Sql Server中的分组
SQLSERVER分组组合GROUPINGSETS
SQLSERVER分组组合GROUPINGSETS1、分组汇总--概述SQL SERVER增强了GROUP BY的功能，GROUPING SETS ⼦句允许你指定多个GROUP BY选项，可以通过⼀条SELECT语句实现复杂繁琐的多条SELECT语句的查询，并且更加的⾼效。
GROUPING SETS 的 GROUP BY ⼦句可以⽣成⼀个等效于由多个简单 GROUP BY ⼦句的 UNION ALL ⽣成的结果集。
GROUPING SETS 可以⽣成等效于由简单 GROUP BY、ROLLUP 或 CUBE 操作⽣成的结果。
GROUPING SETS、ROLLUP 或CUBE 的不同组合可以⽣成等效的结果集。
2、分组汇总--⽅法实例SQL SERVER增强了WITH ROLLUP 能很⽅便的对同⼀个结果及进⾏汇总下⾯通过实例说明GROUP BY、GROUPING SETS、WITH ROLLUP的⽤法和区别：SQL 使⽤ ROLLUP 汇总数据（1）、准备基础数据CREATE TABLE #TBLPOPULATION(COUN NVARCHAR (100) ,--国家PROV NVARCHAR (100) ,--省份CITY NVARCHAR (100) ,--城市POPU INT--⼈⼝数量（百万）);DELETE FROM #TBLPOPULATION;INSERT INTO #TBLPOPULATION VALUES ( '中国', '河南', '郑州', 9 );INSERT INTO #TBLPOPULATION VALUES ( '中国', '河南', '许昌', 2 );INSERT INTO #TBLPOPULATION VALUES ( '中国', '河北', '⽯家庄', 6 );INSERT INTO #TBLPOPULATION VALUES ( '中国', '河北', '沧州', 2 );GOSELECT*FROM #TBLPOPULATION（2）、GROUP BY分组--2.1常⽤分组⽅法（单分组）SELECT COUN ,PROV ,SUM(POPU) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY COUN, PROVORDER BY COUN, PROV（3）GROUPING SETS分组--3.1分别多组合并后UNIONSELECT COUN ,PROV ,SUM(POPU) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY GROUPING SETS(COUN ,PROV)ORDER BY COUN, PROV--3.2分别多组多级合并后UNION--等价于ROLLUP,但⽐ROLLUP少⼀⾏合计SELECT COUN ,ISNULL(PROV,'合计') AS PROV,SUM( POPU ) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY GROUPING SETS((COUN),(COUN, PROV))ORDER BY COUN, PROV--3.3分别多组多级合并后UNION--等价于ROLLUP,但⽐ROLLUP少⼀⾏合计SELECT ISNULL (COUN, '合计') AS COUN,ISNULL( PROV,'合计' ) AS PROV,ISNULL( CITY,'合计' ) AS CITY,SUM( POPU ) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY GROUPING SETS((COUN),(COUN, PROV),(COUN, PROV,CITY ))ORDER BY COUN, PROV ,CITY（4）WITH ROLLUP汇总--ROLLUP 汇总数据（⽐GROUPING SETS 多⼀合计）SELECT ISNULL (COUN, '合计') AS COUN,ISNULL( PROV,'合计' ) AS PROV,ISNULL( CITY,'合计' ) AS CITY,SUM( POPU ) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY COUN, PROV, CITYWITH ROLLUP;--另外写法，结果于上相同SELECT CASE WHEN ( GROUPING( COUN) =1 ) THEN N'合计'ELSE ISNULL (COUN, 'UNKNOWN') END AS COUN , CASE WHEN ( GROUPING (PROV) =1 ) THEN N'合计'ELSE ISNULL (PROV, 'UNKNOWN') END AS PROV , CASE WHEN ( GROUPING (CITY) =1 ) THEN N'合计'ELSE ISNULL (CITY, 'UNKNOWN') END AS CITY ,SUM(POPU ) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY COUN, PROV, CITYWITH ROLLUP;DROP TABLE #TBLPOPULATION;。
SQL Server 动态行转列(参数化表名、分组列、行转列字段、字段值)
一.本文所涉及的内容（Contents）本文所涉及的内容（Contents）背景（Contexts）实现代码（SQL Codes）方法一：使用拼接SQL，静态列字段；方法二：使用拼接SQL，动态列字段；方法三：使用PIVOT关系运算符，静态列字段；方法四：使用PIVOT关系运算符，动态列字段；扩展阅读一：参数化表名、分组列、行转列字段、字段值；扩展阅读二：在前面的基础上加入条件过滤；二.背景（Contexts）其实行转列并不是一个什么新鲜的话题了，甚至已经被大家说到烂了，网上的很多例子多多少少都有些问题，所以我希望能让大家快速的看到执行的效果，所以在动态列的基础上再把表、分组字段、行转列字段、值这四个行转列固定需要的值变成真正意义的参数化，大家只需要根据自己的环境，设置参数值，马上就能看到效果了。
行转列的效果图如图1所示：（图1：行转列效果图）(一) 首先我们先创建一个测试表，往里面插入测试数据，返回表记录如图2所示：--创建测试表IF EXISTS (SELECT*FROM sys.objects WHERE object_id=OBJECT_ID(N'[dbo].[TestRows2Columns]') AND type in (N'U'))DROP TABLE[dbo].[TestRows2Columns]GOCREATE TABLE[dbo].[TestRows2Columns]([Id][int]IDENTITY(1,1) NOT NULL,[UserName][nvarchar](50) NULL,[Subject][nvarchar](50) NULL,[Source][numeric](18, 0) NULL) ON[PRIMARY]GO--插入测试数据INSERT INTO[TestRows2Columns] ([UserName],[Subject],[Source])SELECT N'张三',N'语文',60UNION ALLSELECT N'李四',N'数学',70UNION ALLSELECT N'王五',N'英语',80UNION ALLSELECT N'王五',N'数学',75UNION ALLSELECT N'王五',N'语文',57UNION ALLSELECT N'李四',N'语文',80UNION ALLSELECT N'张三',N'英语',100GOSELECT*FROM[TestRows2Columns]（图2：样本数据）(二) 先以静态的方式实现行转列，效果如图3所示：--1：静态拼接行转列SELECT[UserName],SUM(CASE[Subject]WHEN'数学'THEN[Source]ELSE0END) AS'[数学]',SUM(CASE[Subject]WHEN'英语'THEN[Source]ELSE0END) AS'[英语]',SUM(CASE[Subject]WHEN'语文'THEN[Source]ELSE0END) AS'[语文]'FROM[TestRows2Columns]GROUP BY[UserName]GO（图3：样本数据）(三) 接着以动态的方式实现行转列，这是使用拼接SQL的方式实现的，所以它适用于SQL Server 2000以上的数据库版本，执行脚本返回的结果如图2所示；--2：动态拼接行转列DECLARE@sql VARCHAR(8000)SET@sql='SELECT [UserName],'SELECT@sql=@sql+'SUM(CASE [Subject] WHEN '''+[Subject]+''' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '''+QUOTENAME([Subject])+''','FROM (SELECT DISTINCT[Subject]FROM[TestRows2Columns]) AS aSELECT@sql=LEFT(@sql,LEN(@sql)-1) +' FROM [TestRows2Columns] GROUP BY [UserName]'PRINT(@sql)EXEC(@sql)GO(四) 在SQL Server 2005之后有了一个专门的PIVOT 和UNPIVOT 关系运算符做行列之间的转换，下面是静态的方式实现的，实现效果如图4所示：--3：静态PIVOT行转列SELECT*FROM ( SELECT[UserName] ,[Subject] ,[Source]FROM[TestRows2Columns]) p PIVOT( SUM([Source]) FOR[Subject]IN ( [数学],[英语],[语文] ) ) AS pvtORDER BY pvt.