SQLSERVER中的分组查询

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sqlserver按照区间进行分组的两种语法

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sqlserver按照区间进行分组的两种语法
一、按照区间进行分组
select CASE WHEN mission>0 and mission<10 THEN '[0-10]' WHEN mission>10 and mission<20 THEN '[10-20]' WHEN mission>20 and mission<30 THEN '[20-30]' WHEN mission>30 and mission<50 THEN '[30-50]' ELSE '[50]'
WHEN mission>0 and mission<10 THEN '[0-10]' WHEN mission>10 and mission<20 THEN '[10-20]' WHEN mission>20 and mission<30 THEN '[20-30]' WHEN mission>30 and mission<50 THEN '[30-50]'
ELSE '[50]'
END ;
二、第二种比较蠢的方式，具体实现如下：
select 0-3" f1,cnt 数量 from ( select count(*) cnt from 表 where 字段>=0 and 字段<=3 )a union all select "4-6" f1,cnt 数量 from ( select count(*) cnt from 表 where 字段>=4 and 字段<=6 )b union all select "7-10" f1,cnt 数量 from ( select count(*) cnt from 表 where 字段>=7 and 字段<=10 )c

sqlserver分组统计数据

sqlserver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 bycolumn_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。

sqlserver大数据，统计分组查询，数据量比较大计算每秒钟执行数据执行次数

sqlserver⼤数据，统计分组查询，数据量⽐较⼤计算每秒钟执⾏数据执⾏次数-- 数据量⽐较⼤的情况，统计⼗分钟内每秒钟执⾏次数declare@begintime varchar(100); -- 开始时间declare@endtime varchar(100); -- 结束时间declare@num int; -- 结束时间set@begintime='2019-08-10 09:10:00'-- 开始时间set@endtime='2019-08-10 09:20:00'-- 结束时间set@num= (select count(1) from PM_SYS_LOGINLOG where CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) >=@begintime and CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) <=@endtime)print(@num)select@num as总条数,AVG(调⽤总数) as⼗分钟内每秒平均执⾏次数from(select s.请求时间,(调⽤⼀次的总数+(select调⽤多次from(select请求时间, COUNT(1) 调⽤多次from(select CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) as请求时间, count(1) as调⽤次数from PM_SYS_LOGINLOGwhere CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) >=@begintime and CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) <=@endtimegroup by loginTime having count(1) >1) o where请求时间= s.请求时间group by o.请求时间) o)) as调⽤总数from( select t.请求时间, count(1) as调⽤⼀次的总数from(select CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) as请求时间, count(1) as调⽤次数from PM_SYS_LOGINLOGwhere CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) >=@begintime and CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) <=@endtimegroup by loginTime having count(1) =1) t group by请求时间) s) m查询前⼀秒执⾏次数declare@str varchar(100);set@str=convert(varchar,dateadd(ss,-1,getdate()),20)--select @str--print(@str)select@str as执⾏时间, count(1) + (select count(1) from (select top20CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) as请求时间,count(1) as调⽤次数from PM_SYS_LOGINLOGwhere CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) =@strgroup by loginTimehaving count(1) =2order by loginTime desc) as o) as执⾏次数from (select top20CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) as请求时间,count(1) as调⽤次数from PM_SYS_LOGINLOGwhere CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) =@strgroup by loginTime--having count(1) = 1order by loginTime desc) t聚合函数分组查询最⼤值select max(t.总数) as最⼤值from (select Token as令牌, count(1) as总数from PM_SYS_LOGINLOG group by token having count(1) >max(1)) as tselect top1count(1) as总数from PM_SYS_LOGINLOG group by token having count(1) >1order by总数desc第⼆次优化统计半个⼩时时间统计每秒钟执⾏次数条数declare@begintime varchar(100); -- 开始时间declare@endtime varchar(100); -- 结束时间--declare @tmpTab varchar(50); -- 定义临时表名称前缀declare@num int; -- 结束时间set@begintime='2019-08-10 09:00:00'-- 开始时间set@endtime='2019-08-10 09:30:00'-- 结束时间-- 定义临时表名称前缀加时间戳-- set @tmpTab = '_' + DateName(YEAR,GetDate()) + DateName(MONTH,GetDate()) + DateName(DAY,GetDate()) + DateName(HOUR,GetDate()) + DateName(MINUTE,GetDate()) + DateName(S,GetDate()) + DateName(MILLISECOND,Get -- set @num = (select count(1) from PM_SYS_LOGINLOG where CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) >= @begintime and CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) <= @endtime)--print(@data)print(@num)--print(@tmpTab)-- 创建临时表判断是否存在如果不存在则删除if exists(select*from sys.tables where name ='_tmpTab')begindrop table _tmpTabend-- 创建临时表create table _tmpTab(ID int,LoginName nvarchar(20),Token varchar(50),loginTime datetime,)-- 将数据插⼊到临时表insert into _tmpTab(id, loginName,loginTime, Token)(select ID, LoginName, loginTime, Token from PM_SYS_LOGINLOG where CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) >=@begintime and CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) <=@endtime)-- 查询统计临时表数据总条数set@num= (select count(1) from _tmpTab)select@num as总条数,AVG(调⽤总数) as⼗分钟内每秒平均执⾏次数from(select s.请求时间,(调⽤⼀次的总数+(select调⽤多次from(select请求时间, COUNT(1) 调⽤多次from(select CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) as请求时间, count(1) as调⽤次数from _tmpTabwhere CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) >=@begintime and CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) <=@endtimegroup by loginTime having count(1) >1) o where请求时间= s.请求时间group by o.请求时间) o)) as调⽤总数from(select t.请求时间, count(1) as调⽤⼀次的总数from(select CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) as请求时间, count(1) as调⽤次数from _tmpTabwhere CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) >=@begintime and CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) <=@endtimegroup by loginTime having count(1) =1) t group by请求时间) s) m-- 使⽤完毕删除临时表drop table _tmpTab第三次最终优化declare@begintime varchar(100); -- 开始时间declare@endtime varchar(100); -- 结束时间declare@startTime datetime; -- 查询开始时间declare@num int; -- 数据总条数set@begintime='2019-08-10 08:00:00'-- 开始时间set@endtime='2019-08-10 14:20:00'-- 结束时间set@startTime=GETDATE();-- 创建临时表判断是否存在如果不存在则删除if exists(select*from sys.tables where name ='_tmpTab')begindrop table _tmpTabend-- 创建临时表create table _tmpTab(ID int,LoginName nvarchar(20),Token varchar(50),loginTime datetime,)-- 将数据插⼊到临时表insert into _tmpTab(id, loginName,loginTime, Token)(select ID, LoginName, loginTime, Token from PM_SYS_LOGINLOG where CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) >=@begintime and CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) <=@endtime)-- 创建临时表⽤于存储临时查到的数据进⾏求平均数if exists(select*from sys.tables where name ='_tmpAvg')begindrop table _tmpAvgend-- 创建临时表存储查询到的数据create table _tmpAvg(reqTime varchar(100),reqNum int)-- 查询统计临时表数据总条数set@num= (select count(1) from _tmpTab)-- 添加数据到临时表insert into _tmpAvg(reqTime, reqNum)(select x.reqTime, (x.reqNum+m.reqNum) as reqNumfrom ((select reqTime, sum(1) reqNum from(select CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) as reqTime, (count(1) *1) as reqNum from _tmpTabwhere CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) >=@begintime and CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) <=@endtimegroup by loginTime having count(1) =1) o group by o.reqTime) as x left join(select reqTime, sum(1) as reqNum from(select CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) as reqTime, (count(1) *2) as reqNum from _tmpTabwhere CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) >=@begintime and CONVERT(varchar(100),loginTime, 20) <=@endtimegroup by loginTime having count(1) =2) o group by o.reqTime) as m on x.reqTime = m.reqTime))select DATEDIFF(MILLISECOND, @startTime, GETDATE()) as查询耗时单位秒, @num as数据总条数, avg(reqNum) 每秒钟执⾏次数, @begintime查询开始时间, @endtime as查询结束时间from _tmpAvg -- 使⽤完毕删除临时表drop table _tmpAvgdrop table _tmpTab最后优化结果：平均每秒钟执⾏计算 10 条数据新⼿初来乍到：代码亲笔⼿写，⾼⼿路过勿喷，请多多指点。

