Group by的语法
Select [filed1,fild2,]聚合函数（filed）,
[Grouping(filed),]
[Grouping_id(filed1,filed2,…)]
From tablename
Where condition
[Group by {rollup|cube}(filed,filed2)]
[having condition]
[order by filed1]
一、基本用法:
（1）我们通过几个例子来研究groupby的基本用法
创建测试表
SQL> create table sales(
2 empid number, --雇员ID
3 depid number, - -部门ID
4 area varchar(20), --区域
5 salenum number); --销售额
 
表已创建。
 
SQL> insert into sales values(1,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(2,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(3,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(3,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(3,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(1,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(2,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(4,2,'china',10);
SQL> insert into sales values(4,2,'china',10);
SQL> insert into sales values(5,3,'us',10);
SQL> insert into sales values(5,3,'us',10);
需求1,按部门统计销售额 (简单用法)
SQL> select depid,sum(salenum) from sales group by depid;
DEPID SUM(SALENUM)
---------- ------------
1        70
2        20
3        20
需求2,按部门统计销售额,并且只显示销售总额小于30的部门及销售额（使用having子句）
SQL> select depid,sum(salenum) totalnum from sales
group by depid
having sum(salenum) <30;
DEPID SUM(SALENUM)
---------- ------------
2        20
3        20
注解:需求2需要使用having字名,而且在子句中不能使用别名,必须使用在select语句中书写的形式
（2）Where 和having的区别
Wheret和having子句都用来筛选数据，但是where是针对原数据进行筛选，而having子句只是针对汇总后的结果进行筛选，所以在需求二的例子中，想要对销售总额进行过滤只能使用having子句
（3）使用order by 排序
SQL> select depid,sum(salenum) from sales group by depid;
DEPID SUM(SALENUM)
---------- ------------
1      70
2      20
3      20
注意观察需求1的例子，depid是已经按照在depid升序排列的，这是因为oracle在做聚合统计的时候会首先对字段进行排序，所以最终的结果是按照升序进行排列的，如果order by后跟着多个字段，默认排序是先对第一个字段升序排序，然后再排第二个字段，以此类推，所以如果在应用中仅仅需要长序排序可以不用加order by 参数，毕竟这会影响性能
二、扩展用法:
扩展用法使用下面的表进行实验研究
SQL> create table testgroup(
2 a varchar(5),
3 b varchar(5),
4 c varchar(5),
5 n number);
建完测试表,然后插入两条测试数据
SQL> insert into testgroup values('a1','b1','c1',10);
SQL> insert into testgroup values('a1','b1','c1',20);
我们使用基本的group by 可以得到以下结果
SQL> select a,b,c,sum(n) total from testgroup group by a,b,c;
A        B      C    TOTAL
----- ----- ----- ----------
a1      b1    c1    30
（1）使用rollup操作符
Rollup意思有”卷起,汇总”的意思,他可以在使得在其括号中的字段,按从右到左的顺序分别group后显示,类似我们用多个group by 语句,然后union all起来,我们把针对上面的测试表,使用rollup操作符,看看效果
SQL> select a,b,c,sum(n) total from testgroup group by rollup(a,b,c);
Result:
A
B
C
TOTAL
a1
b1
c1
30
a1
b1
 
30
a1
 
 
30
 
 
 
30
从上面结果可以看出, 除了对(a1,b1,c1)进行了汇总外,又从右向左分别对子句中的”a,b,c”字段进行了汇总,例如(a1,b1),(a1) ()
（2）使用cube操作符
Cube意思是立方,使用该操作符可以对操作符内的字段,进行遍历组合汇总,例如cube(a,b,c),那么就会产生8种组合结果,分别如下”a-b-c”,”a-b”,”a”,”a-c”,” b-c”,”b”,”c”,”空”,看下面的例子
SQL> select a,b,c,sum(n) total from testgroup group by cube(a,b,c);
        Result:
A
B
C
TOTAL
 
 
 
30
 
 
c1
30
 
b1
 
30
 
b1
c1
30
a1
 
 
30
a1
group by的用法及原理详解
 
c1
30
a1
b1
 
30
a1
b1
c1
30
（3）,使用grouping（filed）函数
使用grouping 函数必须先理解rollup 和cube操作符,那么grouping函数有什么用呢?在日常应用中,我们通过rollup或者cube对汇总进行了汇总,汇总后的结果往往要传送到应用程序端,在应用程序端我们必须要有一个依据来判断某行数据是不是按照rollup或cube进行汇总,grouping函数可以用来产生这个依据,他可以接收一个参数,判断该参数是否为null,是则返回1,否则返回0,我样可以据此来判断该是否按某列进行汇总统计的,当然在实验应用中,0和1看起来不那么直观,我们可以使用decode或者case函数进行转议,让查看结果看起来更直观,请看以下例子
SQL> select grouping(a) ca,grouping(b) cb,grouping(c) cc, a,b,c,sum(n) from testgroup group by rollup(a,b,c);
Result:
CA
CB
CC
A
B
C
SUM(N)
0
0
0
a1
b1
c1
30
0
0
1
a1
b1
 
30
0
1
1
a1
 
 
30
1
1
1
 
 
 
30
（4）使用grouping_id（filed1,file2,…）函数
使用grouping函数有时候感觉不是那么灵活的，他只能接收一个字段，而grouping_id()函数则可以接收多个字段，GROUPING_ID()函数可以接受一列或多列，返回按GROUPING位向量进行计算的十进制值。下面我们通过一个例子来研究grouping_id函数是如何按照grouping函数的位向量进行计算的。
SQL> select grouping(a) ca,grouping(b) cb,grouping_id(a,b) caandb, a,b,sum(n) from testgroup group by rollup(a,b);
Result:
CA
CB
CAANDB
A
B
SUM(N)
0
0
0
a1
b1
30
0
1
1
a1
 
30
1
1
3
 
 
30
位向量计算方法：如上例，
第一行，CA=0,CB=0，那么位向量就是“00”，换算成十进制是0
第二行，CA=0,CB=1，那么位向量就是‘01’，换算成十进制是1
第三行，CA=1,CB=1，那么位向量就是‘11’，换算成十进制是3
请注意上例中grouping_id的计算值跟括号内的字段顺序有关，上例中书写顺序是grouping_id(a,b),a字段在前面，如果换下顺序grouping_id(b,a)，计算结果是不一样的，看下例
SQL> select grouping(a) ca,grouping(b) cb,grouping_id(b,a) caandb, a,b,sum(n) from testgroup group by rollup(a,b);
Result:
CA
CB
CAANDB
A
B
SUM(N)
0
0
0
a1
b1
30
0
1
2
a1
 
30
1
1
3
 
 
30
 
看看第二行红字体，grouping_id中的字段顺序发生了变化，位向量值也不一样了
(4-1) grouping_id（）函数的用途
上面讲了grouping_id的用法，但在日常工作中，我们如何应用该函数呢？其实只要了解了他的原理及用法，要怎么用，就看我们是否可以灵活使用了，下面介绍一种常见的用法：
假如我们要对某testgroup进行分组统计，并且过滤掉不包括小计或总计的行，这时grouping_id就有用武之地了，我们可以利用grouping_id的值结合having子句，通过判断grouping_id是否大于0来过滤掉不需要的行。

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