报告与 Color 值 Red 相组合的 Item 值的所有可能组合（Chair、Table 和 Chair + Table）。

对于 GROUP BY 子句中右边的列中的每个值，ROLLUP 操作并不报告左边一列（或左边各列）中值的所有可能组合。例如，ROLLUP 并不对每个 Color 值报告 Item 值的所有可能组合。

ROLLUP 操作的结果集具有类似于 COMPUTE BY 所返回结果集的功能；然而，ROLLUP 具有下列优点：

ROLLUP 返回单个结果集；COMPUTE BY 返回多个结果集，而多个结果集会增加应用程序代码的复杂性。

ROLLUP 可以在服务器游标中使用；COMPUTE BY 不可以。

有时，查询优化器为 ROLLUP 生成的执行计划比为 COMPUTE BY 生成的更为高效。

3.GROUPING

是一个聚合函数,它产生一个附加的列，当用 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加行时，附加的列输出值为1，当所添加的行不是由 CUBE 或 ROLLUP 产生时，附加列值为0。

仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY 子句相联系的选择列表中才允许分组。

语法

GROUPING ( column_name )

参数

column_name

是 GROUP BY 子句中用于检查 CUBE 或 ROLLUP 空值的列。

返回类型

int

注释

分组用于区分由 CUBE 和 ROLLUP 返回的空值和标准的空值。作为CUBE 或 ROLLUP 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，意思是"全体"。

示例

下面的示例将 royalty 的数值分组，并聚合 advance 的数值。GROUPING 函数应用于 royalty 列。

USE pubs

SELECT royalty, SUM(advance) 'total advance',

GROUPING(royalty) 'grp'FROM titles

GROUP BY royalty WITH ROLLUP

结果集在 royalty 下显示两个空值。第一个 NULL 代表从表中这一列得到的空值组。第二个 NULL 在 ROLLUP 操作所添加的汇总行中。汇总行显示的是所有 royalty组的 advance 合计数值，并且在 grp 列中用 1 标识。

下面是结果集：

royalty total advance grp

--------- --------------------- ---

NULL NULL 0

10 57000.0000 0

12 2275.0000 0

14 4000.0000 0

16 7000.0000 0

24 25125.0000 0

NULL 95400.0000 1

3.GROUPING

是一个聚合函数,它产生一个附加的列，当用 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加行时，附加的列输出值为1，当所添加的行不是由 CUBE 或 ROLLUP 产生时，附加列值为0。

仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY 子句相联系的选择列表中才允许分组。

语法

GROUPING ( column_name )

参数

column_name

是 GROUP BY 子句中用于检查 CUBE 或 ROLLUP 空值的列。

返回类型

int

注释

分组用于区分由 CUBE 和 ROLLUP 返回的空值和标准的空值。作为CUBE 或 ROLLUP 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，意思是"全体"。

示例

下面的示例将 royalty 的数值分组，并聚合 advance 的数值。GROUPING 函数应用于 royalty 列。

USE pubs

SELECT royalty, SUM(advance) 'total advance',

GROUPING(royalty) 'grp'FROM titles

GROUP BY royalty WITH ROLLUP

结果集在 royalty 下显示两个空值。第一个 NULL 代表从表中这一列得到的空值组。第二个 NULL 在 ROLLUP 操作所添加的汇总行中。汇总行显示的是所有 royalty组的 advance 合计数值，并且在 grp 列中用 1 标识。

下面是结果集：

royalty total advance grp

--------- --------------------- ---

NULL NULL 0

10 57000.0000 0

12 2275.0000 0

14 4000.0000 0

16 7000.0000 0

24 25125.0000 0

NULL 95400.0000 1

3.GROUPING

是一个聚合函数,它产生一个附加的列，当用 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加行时，附加的列输出值为1，当所添加的行不是由 CUBE 或 ROLLUP 产生时，附加列值为0。

仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY 子句相联系的选择列表中才允许分组。

语法

GROUPING ( column_name )

参数

column_name

是 GROUP BY 子句中用于检查 CUBE 或 ROLLUP 空值的列。

返回类型

int

注释

分组用于区分由 CUBE 和 ROLLUP 返回的空值和标准的空值。作为CUBE 或 ROLLUP 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，意思是"全体"。

示例

下面的示例将 royalty 的数值分组，并聚合 advance 的数值。GROUPING 函数应用于 royalty 列。

USE pubs

SELECT royalty, SUM(advance) 'total advance',

GROUPING(royalty) 'grp'FROM titles

GROUP BY royalty WITH ROLLUP

结果集在 royalty 下显示两个空值。第一个 NULL 代表从表中这一列得到的空值组。第二个 NULL 在 ROLLUP 操作所添加的汇总行中。汇总行显示的是所有 royalty组的 advance 合计数值，并且在 grp 列中用 1 标识。

下面是结果集：

royalty total advance grp

--------- --------------------- ---

NULL NULL 0

10 57000.0000 0

12 2275.0000 0

14 4000.0000 0

16 7000.0000 0

24 25125.0000 0

NULL 95400.0000 1