sqlserver with rollup 用法

sqlserver with rollup 用法SQL Server中的ROLLUP是一种用于生成聚合数据的功能，可以在查询结果中显示总计行、小计行和详细行。

它通过在GROUP BY子句中引入含有多个列的复合列，从而实现根据多个列进行分组和汇总。

使用ROLLUP时，SELECT语句中的每个列都会成为ROLLUP的一个层级，具有ROLLUP关键字的列将展示分组的汇总结果。

下面是一个使用ROLLUP的例子：```SELECT Column1, Column2, SUM(Amount) as TotalFROM TableGROUP BY ROLLUP(Column1, Column2)```以上查询将根据Column1和Column2进行分组，并计算Amount的总和。

它将返回一个结果集，包含所有的行，并在最后添加了各个层级的汇总数据。

使用ROLLUP的查询结果将包含多个层级的信息，其中每个层级的含义如下：- 所有列都为NULL，表示所有行的汇总。

- 最后一个列为NULL，表示当前行在该层级的小计。

- 所有列都有值，表示详细的行数据。

除了ROLLUP之外，SQL Server还提供了CUBE和GROUPING SETS这两种用于生成聚合数据的功能。

CUBE允许在一个查询中生成所有可能的组合，并显示它们的汇总数据。

它的语法类似于ROLLUP，只需要将ROLLUP关键字替换为CUBE即可。

GROUPING SETS用于指定希望显示的分组集合，可以一次性生成多个不同层级的汇总数据。

它的语法如下所示：```SELECT Column1, Column2, SUM(Amount) as TotalFROM TableGROUP BY GROUPING SETS ((Column1),(Column2),(Column1, Column2))```以上查询将分别计算Column1、Column2以及Column1和Column2的汇总数据，并将它们合并到一个结果集中。

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。

sqlserver查询语句

sqlserver查询语句sqlserver查询语句是一种可以通过sqlserver来操作数据库的语句，可以查询、更新、插入和删除数据库的表。

这类语句在sqlserver 中扮演着非常重要的角色，它可以帮助用户更加快速、有效地访问和管理sqlserver数据库。

SQLserver查询语句是由一些核心关键字组成，主要有SELECT，UPDATE，INSERT，DELETE，ALTER，CREATE，DROP，TRUNCATE，COMMENT，RENAME等。

每种语句都有特定的功能，用户可以结合这些关键字来完成查询和操作数据库的需求。

SELECT关键字用于获取数据库中的数据。

它有多种用法，例如可以使用SELECT * FROM TabelName来获取某个表中的全部数据；也可以使用SELECT columns FROM TableName来指定查询的字段，这样可以减少查询的性能消耗；用户还可以使用WHERE子句来对结果进行进一步的筛选，以及使用GROUP BY，HAVING，ORDER BY等子句来将查询结果集进行排序和统计分析。

