SQL中分组数据通过GROUP BY实现，先按指定列分组再对每组应用COUNT、SUM等聚合函数；SELECT需包含分组列和聚合结果，WHERE用于分组前过滤，HAVING对分组后结果过滤且可含聚合条件，ORDER BY可结合别名或表达式进行排序，NULL值在分组时被视为单独一组，可用COALESCE或CASE处理。
SQL中的分组数据主要通过GROUP BY语句实现，它允许你将数据按照一个或多个列的值进行分组，然后对每个分组应用聚合函数，如COUNT、SUM、AVG、MAX和MIN。
GROUP BY的核心在于“分组”和“聚合”。先将数据按照指定的列进行分组，然后对每个组的数据进行汇总计算。
解决方案
GROUP BY语句的基本语法如下：
SELECT column1, column2, ..., aggregate_function(columnX) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column1, column2, ... ORDER BY column1, column2, ...;
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SELECT：指定要选择的列，包括分组列和聚合函数的结果。 -
FROM：指定要查询的表。 -
WHERE：可选，指定过滤条件。 -
GROUP BY：指定用于分组的列。 -
ORDER BY：可选，指定结果的排序方式。
示例：
假设有一个orders表，包含以下列：order_id、customer_id、order_date、amount。
1. 统计每个客户的订单总数：
SELECT customer_id, COUNT(*) AS total_orders FROM orders GROUP BY customer_id;
这个查询会按照customer_id进行分组，然后计算每个客户的订单数量。COUNT(*)会计算每个分组中的行数，即订单数量。
2. 统计每个客户的订单总金额：
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount FROM orders GROUP BY customer_id;
这个查询会按照customer_id进行分组，然后计算每个客户的订单总金额。SUM(amount)会计算每个分组中amount列的总和。
3. 统计每个客户的平均订单金额，并且只显示平均金额大于100的客户：
SELECT customer_id, AVG(amount) AS average_amount FROM orders GROUP BY customer_id HAVING AVG(amount) > 100;
这里使用了HAVING子句，它类似于WHERE子句，但是用于过滤分组后的结果。HAVING子句必须在GROUP BY子句之后。
一些注意事项：
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SELECT列表中未在GROUP BY子句中出现的列，必须使用聚合函数。否则，SQL会报错。 -
WHERE子句用于过滤分组前的行，而HAVING子句用于过滤分组后的结果。 -
GROUP BY子句可以包含多个列，按照这些列的组合进行分组。
GROUP BY是SQL中非常强大的工具，可以用于各种数据分析和报表生成。
GROUP BY后如何使用HAVING子句进行更精细的过滤？
HAVING子句允许你对GROUP BY分组后的结果进行过滤。它与WHERE子句类似，但WHERE用于过滤单个行，而HAVING用于过滤整个分组。
语法：
SELECT column1, column2, ..., aggregate_function(columnX) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column1, column2, ... HAVING condition; ORDER BY column1, column2, ...;
HAVING子句中的condition可以使用聚合函数，例如COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()和MIN()。
示例：
假设我们有一个sales表，包含product_id、sales_date、quantity和price列。我们想要找出销售数量大于100的产品的平均价格。
SELECT product_id, AVG(price) AS average_price FROM sales GROUP BY product_id HAVING SUM(quantity) > 100;
这个查询首先按照product_id进行分组，然后计算每个产品的平均价格。HAVING SUM(quantity) > 100会过滤掉销售数量小于等于100的产品，只显示销售数量大于100的产品的平均价格。
WHERE vs HAVING：
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WHERE在GROUP BY之前应用，用于过滤单个行。 -
HAVING在GROUP BY之后应用，用于过滤分组后的结果。
何时使用HAVING？
- 当你需要基于聚合函数的结果进行过滤时，必须使用
HAVING。 - 如果你只需要基于单个行的值进行过滤，可以使用
WHERE。
例如，如果你想找出所有价格大于10的产品，可以使用WHERE price > 10。但是，如果你想找出平均价格大于10的产品，则必须使用HAVING AVG(price) > 10。
GROUP BY与ORDER BY的结合使用有哪些技巧？
GROUP BY用于分组数据，而ORDER BY用于排序结果。将它们结合使用可以生成更有意义的报表和分析结果。
基本用法：
SELECT column1, column2, ..., aggregate_function(columnX) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column1, column2, ... ORDER BY columnY [ASC | DESC];
