mysqlgroupby菜鸟教程_SQLiteGroupBy菜鸟教程
SQLite Group By
SQLite 的 GROUP BY ⼦句⽤于与 SELECT 语句⼀起使⽤，来对相同的数据进⾏分组。
在 SELECT 语句中，GROUP BY ⼦句放在 WHERE ⼦句之后，放在 ORDER BY ⼦句之前。
语法
下⾯给出了 GROUP BY ⼦句的基本语法。GROUP BY ⼦句必须放在 WHERE ⼦句中的条件之后，必须放在 ORDER BY ⼦句之前。SELECT column-list
FROM table_name
WHERE [ conditions ]
GROUP BY column1, lumnN
ORDER BY column1, lumnN
您可以在 GROUP BY ⼦句中使⽤多个列。确保您使⽤的分组列在列清单中。
实例
假设 COMPANY 表有以下记录：
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
1 Paul 3
2 California 20000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 2
5 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
7 James 24 Houston 10000.0
如果您想了解每个客户的⼯资总额，则可使⽤ GROUP BY 查询，如下所⽰：
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME;
这将产⽣以下结果：
NAME SUM(SALARY)
---------- -----------
Allen 15000.0
David 85000.0
James 10000.0
Kim 45000.0
matlab解复杂方程fsolveMark 65000.0
Paul 20000.0
Teddy 20000.0
现在，让我们使⽤下⾯的 INSERT 语句在 COMPANY 表中另外创建三个记录：
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，如下所⽰：
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
1 Paul 3
2 California 20000.0
filezilla显示乱码
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 2
5 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
7 James 24 Houston 10000.0
8 Paul 24 Houston 20000.0
9 James 44 Norway 5000.0
10 James 45 Texas 5000.0
让我们⽤同样的 GROUP BY 语句来对所有记录按 NAME 列进⾏分组，如下所⽰：
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME；这将产⽣以下结果：
NAME SUM(SALARY)游戏颜代码对应表
---------- -----------
Allen 15000
David 85000
James 20000
Kim 45000
Mark 65000
Paul 40000
Teddy 20000
让我们把 ORDER BY ⼦句与 GROUP BY ⼦句⼀起使⽤，如下所⽰：
前端开发工程师任职资格sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY)
mysql安装教程菜鸟课程FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME DESC;
这将产⽣以下结果：
NAME SUM(SALARY) ---------- -----------Teddy 20000
aspirek4000加内存条Paul 40000
Mark 65000
Kim 45000
James 20000
David 85000
Allen 15000

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