UPDATE语句用于更新数据库表中的数据，可以用于新增或者删除数据库字段。

UPDATE语句必须指定表名，然后指定要更新的字段，并且指定字段设置的值。

用户可以使用Where子句对更新的对象进行筛选，以及使用ORDER BY、GROUP BY等子句来对结果进行排序或分组。

INSERT语句用于插入一条或者多条记录到表中，可以使用VALUES子句来指定要插入的值，也可以使用SELECT语句从一个表中获取要插入的值。

DELETE语句用于从表中删除一条或者多条记录，可以使用WHERE 子句来对要删除的对象进行筛选，也可以使用LIMIT子句来限定删除操作的记录数。

ALTER语句主要用于修改表的结构，例如修改列的类型、增加或删除列，修改表的名称等操作。

CREATE语句主要用于创建表，可以使用CREATE TABLE表名这样的语句来创建表，可以指定表的结构，也可以通过SELECT语句从已有的表中导入数据。

SQL语句分组获取记录的第一条数据的方法

使用Northwind 数据库首先查询Employees表查询结果：
city列里面只有5个城市使用ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 先进行分组注：根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的). sql语句为： select EmployeeID,LastName,FirstName,Title,TitleOfCourtesy,City,ROW_NUMBER() over(partition by City order by EmployeeID) as new_index from Employees 执行结果图:
可以看到是按照City分组，EmployeeID排序。 select出分组中的第一条记录执行语句： select * from (select EmployeeID,LastName,FirstName,Title,TitleOfCourtesy,City,ROW_NUMBER() over(partition by City order by EmployeeID) as new_index from Employees) a where a.new_index=1 执行结果图：
sqlserver2016ctp22是微软数据平台历史上迈出最大的一步更快的事务处理和查询任何设备更深入的洞察力更先进的分析能力全新安全技术和全新的混合云场景本文给大家介绍sqlserver2016ctp23的关键特性总结需要的朋友可以参考下
SQL语句分组获取记录的第一条数据的方法
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sqlserver按年月日分组

sqlserver按年⽉⽇分组sql server 按年⽉⽇分组-------------------------------------------------author:yangjinwang--date:2017-03-30--do:根据活动查询每个奖品类的发放数量-----------------------------------------------create proc GetWinningInfoTypeCountByTimeActivity@CreateTimeStart datetime=null, --开始时间@CreateTimeEnd datetime=null, --结束时间@TimeType varchar(20)='m', --查询维度，年⽉⽇@ActivityId int=null--活动IDasbeginif(@TimeType='y')beginselectc.id as'活动ID', as'活动名称',cast(datepart(YEAR,a.CreateTime) as varchar(4)) as'⽇期',b.Title as'奖品类别',COUNT(a.Id) as'中奖数量'from WinningInfo aleft join PrizesInfo b on a.PrizesId=b.Idleft join ActivityInfo c on b.ActivityId=c.Idwhere a.ActivityId=@ActivityIdand (a.CreateTime>=@CreateTimeStart or@CreateTimeStart is null)and (a.CreateTime<=@CreateTimeEnd or@CreateTimeEnd is null)group by c.id, ,cast(datepart(YEAR,a.CreateTime) as varchar(4)) ,b.Titleorder by⽇期endelse if(@TimeType='m')beginselectc.id as'活动ID', as'活动名称',cast(datepart(YEAR,a.CreateTime) as varchar(4))+'-'+RIGHT('00'+CAST(MONTH(a.CreateTime) AS VARCHAR(2)),2) as'⽇期',b.Title as'奖品类别',COUNT(a.Id) as'中奖数量'from WinningInfo aleft join PrizesInfo b on a.PrizesId=b.Idleft join ActivityInfo c on b.ActivityId=c.Idwhere a.ActivityId=@ActivityIdand (a.CreateTime>=@CreateTimeStart or@CreateTimeStart is null)and (a.CreateTime<=@CreateTimeEnd or@CreateTimeEnd is null)group by c.id, ,cast(datepart(YEAR,a.CreateTime) as varchar(4))+'-'+RIGHT('00'+CAST(MONTH(a.CreateTime) AS VARCHAR(2)),2) ,b.Titleorder by⽇期endelsebeginselectc.id as'活动ID', as'活动名称',cast(datepart(YEAR,a.CreateTime) as varchar(4))+'-'+RIGHT('00'+CAST(MONTH(a.CreateTime) AS VARCHAR(2)),2)+'-'+RIGHT('00'+CAST(day(a.CreateTime) AS VARCHAR(2)),2) as'⽇期', b.Title as'奖品类别',COUNT(a.Id) as'中奖数量'from WinningInfo aleft join PrizesInfo b on a.PrizesId=b.Idleft join ActivityInfo c on b.ActivityId=c.Idwhere a.ActivityId=@ActivityIdand (a.CreateTime>=@CreateTimeStart or@CreateTimeStart is null)and (a.CreateTime<=@CreateTimeEnd or@CreateTimeEnd is null)group by c.id, ,cast(datepart(YEAR,a.CreateTime) as varchar(4))+'-'+RIGHT('00'+CAST(MONTH(a.CreateTime) AS VARCHAR(2)),2)+'-'+RIGHT('00'+CAST(day(a.CreateTime) AS VARCHAR(2)),2) ,b.Titleorder by⽇期endend年，⽉，⽇，季，旬--还可以这样--年select datepart(YEAR,getdate())select datepart(yyyy,getdate())select datepart(yy,getdate())--⽉select datepart(MONTH,getdate())select datepart(mm,getdate())select datepart(m,getdate())--⽇select datepart(dd,getdate())--1年中的第多少天select datepart(dy,getdate())--季度select datepart(qq,getdate())select datepart(qq,'2017-07-01')--1年中的第多少周select datepart(wk,getdate())--星期 --因为从周⽇算第⼀天的，星期4，计算结果是5select datepart(dw,getdate())-1SELECT CONVERT(VARCHAR(10),GETDATE(),120) --2015-07-13SELECT CONVERT(VARCHAR(10),GETDATE(),101) --07/13/2015--按⽇分组：select convert(nvarchar(10),GETDATE(),120)--按年⽉分组：select cast(datepart(YEAR,GETDATE()) as varchar(4))+'-'+RIGHT('00'+CAST(MONTH(GETDATE()) AS VARCHAR(2)),2) --按年分组select DATEPART(year,GETDATE())--按旬分组select case (datepart(day,GETDATE())-1)/10when0then'上旬'when1then'中旬'else'下旬'end as旬,sum(1) as统计from表A group bycase (datepart(day,dt)-1)/10when0then'上旬'when1then'中旬'else'下旬'end------------------------------------------------------------------------------------另⼀种Convert 年⽉⽇分组⽅式--按⽇select convert(nvarchar(10),GETDATE(),120)--按⽉select convert(nvarchar(7),GETDATE(),120)--按年select convert(nvarchar(4),GETDATE(),120)。

