1. 按customer_id分组,统计每个客户的订单总金额 SELECTcustomer_id,SUM(amount)AStotal_amountFROMordersGROUPBYcustomer_id; 在这个示例中,GROUP BY customer_id将数据按照customer_id进行分组,然后使用SUM(amount)计算每个分组的订单总金额。 2. 按customer_id和order_date分组,统计每个客户每天的订单总金额 SELECTcu...
runoobdb=#SELECT NAME,SUM(SALARY)FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME; 这时的得到的结果如下: name|sum---+---Allen|15000David|85000James|20000Kim|45000Mark|65000Paul|40000Teddy|20000(7rows) 下面实例将 ORDER BY 子句与 GROUP BY 子句一起使用: runoobdb=#SELECT NAME,SUM(SALARY)FROM COMPA...
结果显示了每个客户的customer_id和对应的订单数量。 在GROUP BY子句中,你还可以指定多个列,以便更精细地对数据进行分组。例如,我们可以按照客户和订单日期进行分组,并计算每个客户每天的订单总额: 复制 SELECT customer_id, order_date, SUM(order_total) AS total_amount FROM orders GROUP BY customer_id, order...
SELECT customer_id, SUM(order_amount) AS total_amount FROM orders GROUP BY customer_id; 在上述示例中,我们选择了customer_id列和使用SUM函数计算order_amount列的总和。然后,我们使用GROUP BY子句按照customer_id进行分组。 正确使用GROUP BY函数的优势包括: 数据分组:GROUP BY函数允许将数据按照指定的列或表达...
SELECTSUM(sale_price),SUM(DISTINCT sale_price)FROM Product; GROUP BY 对表分组:前面使用聚合函数,对表中所有数据进行汇总处理。 还可以先把表分成几组,再进行汇总处理。 格式: SELECT<列名1>,<列名2>,...FROM<表名>GROUP BY<列名1>,<列名2>,...; ...
SQL> SELECT title, SUM(salary) PAYROLL 2 FROM s_emp 3 WHERE title NOT LIKE ’VP%’ 4 GROUP BY title 5 ORDER BY SUM(salary); 这里要注意一下几个CLAUSE的先后次序。 WHERE在这里主要是做参与分组的记录的限制。 **另外,如果要选取出来一个不加组函数的列,如上面的TITLE,就要把这个列GROUP BY ...
“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。 2、原始表 3、简单Group By 示例1 select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A ...
之一。 对于INNER和OUTER连接类型，必须指定 一个连接条件，即 ...
这里的column1和column2是用于分组的列,而column3是需要进行聚合计算的列。aggregate_function可以是诸如SUM、AVG、COUNT等聚合函数。 多列group by的优势在于,可以根据多个列的组合来创建更细粒度的数据分组,使得分析和查询更加灵活和准确。 应用场景: 数据分析:当需要对多个维度的数据进行分组分析时,可以使用多列grou...
SELECTregion,product,SUM(amount)astotal_amountFROMsalesGROUPBY(region,product)unionallSELECTregion,nullasproduct,SUM(amount)astotal_amountFROMsalesGROUPBY(region)unionallSELECTnullasregion,nullasproduct,SUM(amount)astotal_amountFROMsales; CUBE 一、概述 ...