[UserName];GO（图4）(五) 把上面静态的SQL基础上进行修改，这样就不用理会记录里面存储了什么，需要转成什么列名的问题了，脚本如下，效果如图4所示：--4：动态PIVOT行转列DECLARE@sql_str VARCHAR(8000)DECLARE@sql_col VARCHAR(8000)SELECT@sql_col=ISNULL(@sql_col+',','') +QUOTENAME([Subject]) FROM[TestRows2Columns]GROUP BY[Subject]SET@sql_str='SELECT * FROM (SELECT [UserName],[Subject],[Source] FROM [TestRows2Columns]) p PIVOT(SUM([Source]) FOR [Subject] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvtORDER BY pvt.[UserName]'PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)(六) 也许很多人到了上面一步就够了，但是你会发现，当别人拿到你的代码，需要不断的修改成他自己环境中表名、分组列、行转列字段、字段值这几个参数，逻辑如图5所示，所以，我继续对上面的脚本进行修改，你只要设置自己的参数就可以实现行转列了，效果如图4所示：--5：参数化动态PIVOT行转列-- =============================================-- Author: <听风吹雨>-- Create date: <2014.05.26>-- Description: <参数化动态PIVOT行转列>-- Blog: <:///gaizai/>-- =============================================DECLARE@sql_str NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_col NVARCHAR(MAX)DECLARE@tableName SYSNAME --行转列表DECLARE@groupColumn SYSNAME --分组字段DECLARE@row2column SYSNAME --行变列的字段DECLARE@row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段SET@tableName='TestRows2Columns'SET@groupColumn='UserName'SET@row2column='Subject'SET@row2columnValue='Source'--从行数据中获取可能存在的列SET@sql_str= N'SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+'])FROM ['+@tableName+'] GROUP BY ['+@row2column+']'--PRINT @sql_strEXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT --PRINT @sql_colSET@sql_str= N'SELECT * FROM (SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM ['+@tableName+']) p PIVOT(SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvt ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'--PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)（图5）(七) 在实际的运用中，我经常遇到需要对基础表的数据进行筛选后再进行行转列，那么下面的脚本将满足你这个需求，效果如图6所示：--6：带条件查询的参数化动态PIVOT行转列-- =============================================-- Author: <听风吹雨>-- Create date: <2014.05.26>-- Description: <参数化动态PIVOT行转列，带条件查询的参数化动态PIVOT行转列>-- Blog: <:///gaizai/>-- =============================================DECLARE@sql_str NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_col NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_where NVARCHAR(MAX)DECLARE@tableName SYSNAME --行转列表DECLARE@groupColumn SYSNAME --分组字段DECLARE@row2column SYSNAME --行变列的字段DECLARE@row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段SET@tableName='TestRows2Columns'SET@groupColumn='UserName'SET@row2column='Subject'SET@row2columnValue='Source'SET@sql_where='WHERE UserName = ''王五'''--从行数据中获取可能存在的列SET@sql_str= N'SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+'])FROM ['+@tableName+'] '+@sql_where+' GROUP BY ['+@row2column+']'--PRINT @sql_strEXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT --PRINT @sql_colSET@sql_str= N'SELECT * FROM (SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM['+@tableName+']'+@sql_where+') p PIVOT(SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvt ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'--PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)（图6）。
sql server 实验五 分组查询
实验六分组查询、合并结果集、汇总计算1.根据Titles表中的数据，查询各种类图书的平均单价，要求输出图书类别（type）、平均价格信息。
（单分组依据的分组查询）2.根据Titles表中的数据，查询各种类图书的平均单价，要求输出平均单价超过20元的图书类别（type）、平均价格信息。
（单分组依据的分组查询）3.根据employee,publishers,jobs表查询各出版社各岗位的员工数量，输出出版社名称(pub_name),岗位名称(job_desc),员工数量信息。
