SQLite GROUP BY 子句與SELECT語句配合使用,以將相同的數(shù)據(jù)分組。
GROUP BY子句在SELECT語句中的WHERE子句之后,并在ORDER BY子句之前。
以下是GROUP BY子句的基本語法。GROUP BY子句必須遵循WHERE子句中的條件,并且如果使用ORDER BY子句,則必須在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子句中使用多個(gè)列。確保要用于分組的任何列,該列都應(yīng)該在column-list中可用。
考慮帶有以下記錄的COMPANY表。
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
如果您想知道每個(gè)客戶的工資總額,那么GROUP BY查詢將如下所示-
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME;
輸出結(jié)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
現(xiàn)在,讓我們使用以下INSERT語句在COMPANY表中再創(chuàng)建三個(gè)記錄。
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 );
現(xiàn)在,我們的表具有以下重復(fù)名稱的記錄。
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
再次,讓我們使用相同的語句使用NAME列對(duì)所有記錄進(jìn)行分組,如下所示:
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME;
這將產(chǎn)生以下結(jié)果。
NAME SUM(SALARY) ---------- ----------- Allen 15000 David 85000 James 20000 Kim 45000 Mark 65000 Paul 40000 Teddy 20000
讓我們?nèi)缦率褂肙RDER BY子句和GROUP BY子句-
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME DESC;
這將產(chǎn)生以下結(jié)果。
NAME SUM(SALARY) ---------- ----------- Teddy 20000 Paul 40000 Mark 65000 Kim 45000 James 20000 David 85000 Allen 15000