華閱文章網如何理解sql語句的分組概念
在介紹group by 和having子句前，我們必需先講講sql語言中一種特殊的函數：聚合函數，例如sum、count、max、 avg等。這些函數和其它函數的根本區別就是它們一般作用在多條記錄上。 Sql代碼 select sum(population) from bbc select sum(population) from bbc 這里的sum作用在所有返回記錄的population字段上，結果就是該查詢只返回一個結果，即所有國家的總人口數。
通過使用group by子句，可以讓sum 和count這些函數對屬于一組的數據起作用。當你指定group by region 時，屬于同一個region（地區）的一組數據將只能返回一行值，也就是說，表中所有除region（地區）外的字段，只能通過 sum、count等聚合函數運算后返回一個值。
having子句可以讓我們篩選成組后的各組數據，where子句在聚合前先篩選記錄.也就是說作用在group by子句和having子句前.
而having子句在聚合后對組記錄進行篩選。
讓我們還是通過具體的實例來理解group by和having子句，還采用第三節介紹的bbc表。
SQL實例：
一、顯示每個地區的總人口數和總面積：Sql代碼 select region,sum(population),sum(area) from bbc group by region select region,sum(population),sum(area) from bbc group by region 先以region把返回記錄分成多個組，這就是group by的字面含義。分完組后，然后用聚合函數對每組中的不同字段（一或多條記錄）作運算。
二、 顯示每個地區的總人口數和總面積.僅顯示那些面積超過1000000的地區。Sql代碼 select region,sum(population),sum(area) from bbc group by region having sum(area)>1000000 select region,sum(population),sum(area) from bbc group by region having sum(area)>1000000 在這里，我們不能用where來篩選超過1000000的地區，因為表中不存在這樣一條記錄。
相反，having子句可以讓我們篩選成組后的各組數據.
SQL語句分組怎么寫
1.如果你的時間格式是2012-01-13 17:35:52.217這樣的形式，（主要是那個01不要是1），用下面這個 SELECT convert(varchar(10)，時間，23),SUM（數字數據） FROM 表 group by convert(varchar(10)，時間，23) 2.如果你的時間格式不是上面的格式，先轉化成datetime: SELECT convert(varchar(10),cast（時間 as datetime）,23) ,SUM（數字數據） FROM 表 group by convert(varchar(10),cast（時間 as datetime）,23) 3.如果報錯，請追問~。
SQL中分組短語是什么
SQL中分組短語是：group by。
GROUP BY 語句 GROUP BY 語句用于結合合計函數，根據一個或多個列對結果集進行分組。GROUP BY 語法 SELECT column_name, aggregate_function(column_name)FROM table_name WHERE column_name operator valueGROUP BY column_name Group By 的使用：1、 Group By [Expressions]：這個恐怕是Group By語句最常見的用法了，Group By + [分組字段]（可以有多個）。
在執行了這個操作以后，數據集將根據分組字段的值將一個數據集劃分成各個不同的小組。比如有如下數據集，其中水果名稱（FruitName）和出產國家（ProductPlace）為聯合主鍵：如果我們想知道每個國家有多少種水果，那么我們可以通過如下SQL語句來完成：SELECT COUNT(*) AS 水果種類， ProductPlace AS 出產國 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProductPlace這個SQL語句就是使用了Group By + 分組字段的方式，那么這句SQL語句就可以解釋成“我按照出產國家（ProductPlace）將數據集進行分組，然后分別按照各個組來統計各自的記錄數量。”
很好理解對吧。這里值得注意的是結果集中有兩個返回字段，一個是ProductPlace（出產國），一個是水果種類。
如果我們這里水果種類不是用Count（*)，而是類似如下寫法的話：SELECT FruitName, ProductPlace FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProductPlace那么SQL在執行此語句的時候會報如下的類似錯誤：選擇列表中的列 'T_TEST_*ame' 無效，因為該列沒有包含在聚合函數或 GROUP BY 子句中。這就是我們需要注意的一點，如果在返回集字段中，這些字段要么就要包含在Group By語句的后面，作為分組的依據；要么就要被包含在聚合函數中。
我們可以將Group By操作想象成如下的一個過程，首先系統根據SELECT 語句得到一個結果集，如最開始的那個水果、出產國家、單價的一個詳細表。然后根據分組字段，將具有相同分組字段的記錄歸并成了一條記錄。
這個時候剩下的那些不存在于Group By語句后面作為分組依據的字段就有可能出現多個值，但是目前一種分組情況只有一條記錄，一個數據格是無法放入多個數值的，所以這里就需要通過一定的處理將這些多值的列轉化成單值，然后將其放在對應的數據格中，那么完成這個步驟的就是聚合函數。這就是為什么這些函數叫聚合函數（aggregate functions）了。
2、 Group By All [expressions] :Group By All + 分組字段， 這個和前面提到的Group By [Expressions]的形式多了一個關鍵字ALL。這個關鍵字只有在使用了where語句的，且where條件篩選掉了一些組的情況才可以看出效果。
在SQL Server 2000的聯機幫助中，對于Group By All是這樣進行描述的：如果使用 ALL 關鍵字，那么查詢結果將包括由 GROUP BY 子句產生的所有組，即使某些組沒有符合搜索條件的行。沒有 ALL 關鍵字，包含 GROUP BY 子句的 SELECT 語句將不顯示沒有符合條件的行的組。
其中有這么一句話“如果使用ALL關鍵字，那么查詢結果將包含由Group By子句產生的所有組。沒有ALL關鍵字，那么不顯示不符合條件的行組。”
這句話聽起來好像挺耳熟的，對了，好像和LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 有點像。其實這里是類比LEFT JOIN來進行理解的。
還是基于如下這樣一個數據集：首先我們不使用帶ALL關鍵字的Group By語句：SELECT COUNT(*) AS 水果種類， ProductPlace AS 出產國 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProductPlace <> 'Japan') GROUP BY ProductPlace那么在最后結果中由于Japan不符合where語句，所以分組結果中將不會出現Japan。現在我們加入ALL關鍵字：SELECT COUNT(*) AS 水果種類， ProductPlace AS 出產國 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProductPlace <> 'Japan') GROUP BY ALL ProductPlace重新運行后，我們可以看到Japan的分組，但是對應的“水果種類”不會進行真正的統計，聚合函數會根據返回值的類型用默認值0或者NULL來代替聚合函數的返回值。
3、 GROUP BY [Expressions] WITH CUBE | ROLLUP：首先需要說明的是Group By All 語句是不能和CUBE 和 ROLLUP 關鍵字一起使用的。首先先說說CUBE關鍵字，以下是SQL Server 2000聯機幫助中的說明：指定在結果集內不僅包含由 GROUP BY 提供的正常行，還包含匯總行。
在結果集內返回每個可能的組和子組組合的 GROUP BY 匯總行。GROUP BY 匯總行在結果中顯示為 NULL，但可用來表示所有值。
使用 GROUPING 函數確定結果集內的空值是否是 GROUP BY 匯總值。結果集內的匯總行數取決于 GROUP BY 子句內包含的列數。
GROUP BY 子句中的每個操作數（列）綁定在分組 NULL 下，并且分組適用于所有其它操作數（列）。由于 CUBE 返回每個可能的組和子組組合，因此不論指定分組列時所使用的是什么順序，行數都相同。
我們通常的Group By語句是按照其后所跟的所有字段進行分組，而如果加入了CUBE關鍵字以后，那么系統將根據所有字段進行分組的基礎上，還會通過對所有這些分組字段所有可能存在的組合形成的分組條件。