4.根据employee,publishers,jobs表查询各出版社“Editor”岗位的员工数量，输出出版社名称(pub_name),岗位名称(job_desc),员工数量信息。
5.根据employee表和authors表，分别查询出出版社雇员的姓名信息和作者信息，将两个查询结果合并在一起。
（要求在结果集中注明每个人的身份）6.在titles表中查询出所有商业类(business)书籍的信息(包括type,price,以及翻倍后的价格),并要求最后一并显示商业类书籍的总价,和翻倍后的总价.7.根据titles表，publishers表，查询出各出版社的出版的图书详细信息以及均价信息，和所有出版社出版的全部图书的平均价格信息。
结果输出出版社名称（pub_name）,图书名称（title）,单价(price),平均价格信息。
--1use pubsselect type,AVG(price)as平均价格from titlesgroup by type--2select type,AVG(price)as平均价格from titlesgroup by typehaving AVG(price)>20--3select pub_name,job_desc,COUNT(*)as总人数from employee,publishers,jobswhere employee.pub_id=publishers.pub_id and employee.job_id=jobs.job_idgroup by pub_name,job_desc--4select pub_name,job_desc,COUNT(*)as总人数from employee,publishers,jobswhere employee.pub_id=publishers.pub_id and employee.job_id=jobs.job_idgroup by pub_name,job_deschaving job_desc='Editor'--5--6select type,price,price*2 as双倍价from titleswhere type='business'compute sum(price),sum(price*2)--7select pub_name,title,price,AVG(price) from titles,publisherswhere titles.pub_id=publishers.pub_id compute avg(price)by pub_namecompute avg(price)。
mssqlsqlserver分组排序函数row_number、rank、dense_ran。。。
mssqlsqlserver分组排序函数row_number、rank、dense_ran。
在实际的项⽬开发中，我们经常使⽤分组函数,对组内数据进⾏群组后，然后进⾏组内排序：如：1：取出⼀个客户⼀段时间内，最⼤订单数的⾏记录2: 取出⼀个客户⼀段时间内，最后⼀次销售记录的⾏记录————————————————下⽂将讲述三个分组函数 row_number rank dense_rank的⽤法 ,以上三个函数的功能为:返回⾏数据在”分组数据内”的排列值1:row_number() over() 函数简介row_number() over(partition by [分组列] order by [排序列])分组列:这⾥放⼊我们需要群组的列，可以为⼀列也可以为多列，之间采⽤逗号分隔排序列:分组后，排序依据列通过row_number() over()排序后，依次⽣成分组后，⾏数据在分组内的排序值(1,2,3 …)2:rank() over(partition by [分组列] order by [排序列]) 函数简介分组列和排序列同上rank的群组内的排名⽅法为如果出现两个相同的排序列时，那么下⼀个排序值为会⾃动加⼀(1,1,3…)3:dense_rank() over(partition by [分组列] order by [排序列]) 函数简介分组列和排序列同上dense_rank的群组内的排名⽅法为如果出现两个相同的排序列时，那么下⼀个排序值不会出现跳跃例(1,1,2,3 ..)——————————————————例:create table A ([姓名] nvarchar(20),[订单数] int,[订单⽇期] datetime )goinsert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('',1900,'2014-5-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('',1800,'2018-5-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('',1800,'2018-5-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('⼩张',100,'2013-5-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('⼩明',2600,'2013-1-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('⼩明',1800,'2013-5-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('⼩李',888,'2017-3-6')go/*row_number 返回分组后的连续排序,不会出现重复的排序值*/select row_number() over(partition by [姓名] order by [订单⽇期] desc ) as keyId,* from A/*rank 返回分组后的连续排序,会出现跳跃排序值*/select rank() over(partition by [姓名] order by [订单⽇期] desc ) as keyId,* from A/*dense_rank 返回分组后的连续排序,不会出现跳跃排序值，但是会出现重复的排序值*/select dense_rank() over(partition by [姓名] order by [订单⽇期] desc ) as keyId,* from Agotruncate table Adrop table A。
mssql group by having用法举例
mssql group by having用法举例一、概述本篇文章将详细介绍SQL语言中GROUP BY和HAVING子句的使用方法，帮助您更深入地了解如何在MSSQL Server中进行分组查询和过滤。
MSSQL Server是一款广泛使用的数据库管理系统，GROUP BY和HAVING子句是SQL查询中常用的功能。
二、GROUP BY子句GROUP BY子句用于将结果集按照一个或多个列进行分组。
它根据指定的列的值将行组合在一起，以便对每个组执行聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）。
使用GROUP BY子句可以方便地对数据进行统计和分析。
语法：SELECT 列名1, ..., GROUP BY 列名2, ..., HAVING 子句例如，假设我们有一个名为"Orders"的表，其中包含订单信息，包括订单ID、客户ID和订单金额。
我们想要统计每个客户的订单金额总和，可以使用以下查询：SELECT CustomerID, SUM(OrderAmount) AS TotalAmountFROM OrdersGROUP BY CustomerID;这将根据CustomerID列对订单进行分组，并计算每个客户的订单金额总和。
三、HAVING子句HAVING子句用于在GROUP BY之后对分组结果进行过滤。
它允许您根据聚合函数的结果进行筛选。
语法：HAVING 子句 WHERE 条件使用HAVING子句可以让我们在分组之后仅显示满足特定条件的分组。
例如，如果我们只想显示订单金额总和超过特定金额的客户，可以使用以下查询：SELECT CustomerID, SUM(OrderAmount) AS TotalAmountFROM OrdersGROUP BY CustomerIDHAVING SUM(OrderAmount) > 100;这将只显示订单金额总和超过100的客户。
sql_server_分组后一列字段拼接成字符串方法
sql server 分組后一列字段拼接成字符串方法1. 引言1.1 概述：在SQL Server数据库中，有时我们需要将分组后的一列字段拼接成一个字符串。
这种操作在实际应用中非常常见，例如将某一类别下的所有产品名称以逗号分隔的形式显示出来。
为了实现这个需求，我们可采用多种方法和技术。
1.2 文章结构：本文将介绍两种常用的SQL Server函数和技术来实现分组后一列字段的拼接。