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。

分组查询的sql语句

分组查询的sql语句分组查询是一种常用的SQL操作，可以对数据进行分组统计和聚合计算。

下面列举了10个符合要求的分组查询SQL语句。

1. 统计每个部门的员工数量：```sqlSELECT department, COUNT(*) AS employee_countFROM employeesGROUP BY department;```这条语句可以统计出每个部门的员工数量，并按部门进行分组。

2. 统计每个部门的平均工资：```sqlSELECT department, AVG(salary) AS average_salaryFROM employeesGROUP BY department;```这条语句可以计算出每个部门的平均工资，并按部门进行分组。

3. 统计每个部门的最高工资和最低工资：```sqlSELECT department, MAX(salary) AS max_salary, MIN(salary)AS min_salaryFROM employeesGROUP BY department;```这条语句可以找出每个部门的最高工资和最低工资，并按部门进行分组。

4. 统计每个城市的订单数量：```sqlSELECT city, COUNT(*) AS order_countFROM ordersGROUP BY city;```这条语句可以统计出每个城市的订单数量，并按城市进行分组。

5. 统计每个产品的销售总额：```sqlSELECT product, SUM(price * quantity) AS total_salesFROM salesGROUP BY product;```这条语句可以计算出每个产品的销售总额，并按产品进行分组。

