聚合函数并非总是需要与group by子句一起使用。
这取决于你的目标。 如果你需要对整个表进行汇总计算，例如计算所有记录的平均值或总和，那么就不需要GROUP BY。 例如，你想知道所有订单的总金额，只需要使用SUM()函数作用于订单金额列即可，无需分组。 我曾经处理过一个数据库，其中包含数百万条交易记录，当时需要快速计算一天的总交易额。直接使用SUM()函数，效率远高于先分组再求和。 这避免了不必要的计算开销，显著提升了查询速度。
然而，如果你需要对数据进行分组计算，例如计算每个城市的订单总额，或者每个用户的平均购买金额，那么GROUP BY子句就必不可少。 GROUP BY子句会将数据按照指定的列进行分组，然后聚合函数会在每个组内进行计算。
举个例子，我曾经帮助一家电商公司优化他们的销售报表。他们需要分别统计每个产品类别的销售额和销售量。 一开始，他们的查询效率很低。 经过分析，我发现他们没有有效地使用GROUP BY子句。 修改后的SQL语句中，我们使用了GROUP BY子句，将数据按照产品类别进行分组，然后分别使用SUM()函数计算每个类别的销售额和COUNT()函数计算每个类别的销售量。 这次优化显著提升了报表生成的效率，从几分钟缩短到几秒钟。
本文档主要讲述的是OpenMP并行程序设计；OpenMP是一个编译器指令和库函数的集合，主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的。目前支持OpenMP的语言主要有Fortran，C/C++。 OpenMP在并行执行程序时，采用的是fork/join式并行模式，共享存储式并行程序就是使用fork/join式并行的。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
在实际操作中，需要注意的是，GROUP BY子句中的列必须出现在SELECT语句中，除非使用了聚合函数。 另外，如果SELECT语句中包含非聚合列，则这些列必须出现在GROUP BY子句中。 这常常是新手容易犯的错误。 我曾经见过不少SQL语句因为违反了这个规则而报错。 仔细检查SELECT和GROUP BY子句的一致性，可以避免很多不必要的麻烦。
总而言之，是否需要使用GROUP BY子句取决于你的数据分析需求。 如果需要对整个表进行汇总计算，则不需要GROUP BY；如果需要对数据进行分组计算，则必须使用GROUP BY，并确保SELECT和GROUP BY子句的列之间的一致性。 理解这一点，能帮助你编写更高效、更准确的SQL语句。