首先，我们会详细讲解COALESCE函数的用法并展示如何在分组查询中使用该函数实现字段拼接。
然后，我们会介绍FOR XML PATH('')技术，并演示如何利用它来进行字段拼接操作。
最后，我们会对这两种方法进行性能比较，并对它们的优缺点和适用场景进行总结和讨论。
1.3 目的：本文旨在帮助读者理解SQL Server中实现分组后一列字段拼接的方法和技术。
读者将学习到如何使用COALESCE函数和FOR XML PATH('')技术来处理此类需求，并能根据具体情况选择最合适的方法。
通过本文的阅读与学习，读者将提升自己在SQL Server数据库开发中的技术水平，并能更加高效地完成相关任务。
2. 分组后一列字段拼接成字符串方法2.1 什么是分组后字段拼接在SQL Server中，当我们进行分组查询时，有时候需要将每个分组内的某一列字段合并为一个字符串。
这种需求经常出现在需要生成报表或者统计数据时，其中需要将某一列的多个值拼接在一起作为汇总信息。
例如，我们有一个订单表，每个订单包含了许多产品编号，现在我们希望按照订单进行分组，并将每个订单内的产品编号拼接成一个字符串。
2.2 常用的SQL Server函数和技术在SQL Server中，有几种常用的函数和技术可以帮助我们实现字段拼接：- COALESCE函数：COALESCE函数可以返回参数列表中第一个非空值。
在分组查询中，我们可以使用COALESCE函数来合并同一组内的字段值。
SQL Server 动态行转列(参数化表名、分组列、行转列字段、字段值)
一.本文所涉及的内容（Contents）本文所涉及的内容（Contents）背景（Contexts）实现代码（SQL Codes）方法一：使用拼接SQL，静态列字段；方法二：使用拼接SQL，动态列字段；方法三：使用PIVOT关系运算符，静态列字段；方法四：使用PIVOT关系运算符，动态列字段；扩展阅读一：参数化表名、分组列、行转列字段、字段值；扩展阅读二：在前面的基础上加入条件过滤；二.背景（Contexts）其实行转列并不是一个什么新鲜的话题了，甚至已经被大家说到烂了，网上的很多例子多多少少都有些问题，所以我希望能让大家快速的看到执行的效果，所以在动态列的基础上再把表、分组字段、行转列字段、值这四个行转列固定需要的值变成真正意义的参数化，大家只需要根据自己的环境，设置参数值，马上就能看到效果了。
行转列的效果图如图1所示：（图1：行转列效果图）(一) 首先我们先创建一个测试表，往里面插入测试数据，返回表记录如图2所示：--创建测试表IF EXISTS (SELECT*FROM sys.objects WHERE object_id=OBJECT_ID(N'[dbo].[TestRows2Columns]') AND type in (N'U'))DROP TABLE[dbo].[TestRows2Columns]GOCREATE TABLE[dbo].[TestRows2Columns]([Id][int]IDENTITY(1,1) NOT NULL,[UserName][nvarchar](50) NULL,[Subject][nvarchar](50) NULL,[Source][numeric](18, 0) NULL) ON[PRIMARY]GO--插入测试数据INSERT INTO[TestRows2Columns] ([UserName],[Subject],[Source])SELECT N'张三',N'语文',60UNION ALLSELECT N'李四',N'数学',70UNION ALLSELECT N'王五',N'英语',80UNION ALLSELECT N'王五',N'数学',75UNION ALLSELECT N'王五',N'语文',57UNION ALLSELECT N'李四',N'语文',80UNION ALLSELECT N'张三',N'英语',100GOSELECT*FROM[TestRows2Columns]（图2：样本数据）(二) 先以静态的方式实现行转列，效果如图3所示：--1：静态拼接行转列SELECT[UserName],SUM(CASE[Subject]WHEN'数学'THEN[Source]ELSE0END) AS'[数学]',SUM(CASE[Subject]WHEN'英语'THEN[Source]ELSE0END) AS'[英语]',SUM(CASE[Subject]WHEN'语文'THEN[Source]ELSE0END) AS'[语文]'FROM[TestRows2Columns]GROUP BY[UserName]GO（图3：样本数据）(三) 接着以动态的方式实现行转列，这是使用拼接SQL的方式实现的，所以它适用于SQL Server 2000以上的数据库版本，执行脚本返回的结果如图2所示；--2：动态拼接行转列DECLARE@sql VARCHAR(8000)SET@sql='SELECT [UserName],'SELECT@sql=@sql+'SUM(CASE [Subject] WHEN '''+[Subject]+''' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '''+QUOTENAME([Subject])+''','FROM (SELECT DISTINCT[Subject]FROM[TestRows2Columns]) AS aSELECT@sql=LEFT(@sql,LEN(@sql)-1) +' FROM [TestRows2Columns] GROUP BY [UserName]'PRINT(@sql)EXEC(@sql)GO(四) 在SQL Server 2005之后有了一个专门的PIVOT 和UNPIVOT 关系运算符做行列之间的转换，下面是静态的方式实现的，实现效果如图4所示：--3：静态PIVOT行转列SELECT*FROM ( SELECT[UserName] ,[Subject] ,[Source]FROM[TestRows2Columns]) p PIVOT( SUM([Source]) FOR[Subject]IN ( [数学],[英语],[语文] ) ) AS pvtORDER BY pvt.[UserName];GO（图4）(五) 把上面静态的SQL基础上进行修改，这样就不用理会记录里面存储了什么，需要转成什么列名的问题了，脚本如下，效果如图4所示：--4：动态PIVOT行转列DECLARE@sql_str VARCHAR(8000)DECLARE@sql_col VARCHAR(8000)SELECT@sql_col=ISNULL(@sql_col+',','') +QUOTENAME([Subject]) FROM[TestRows2Columns]GROUP BY[Subject]SET@sql_str='SELECT * FROM (SELECT [UserName],[Subject],[Source] FROM [TestRows2Columns]) p PIVOT(SUM([Source]) FOR [Subject] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvtORDER BY pvt.[UserName]'PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)(六) 也许很多人到了上面一步就够了，但是你会发现，当别人拿到你的代码，需要不断的修改成他自己环境中表名、分组列、行转列字段、字段值这几个参数，逻辑如图5所示，所以，我继续对上面的脚本进行修改，你只要设置自己的参数就可以实现行转列了，效果如图4所示：--5：参数化动态PIVOT行转列-- =============================================-- Author: <听风吹雨>-- Create date: <2014.05.26>-- Description: <参数化动态PIVOT行转列>-- Blog: <:///gaizai/>-- =============================================DECLARE@sql_str NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_col NVARCHAR(MAX)DECLARE@tableName SYSNAME --行转列表DECLARE@groupColumn SYSNAME --分组字段DECLARE@row2column SYSNAME --行变列的字段DECLARE@row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段SET@tableName='TestRows2Columns'SET@groupColumn='UserName'SET@row2column='Subject'SET@row2columnValue='Source'--从行数据中获取可能存在的列SET@sql_str= N'SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+'])FROM ['+@tableName+'] GROUP BY ['+@row2column+']'--PRINT @sql_strEXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT --PRINT @sql_colSET@sql_str= N'SELECT * FROM (SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM ['+@tableName+']) p PIVOT(SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvt ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'--PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)（图5）(七) 在实际的运用中，我经常遇到需要对基础表的数据进行筛选后再进行行转列，那么下面的脚本将满足你这个需求，效果如图6所示：--6：带条件查询的参数化动态PIVOT行转列-- =============================================-- Author: <听风吹雨>-- Create date: <2014.05.26>-- Description: <参数化动态PIVOT行转列，带条件查询的参数化动态PIVOT行转列>-- Blog: <:///gaizai/>-- =============================================DECLARE@sql_str NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_col NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_where NVARCHAR(MAX)DECLARE@tableName SYSNAME --行转列表DECLARE@groupColumn SYSNAME --分组字段DECLARE@row2column SYSNAME --行变列的字段DECLARE@row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段SET@tableName='TestRows2Columns'SET@groupColumn='UserName'SET@row2column='Subject'SET@row2columnValue='Source'SET@sql_where='WHERE UserName = ''王五'''--从行数据中获取可能存在的列SET@sql_str= N'SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+'])FROM ['+@tableName+'] '+@sql_where+' GROUP BY ['+@row2column+']'--PRINT @sql_strEXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT --PRINT @sql_colSET@sql_str= N'SELECT * FROM (SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM['+@tableName+']'+@sql_where+') p PIVOT(SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvt ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'--PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)（图6）。
sqlserver数据分组语句句
sqlserver数据分组语句句1.引言1.1 概述概述在SQL Server数据库中，数据分组语句是一种强大的查询工具，用于对数据进行分组和汇总。
通过使用数据分组语句，我们可以根据指定的列或表达式对数据进行分组，并对每个组内的数据进行汇总计算。
这种功能在处理大量数据时尤为重要，它能够提供对数据的更深入和全面的分析。
数据分组语句的基本思想是将数据按照指定的条件进行分类，然后对每个分类进行汇总计算。
通过这种方式，我们可以获得各个分类的统计信息，如总数、平均值、最大值、最小值等。
这些统计信息对于数据分析和决策制定非常有价值。
在本文中，我们将详细介绍数据分组语句的语法和用法。
我们将讨论如何使用GROUP BY子句对数据进行分组，以及如何使用聚合函数对每个组内的数据进行汇总计算。
我们还将介绍如何使用HAVING子句筛选分组结果，以及一些常见的数据分组场景和应用案例。
通过学习本文，读者将能够更好地理解和应用数据分组语句，从而提高对数据的分析能力和决策支持能力。
无论是在商业领域的市场分析，还是在科学研究中的数据处理，数据分组语句都是必不可少的工具之一。
让我们开始学习吧！1.2 文章结构：本文将按照以下结构进行讨论和说明数据分组语句的相关内容。
1. 引言1.1 概述在数据库中，数据分组是一种常用的数据处理方式，它能够基于某种条件将数据进行分类和统计，使得数据处理更加灵活和高效。
1.2 文章结构（本节）1.3 目的本文旨在介绍和讲解SQL Server中的数据分组语句的基本概念、语法和用法，以及它们在实际应用中的场景、优势和限制。
2. 正文2.1 数据分组语句的基本概念2.1.1 什么是数据分组语句数据分组语句是一种用于将数据按照某个或多个列进行分组、分类和统计的语句。
2.1.2 数据分组的目的和作用数据分组的目的是为了更好地理解和分析数据，通过对数据进行分组和统计，可以得出更有价值的信息和结论。
2.2 数据分组语句的语法和用法2.2.1 基本语法SQL Server中常用的数据分组语句包括GROUP BY、HAVING、COUNT、SUM等，本节将介绍它们的语法和使用方法。
sqlserver中partition用法
sqlserver中partition用法在SQL Server中，分区（Partition）是一种将表的数据分布在多个物理位置的技术，以便更有效地管理数据和访问速度。
通过分区，可以将表拆分为较小的逻辑部分，以便更方便地执行查询和管理操作。
以下是SQL Server中分区的一些常见用法：1、创建分区表：在创建分区表时，需要定义分区的数量和每个分区包含的列。
以下是一个创建分区表的示例：sqlCREATE TABLE PartitionedTable(Column1 INT,Column2 VARCHAR(50),...)WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE)ON PartitionScheme (PartitionColumn) =(PARTITION_Scheme1 (01, 02, 03),PARTITION_Scheme2 (04, 05, 06),...);在上面的示例中，PartitionedTable 是要创建的分区表的名称，Column1 和Column2 是表中的列。
WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE) 指定了使用页压缩来压缩数据。
ON PartitionScheme 指定了分区方案，其中PartitionColumn 是用于分区的列，而PARTITION_Scheme1 和PARTITION_Scheme2 是定义分区的方案和范围。
2、查询分区表：查询分区表时，可以使用分区键的值来确定要查询的分区。
以下是一个查询分区表的示例：sqlSELECT *FROM PartitionedTableWHERE PartitionColumn = '01'; --根据分区键的值筛选数据在上面的示例中，PartitionedTable 是已分区的表，PartitionColumn 是用于分区的列。
通过在WHERE 子句中使用适当的分区键值，可以仅查询特定的分区。
sqlserver分组查询语句
在SQL Server 中，可以使用GROUP BY 子句对查询结果进行分组。
以下是一个示例的SQL Server 分组查询语句的基本结构：
SELECT 列1, 列2, ..., 聚合函数(列)
FROM 表名
WHERE 条件
GROUP BY 列1, 列2, ...