6. 统计每个月的订单数量：```sqlSELECT MONTH(order_date) AS month, COUNT(*) AS order_countFROM ordersGROUP BY MONTH(order_date);```这条语句可以统计出每个月的订单数量，并按月份进行分组。

sqlserver求分组最大值，最小值，最大值对应时间，和最小值对应时间

sqlserver求分组最⼤值，最⼩值，最⼤值对应时间，和最⼩值对应时间先创建Students表CREATE TABLE [dbo].[Students]([Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[age] [int] NULL,[name] [nvarchar](50) NULL,[addTime] [datetime] NULL) ON [PRIMARY]插⼊⼏条测试数据INSERT [dbo].[Students] ([age], [name], [addTime]) VALUES (22, N'李四', '2015-04-08 01:00:00.000')INSERT [dbo].[Students] ([age], [name], [addTime]) VALUES (8, N'李四', '2017-05-03 00:00:00.000')INSERT [dbo].[Students] ([age], [name], [addTime]) VALUES (98, N'李四', '2017-10-03 00:00:00.000')INSERT [dbo].[Students] ([age], [name], [addTime]) VALUES (34, N'张三', '2016-09-08 00:00:00.000')INSERT [dbo].[Students] ([age], [name], [addTime]) VALUES (45, N'张三','2011-05-08 00:00:00.000')INSERT [dbo].[Students] ( [age], [name], [addTime]) VALUES (5, N'张三', '2014-04-01 00:00:00.000')第⼀种写法：这种写法⽤到了窗⼝函数，窗⼝函数的⾏为描述出现在函数的OVER⼦句中，并涉及多个元素，3个核⼼元素分别是：分区，排序和框架select distinct name,maxAge, max(case maxAgenum when 1 then addtime else '' end) over(partition by name) maxAddTime ,minage,max(case minAgenum when 1 then addtime else '' end) over(partition by name) minAddTimefrom (select name,addtime,max(age) over(partition by name) maxAge,min(age) over(partition by name) minAge,RANK() over(partition by name order by age desc) maxAgeNum ,RANK() over(partition by name order by age ) minAgeNum from students) s第⼆种写法：with s as(select name,max(age) maxAge,min(age) minAge from studentsgroup by name)select name,max(maxAge) maxAge,max(maxAgeTime) maxAgeTime,max(minAge) minAge,max(minAgeTime) minAgeTime from (select ,s.maxAge,ss.addTime maxAgeTime,0 minAge, '' minAgeTime from students ss inner join s on = andss.age=s.maxAgeunion allselect ,0 maxAge , '' maxAgeTime,s.minAge minAge,ss.addTime minAgeTime from students ss inner join s on = and ss.age=s.minAge) a group by name结果如下图：根据上⾯⼜延伸出来⼀个新需求。

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 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。

sql中的where、groupby和having用法解析

sql中的where、groupby和having⽤法解析废话不多说了，直接给⼤家贴代码了，具体代码如下所⽰：--sql中的 where 、group by 和 having ⽤法解析--如果要⽤到group by ⼀般⽤到的就是“每这个字” 例如说明现在有⼀个这样的表：每个部门有多少⼈就要⽤到分组的技术select DepartmentID as '部门名称',COUNT(*) as '个数' from BasicDepartment group by DepartmentID--这个就是使⽤了group by +字段进⾏了分组，其中我们就可以理解为我们按照了部门的名称ID--DepartmentID将数据集进⾏了分组；然后再进⾏各个组的统计数据分别有多少；--如果不⽤count(*) ⽽⽤类似下⾯的语法select DepartmentID,DepartmentName from BasicDepartment group by DepartmentID--将会出现错误--选择列表中的列 'BasicDepartment.DepartmentName' ⽆效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY ⼦句中。

这就是我们需要注意的⼀点，如果在返回集字段中，这些字段要么就要包含在Group By语句的后⾯,作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中,作为分组的依据；--出现的错误详解:咱们看看group by 的执⾏的过程,先执⾏select 的操作返回⼀个程序集，--然后去执⾏分组的操作，这时候他将根据group by 后⾯的字段--进⾏分组，并且将相同的字段并称⼀列数据，如果group by 后⾯没有这个字段的话就要分成好多的数据。