ORDER BY子句可以按照分组列或聚合函数的结果进行排序。ASC表示升序（默认），DESC表示降序。
示例：
假设我们有一个employees表，包含department_id、employee_id和salary列。我们想要统计每个部门的平均工资，并按照平均工资从高到低排序。
SELECT department_id, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY average_salary DESC;
这个查询首先按照department_id进行分组，然后计算每个部门的平均工资。ORDER BY average_salary DESC会按照平均工资从高到低排序结果。
高级技巧：
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按照多个列排序：
ORDER BY子句可以包含多个列，按照这些列的顺序进行排序。例如，我们可以先按照部门ID排序，然后在每个部门内按照平均工资排序。SELECT department_id, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY department_id ASC, average_salary DESC;
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使用别名排序：
ORDER BY子句可以使用SELECT列表中定义的别名进行排序。SELECT department_id, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY average_salary DESC; -- 使用别名average_salary
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使用表达式排序：
ORDER BY子句可以使用表达式进行排序。例如，我们可以按照平均工资的平方排序。SELECT department_id, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY AVG(salary) * AVG(salary) DESC;
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结合
LIMIT子句：LIMIT子句可以限制结果的数量。例如，我们可以只显示平均工资最高的三个部门。SELECT department_id, AVG(salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department_id ORDER BY average_salary DESC LIMIT 3;
GROUP BY和ORDER BY的结合使用可以帮助你更有效地分析和呈现数据。
GROUP BY语句在处理NULL值时有哪些需要注意的地方？
在SQL中，NULL表示缺失或未知的值。GROUP BY语句在处理NULL值时，会将所有NULL值视为一个单独的分组。
行为：
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GROUP BY会将所有NULL值放在同一个分组中。 - 如果分组列包含
NULL值，则结果集中会包含一个NULL值的分组。 - 聚合函数（如
COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()和MIN()）在计算时会忽略NULL值，但COUNT(*)会计算包含NULL值的行。
示例：
假设我们有一个customers表，包含customer_id和city列。city列可能包含NULL值。
SELECT city, COUNT(*) AS customer_count FROM customers GROUP BY city;
这个查询会按照city进行分组，然后计算每个城市的客户数量。如果city列包含NULL值，则结果集中会包含一个NULL值的分组，表示没有城市信息的客户数量。
处理NULL值的技巧：
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使用
COALESCE()函数：COALESCE()函数可以用于将NULL值替换为其他值。例如，我们可以将NULL值替换为'Unknown'。SELECT COALESCE(city, 'Unknown') AS city, COUNT(*) AS customer_count FROM customers GROUP BY COALESCE(city, 'Unknown');
这个查询会将所有
NULL值替换为'Unknown'，然后按照city进行分组。 -
使用
WHERE子句排除NULL值：如果你不想包含
NULL值的分组，可以使用WHERE子句排除NULL值。SELECT city, COUNT(*) AS customer_count FROM customers WHERE city IS NOT NULL GROUP BY city;
这个查询会排除
city列为NULL的行，只计算有城市信息的客户数量。 -
使用
CASE表达式：CASE表达式可以用于根据条件进行不同的处理。例如，我们可以根据city是否为NULL来显示不同的值。SELECT CASE WHEN city IS NULL THEN 'Unknown' ELSE city END AS city, COUNT(*) AS customer_count FROM customers GROUP BY CASE WHEN city IS NULL THEN 'Unknown' ELSE city END;这个查询使用
CASE表达式将NULL值替换为'Unknown'，然后按照city进行分组。
理解GROUP BY语句如何处理NULL值，以及如何使用COALESCE()、WHERE和CASE表达式来处理NULL值，可以帮助你更准确地分析和呈现数据。