其中，列1、列2等表示需要查询的列名，可以是单个列或多个列。
聚合函数是对分组后的数据进行计算的函数，例如SUM、AVG、COUNT 等。
表名是需要查询的数据表的名称，可以是单个表或多个表的联接。
条件是可选的，用于过滤数据。
以下是一个具体的示例，假设有一个名为Students 的表，包含学生信息（ID、姓名、年龄、班级、分数），我们希望按照班级进行分组，并计算每个班级的平均分数：
SELECT 班级, AVG(分数) AS 平均分
FROM Students
GROUP BY 班级;
以上查询将按照班级进行分组，并计算每个班级的平均分数。
注意，分组查询中可以使用多个列进行分组，只需在GROUP BY 子句中添加相应的列名即可。
sqlserver中的分区函数用法（partitionby字段）
sqlserver中的分区函数⽤法（partitionby字段）partition by关键字是分析性函数的⼀部分，它和聚合函数不同的地⽅在于它能返回⼀个分组中的多条记录，⽽聚合函数⼀般只有⼀条反映统计值的记录，partition by⽤于给结果集分组，如果没有指定那么它把整个结果集作为⼀个分组create database StudentDBgouse StudentDBgocreate table Student --学⽣成绩表(id int, --主键Grade int, --班级Score int --分数)goinsert Studentselect 1,1,88union all select 2,1,66union all select 3,1,75union all select 4,2,30union all select 5,2,70union all select 6,2,80union all select 7,2,60union all select 8,3,90union all select 9,3,70union all select 10,3,80go--所有学⽣信息select * from Studentid Grade Score----------- ----------- -----------1 1 882 1 663 1 754 2 305 2 706 2 807 2 608 3 909 3 7010 3 80(10 ⾏受影响)--不分班按学⽣成绩排名select *,ROW_NUMBER() over(order by Score desc) as Sequence from Studentid Grade Score Sequence----------- ----------- ----------- --------------------8 3 90 11 1 88 26 2 80 310 3 80 43 1 75 59 3 70 65 2 70 72 1 66 87 2 60 94 2 30 10(10 ⾏受影响)--分班后按学⽣成绩排名select *,row_number() over(partition by Grade order by Score desc) as Sequence from Student id Grade Score Sequence----------- ----------- ----------- --------------------1 1 88 13 1 75 22 1 66 36 2 80 15 2 70 27 2 60 34 2 30 48 3 90 110 3 80 29 3 70 3(10 ⾏受影响)。
SQL Server中的分组函数
分组统计数据说明:group by是sql中对数据表中的数据进行分组的，在select列表中出现的字段必须全部出现在group by 字段中，出现在聚合函数中的字段在group by中可有可无，没有出现在select列表中的字段在group by中也可以使用。
在group by中不可以使用列别名。
语法：select column_name,aggregate_function(column_name) from table_name where column_name operator value group by column_name(1)分组计算数据a.本实例利用sum（）函数和group by计算图书销售表（Booksales）中图书的总销售额select b_code,sum(b_price) from Booksales group by b_codeb.本实例利用avg（）函数和group by 计算学生表信息(studenttable) 中男生和女生的平均年龄select studentsex,avg(studentage) from studenttable group by studentsexc.本实例利用max（）函数和group by 计算学生信息表(studenttable)中男生和女生的最大年龄select studentsex,max(studentage) from studenttable group by studentsexd.本实例利用min（）函数和group by 计算学生信息表(studenttable)中男生和女生的最小年龄select studentsex,min(studentage) from studenttable group by studentsex(2)group by and all说明：本实例中利用了group by子句和all关键字，在group by 子句中使用all关键字，只有在sql语句中包含where子句时，all才有意义。
浅谈SQL Server中Select语句的分组统计功能
浅谈SQL Server中Select语句的分组统计功能XIE Li-ming;ZHU Shao-qiang【摘要】SQL Server中的Select语句具有强大的查询统计功能,是SQL Server 的最核心的语句.通过子句的添加Select语句功能不断丰富完善,其Group by子句实现了分组统计的功能,本文通过实例探讨了多加入不同的关键字和关键词组拓展它的统计输出形式.【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2018(000)034【总页数】3页(P99-101)【关键词】SELECT语句;Group子句;分组统计【作者】XIE Li-ming;ZHU Shao-qiang【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TP391.10 引言SQL Se rver 是微软的数据库管理系统产品，适用于大中型企业规模的数据管理业务。
SQL Server 在数据库管理系统中实现SQL 使用的是T-SQL 语言，不但遵循了标准SQL 的要求，而且对其功能进行了扩展，使其功能更加完善，操作性能更加优良。
T-SQL 语言的核心语句是Select 语句，貌似简单的一个Select 语句能够实现数据管理中要求的查询、统计等多种功能，通过Select 子句的变化，Select 语句在数据库操作中展现多变的魅力。
本文就学生成绩信息管理系统数据库中相关的数据统计汇总操作浅谈Select 的分组统计的功能实现。
1 学生成绩信息数据库简介学生成绩管理系统涉及到学生基本信息、课程基本信息、学生所属院系基本信息和学生选修课程情况，因此学生成绩数据库需建立四个基本表，实例用到了学生表和院系表，其物理结构设计如表1、表2 所示。
表1 学生表属性名数据类型允许空值和约束学号 NCHAR(10) NOT NULL,主键姓名 NCHAR(6) NOT NULL性别 NCHAR(2) NULL学院号 NCHAR(2) NULL表2 院系表属性名数据类型允许空值和约束院系号 NCHAR(3) NOT NULL,主键院系名 NCHAR(10) NOT NULL,主键2 Select 语句的分组统计Select 语句实现分组统计功能依赖于它的Group by子句，通过该子句的属性列表中的属性列为依据将相同属性值的数据聚集成组，通过聚合函数进行统计。
sqlserver中group_concat用法
sqlserver中group_concat用法SQL Server中没有内置的group_concat函数，但可以使用FOR XML PATH('')来实现类似的功能。