--但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，⽽⼀列中⼜只能放⼊⼀个字段，所以那些没有进⾏分组的--数据系统不知道将数据放⼊哪⾥，所以就出现此错误--⽬前⼀种分组情况只有⼀条记录，⼀个数据格是⽆法放⼊多个数值的，--所以这⾥就需要通过⼀定的处理将这些多值的列转化成单值，然后将其放在对应的--数据格中，那么完成这个步骤的就是聚合函数。

sqlserverwith语句

sqlserverwith语句SQLServer WITH语句：提高查询效率在SQLServer中，我们经常会用到with语句来优化查询效率。

with语句是一种临时表的方式，可以在执行查询时创建一张临时表，并将需要查询的数据存储在这张表中，以提高查询效率。

一、with语句的基本用法在with语句中，需要先定义一个临时表的名称，然后在select语句中使用该表名来引用临时表，如下所示：```WITH temp_table AS (SELECT *FROM table1WHERE condition1)SELECT *FROM temp_tableWHERE condition2;```在这个例子中，我们定义了一个名为“temp_table”的临时表，该表存储了满足条件“condition1”的“table1”表中的所有记录。

随后，我们使用该表名来引用该临时表，并使用“condition2”条件对表进行筛选。

二、with语句和递归查询除了用作提高查询效率之外，with语句还可以用来进行递归查询。

在这个过程中，我们需要使用到with语句的另外一种形式，即“with recursive”语句。

该语句可以在查询时自动递归，直到满足条件为止。

让我们来看一个例子，假设我们有一个员工表，其中包含了员工编号、姓名、上级编号和薪水四个字段。

如果我们想要查询某个员工的所有下属员工，可以使用with recursive语句来实现：```WITH recursive subordinates AS (SELECT *FROM employeesWHERE employee_id = '001'UNION ALLSELECT employees.*FROM employees, subordinatesWHERE employees.supervisor_id = subordinates.employee_id)SELECT *FROM subordinates;```在这个例子中，我们定义了一个名为“subordinates”的递归表，该表存储了员工编号为“001”的员工以及所有下属员工的记录。

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分组查询
（1）根据员工所在地区分组统计员工人数 ,员工工资总和 ,平均工资，最高工资和最低工资
--方案一：使用union(此方案需要知道所有的地区，分别查询出所有地区的数据，然后使用union拼接起来。) select '武汉' 地区,COUNT(*) 数量,MAX(PeopleSalary) 最高工资,MIN(PeopleSalary) 最低工资 ,SUM(PeopleSalary) 工资总和,AVG(PeopleSalary) 平均工资 from People
（3）和最低工资，要求筛选出员工人数至少在2人及以上的记录，并且1985年及以后出身的员工不参与统计。
select PeopleAddress 地区,COUNT(*) 人数,SUM(PeopleSalary) 工资总和, AVG(PeopleSalary) 平均工资,MAX(PeopleSalary) 最高工资,MIN(PeopleSalary) 最低工资 from People where PeopleBirth < '1985-1-1' group by PeopleAddress having COUNT(*) >= 2
where PeopleAddress = '北京' --...其它地区数据 --...其他地区数据
--方案二：使用Group by select PeopleAddress 地区,COUNT(*) 人数,SUM(PeopleSalary) 工资总和, AVG(PeopleSalary) 平均工资,MAX(PeopleSalary) 最高工资,MIN(PeopleSalary) 最低工资 from People group by PeopleAddress
where PeopleAddress = '武汉' union select '北京' 地区,COUNT(*) 数量,MAX(PeopleSalary) 最高工资,MIN(PeopleSalary) 最低工资 ,SUM(PeopleSalary) 工资总和,AVG(PeopleSalary) 平均工资 from People
（2）根据员工所在地区分组统计员工人数，员工工资总和，平均工资，最高工资和最低工资，1985 年及以后出身的员工不参与统计。
select PeopleAddress 地区,COUNT(*) 人数,SUM(PeopleSalary) 工资总和, AVG(PeopleSalary) 平均工资,MAX(PeopleSalary) 最高工资,MIN(PeopleSalary) 最低工资 from People where PeopleBirth < '1985-1-1' group by PeopleAddress