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。
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, column2....columnN
- ORDER BY column1, column2....columnN
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。
假设 COMPANY 表有以下记录:
- ID NAME AGE ADDRESS SALARY
- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
- 1 Paul 32 California 20000.0
- 2 Allen 25 Texas 15000.0
- 3 Teddy 23 Norway 20000.0
- 4 Mark 25 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
- Mark 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 32 California 20000.0
- 2 Allen 25 Texas 15000.0
- 3 Teddy 23 Norway 20000.0
- 4 Mark 25 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)
- ---------- -----------
- 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:
- sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY)
- FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME DESC;
这将产生以下结果:
- NAME SUM(SALARY)
- ---------- -----------
- Teddy 20000
- Paul 40000
- Mark 65000
- Kim 45000
- James 20000
- David 85000
- Allen 15000