本文将一步一步回答关于在SQL Server中使用FOR XML PATH('')实现group_concat的问题。
首先，让我们来了解一下group_concat的概念。
在许多SQL数据库中，group_concat函数将一列的值合并为一个字符串，并使用指定的分隔符分隔每个值。
例如，假设我们有一个名为students的表，其中包含学生姓名和他们所在的班级。
我们可以使用group_concat函数将每个班级的学生姓名合并为一个字符串，并使用逗号分隔每个姓名。
例如：班级姓名:-: :-:1 Alice1 Bob2 Cindy2 David2 Eve使用group_concat函数，我们可以得到以下结果：班级学生姓名:-: :-:1 Alice, Bob2 Cindy, David, Eve现在让我们来看看如何在SQL Server中使用FOR XML PATH('')来实现类似的功能。
首先，我们需要使用SELECT语句将所需的数据从数据库中检索出来。
我们使用FROM子句指定要从哪个表中获取数据，并使用SELECT子句指定要获取的列。
在本例中，我们将从students表中选择班级和学生姓名两列。
sqlSELECT 班级, 姓名FROM students接下来，我们需要使用GROUP BY子句将数据按班级进行分组。
这样，我们就可以将每个班级的学生姓名合并为一个字符串。
sqlSELECT 班级, 姓名FROM studentsGROUP BY 班级现在，我们需要使用FOR XML PATH('')来将每个班级的学生姓名合并为一个字符串。
在FOR XML PATH('')中，我们使用子查询将学生姓名连接为一个字符串，并使用逗号作为分隔符。
实现sqlserver数据根据不同时间周期分组
实现sqlserver数据根据不同时间周期分组以下代码实现了根据不同时间周期要求返回sqlserver数据分组求平均数据，可以取得每年、每⽉、每天、每星期的分组平均数据，按星期分组GroupFlag字段存的时该星期周⼀最早的时间。
1-- ================================================2-- Template generated from Template Explorer using:3-- Create Procedure (New Menu).SQL4--5-- Use the Specify Values for Template Parameters6-- command (Ctrl-Shift-M) to fill in the parameter7-- values below.8--9-- This block of comments will not be included in10-- the definition of the procedure.11-- ================================================12SET ANSI_NULLS ON13GO14SET QUOTED_IDENTIFIER ON15GO16-- =============================================17-- Author: <Author,,Name>18-- Create date: <Create Date,,>19-- Description: <Description,,>20-- =============================================21alter PROCEDURE DxoilData_GroupData_Get22-- Add the parameters for the stored procedure here23@GroupType int24AS25BEGIN26-- SET NOCOUNT ON added to prevent extra result sets from27-- interfering with SELECT statements.28SET NOCOUNT off;2930-- Insert statements for procedure here31create table #GroupData(32 QtyTD decimal(18,4),33 DensityLoad decimal(18,4),34 DensityArrival decimal(18,4),35 WaterLoad decimal(18,4),36 WaterArrival decimal(18,3),37 SulfurLoad decimal(18,3),38 SulfurArrival decimal(18,3),39 GroupFlag varchar(50))404142if( @GroupType=0)--按年分组43begin44insert into #GroupData45SELECT avg(qtytd),avg(DensityLoad),avg(DensityArrival),avg(WaterLoad),avg(WaterArrival),avg(SulfurLoad),avg(SulfurArrival),year(DateofArrival) from dxoildata group by year(DateofArrival)46end4748if( @GroupType=1)--按⽉分组49begin50insert into #GroupData51SELECT avg(qtytd),avg(DensityLoad),avg(DensityArrival),avg(WaterLoad),avg(WaterArrival),avg(SulfurLoad),avg(SulfurArrival),cast(year(DateofArrival) as varchar(50))+'-'+cast(month(DateofArrival) as varchar(50)) from dxoildata 52end5354if( @GroupType=2)--按⽇分组55begin56insert into #GroupData57SELECT avg(qtytd),avg(DensityLoad),avg(DensityArrival),avg(WaterLoad),avg(WaterArrival),avg(SulfurLoad),avg(SulfurArrival),cast(year(DateofArrival) as varchar(50))+'-'+cast(month(DateofArrival) as varchar(50))+'-'+cast(day 58end5960if( @GroupType=3)--按星期分组61begin62set datefirst 163create table #Week(MondayDate datetime,DateIndex int identity(1,1))64--将是星期⼀的⽇期存⼊临时表#Week65insert into #Week(MondayDate)66select distinct DateofArrival from dxoildata where datepart(weekday, DateofArrival)=167--将分组数据存⼊临时表#GroupData68declare@Index int69declare@MaxIndex int70select@MaxIndex=max(DateIndex) from #Week71--循环插⼊数据72set@Index=173while(@Index<@MaxIndex)74begin75declare@DateMonday datetime76select@DateMonday=MondayDate from #Week where DateIndex=@Index7778insert into #GroupData79select avg(qtytd),avg(DensityLoad),avg(DensityArrival),avg(WaterLoad),avg(WaterArrival),avg(SulfurLoad),avg(SulfurArrival),min(convert(varchar(50),DateofArrival,20)) from dxoildata where DateofArrival>=@DateMonday8081set@Index=@Index+182end83--删除临时表#Week84drop table #Week85end8687select*from #GroupData88drop table #GroupData8990END91GO效果如下：1.以年为周期；2.以⽉为周期；3.以⽇为周期；4.以星期为周期；。
sql server创建分区的步骤
sql server创建分区的步骤以SQL Server创建分区的步骤为标题，本文将详细介绍在SQL Server中创建分区的步骤和注意事项。
一、了解分区概念在开始创建分区之前，首先需要了解分区的概念。
分区是将数据库表或索引的数据划分为多个逻辑部分，以便更高效地管理和查询数据。
分区可以提高查询性能、简化数据维护和管理等方面的工作。
二、选择适合分区的表不是所有的表都适合进行分区，需要根据实际情况进行选择。
一般来说，具有以下特点的表适合进行分区：1. 数据量较大且频繁查询的表；2. 经常需要进行数据维护和管理的表；3. 需要按照某个特定的列进行频繁范围查询的表。
三、选择分区列分区列是用来确定如何将数据划分为不同分区的依据。
选择一个合适的分区列非常重要，它应该满足以下要求：1. 数据类型应该是整型、日期时间类型或字符类型；2. 数据分布均匀，避免某个分区过大或过小；3. 分区列应该是经常用于查询的列。
四、创建分区函数分区函数是用来定义如何将数据划分到不同分区的规则。
在创建分区函数时，需要指定分区的方式，可以按照范围、列表或哈希等方式进行分区。
1. 范围分区：按照一定的范围将数据划分到不同的分区，例如按照日期范围或数字范围等进行划分。
2. 列表分区：根据一个列的值列表将数据划分到不同的分区，例如按照地区或部门等进行划分。
3. 哈希分区：根据哈希算法将数据均匀地划分到不同分区，可以确保数据分布均匀。
五、创建分区方案分区方案是将分区函数与表或索引进行关联的对象。
在创建分区方案时，需要指定要分区的表或索引，以及使用的分区函数。
六、创建分区表在分区方案创建完成后，就可以创建分区表了。
创建分区表时，需要指定分区方案、分区列以及其他表的结构信息。
七、创建分区索引如果需要在分区表上创建索引，可以使用与创建普通索引相同的方法进行创建。
分区索引可以提高查询性能，并且可以根据分区的范围进行数据的快速定位。
八、分区表的维护和管理分区表的维护和管理与普通表有一些差异，需要注意以下几点：1. 分区表支持分区级别的维护操作，可以只对某个分区进行操作，而不影响其他分区。
sqlserver中group by高级用法
sqlserver中group by高级用法**Group By in SQL Server: Advanced Usage****I. Basic Usage**1. In SQL Server, “group by” is like a magic wand for data summarization. It allows us to group rows based on one or more columns. For example, if we have a table named “sales” with columns “product_name” and “quantity_sold”, we can use “group by product_name” to see the total quantity sold for each product.- English: “We can use the ‘group by’ clause in SQL Server to group data. For instance, in a table of students with columns ‘major’ and ‘grade’, we group by ‘major’ to analyze the grades within each major.”- Chinese: 在SQL Server中，我们可以使用“group by”子句对数据进行分组。
例如，在一个包含“专业”和“成绩”列的学生表中，我们按“专业”分组来分析每个专业内的成绩。
2. The basic syntax of “group by” is straightforward. You just write “group by” followed by the column names you want to group on. It's like sorting your toys into different boxes based on their types.- English: “Group by is simple in its basic form. Just as you might group your books by genre, in SQL you group data by columns. For example, if you have a table of employees with‘department’ and ‘salary’ co lumns, you can group by‘department’ to understand the salary distribution.”- Chinese: “group by”的基本形式很简单。
sqlserver groupid用法
sqlserver groupid用法在SQL Server中，GroupID是一种用于标识分组的字段或列。
它通常用于对数据进行分组汇总或聚合操作。
GroupID可以具有不同的用法，具体取决于实际应用场景。
以下是一些常见的用法：1. 分组查询：通过在SELECT语句中使用GROUP BY子句，并将GroupID列作为参数，可以对数据进行分组。
例如，可以使用GroupID对销售订单按客户进行分组。
```sqlSELECT GroupID, SUM(OrderAmount) as TotalAmountFROM SalesOrdersGROUP BY GroupID```2. 聚合函数：可以在聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）中使用GroupID来计算每个分组的汇总值。
例如，可以使用GroupID来计算每个地区的销售总额。
```sqlSELECT Region, SUM(OrderAmount) as TotalAmountFROM SalesOrdersGROUP BY Region```3. 分组排序：可以使用GroupID对结果进行排序。
例如，可以根据每个分组的总金额对分组进行降序排序。
```sqlSELECT GroupID, SUM(OrderAmount) as TotalAmount FROM SalesOrdersGROUP BY GroupIDORDER BY TotalAmount DESC```总之，GroupID是SQL Server中用于标识分组的字段或列。
可以根据实际需求使用GroupID来分组查询、计算汇总值或对结果进行排序。
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Sql Server中的分组
1.Group by可以将相同的数据合并为一组，分组后的数据可以看成是一个临时的表，注意如果sql中有where条件，那么group by必须放在where之后。
2.GROUP BY子句中可以指定多个列，只需要将多个列的列名用逗号隔开即可。
指定多个分组
规则以后，数据库系统将按照定义的分组顺序来对数据进行逐层分组，首先按照第一个分组列进
行分组，然后在每个小组内按照第二个分组列进行再次分组……逐层分组，从而实现“组中组
的效果，而查询的结果集是以最末一级分组来进行输出的。
3.分完组后也可以对分组的数据进行统计，这是就用到了聚合函数。
4.为了对分组后的数据进行排序，我们使用order by。
5.有时我们要对分组后统计的结果进行过滤，这是就使用having关键字来过滤统计结果。