文章目录
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- [1. GROUP BY 分组](#1. GROUP BY 分组)
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- 简介
- 示例
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- 1) 不使用聚合函数的 `GROUP BY` 不使用聚合函数的
GROUP BY) - 2) 使用 `SUM()` 函数的 `GROUP BY` 使用
SUM()函数的GROUP BY) - 3) 结合 `JOIN` 子句的 `GROUP BY` 结合
JOIN子句的GROUP BY) - 4) 使用 `COUNT()` 函数的 `GROUP BY` 使用
COUNT()函数的GROUP BY) - 5) 多列 `GROUP BY` 多列
GROUP BY) - 6) 使用日期列的 `GROUP BY` 使用日期列的
GROUP BY)
- 1) 不使用聚合函数的 `GROUP BY` 不使用聚合函数的
- [2. HAVING 子句](#2. HAVING 子句)
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- 简介
- [HAVING 对比 WHERE](#HAVING 对比 WHERE)
- [PostgreSQL HAVING 子句示例](#PostgreSQL HAVING 子句示例)
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- 1) 使用 HAVING 子句和 SUM 函数的示例 使用 HAVING 子句和 SUM 函数的示例)
- 2) 使用 HAVING 子句和 COUNT 函数的示例 使用 HAVING 子句和 COUNT 函数的示例)
- [3. PARTITION BY 分区计算](#3. PARTITION BY 分区计算)
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- 简介
- [PARTITION BY 与 GROUP BY](#PARTITION BY 与 GROUP BY)
1. GROUP BY 分组
简介
GROUP BY子句用于将SELECT语句返回的行分组。可以使用聚合函数(如SUM()或COUNT())对每个组进行计算。
基本语法如下:
sql
SELECT
column_1,
column_2,
...,
aggregate_function(column_3)
FROM
table_name
GROUP BY
column_1,
column_2,
...;
PostgreSQL 计算GROUP BY子句的时间点,在FROM和WHERE子句之后, , 以及HAVING、SELECT、DISTINCT、ORDER BY 和LIMIT子句之前。

示例
1) 不使用聚合函数的 GROUP BY
sql
SELECT
customer_id
FROM
payment
GROUP BY
customer_id;

在这种情况下,GROUP BY工作方式类似于从结果集中删除重复行的DISTINCT子句。
2) 使用 SUM() 函数的 GROUP BY
sql
SELECT
customer_id,
SUM (amount)
FROM
payment
GROUP BY
customer_id;

以下语句使用带GROUP BY子句的ORDER BY子句对分组进行排序:
sql
SELECT
customer_id,
SUM (amount)
FROM
payment
GROUP BY
customer_id
ORDER BY
SUM (amount) DESC;

3) 结合 JOIN 子句的 GROUP BY
sql
SELECT
first_name || ' ' || last_name full_name,
SUM (amount) amount
FROM
payment
INNER JOIN customer USING (customer_id)
GROUP BY
full_name
ORDER BY amount DESC;

4) 使用 COUNT() 函数的 GROUP BY
sql
SELECT
staff_id,
COUNT (payment_id)
FROM
payment
GROUP BY
staff_id;

GROUP BY子句将付款中的行分为几组,并按staff_id列中的值对它们进行分组。对于每个组,它使用COUNT()函数返回行数。
5) 多列 GROUP BY
以下示例在GROUP BY子句中使用多个列:
sql
SELECT
customer_id,
staff_id,
SUM(amount)
FROM
payment
GROUP BY
staff_id,
customer_id
ORDER BY
customer_id;
在此示例中,GROUP BY子句将payment表中的行按照customer_id和staff_id列中的值划分组。对于(customer_id, staff_id)的每组,使用SUM()计算总金额。

6) 使用日期列的 GROUP BY
payment_date是一个时间戳列。要按日期对付款进行分组,您可以使用DATE()函数首先将时间戳转换为日期,然后按结果日期对付款进行分组:
sql
SELECT
DATE(payment_date) paid_date,
SUM(amount) sum
FROM
payment
GROUP BY
DATE(payment_date);

2. HAVING 子句
简介
HAVING子句指定分组或聚合的搜索条件。HAVING子句通常与GROUP BY子句一起使用,以根据指定条件过滤分组或聚合。
以下语句说明了HAVING子句的基本语法:
sql
SELECT
column1,
aggregate_function (column2)
FROM
table_name
GROUP BY
column1
HAVING
condition;
还可以添加SELECT语句的其他子句,例如JOIN、LIMIT、FETCH等。
PostgreSQL 计算HAVING子句的时间点,在FROM、WHERE、GROUP BY子句之后,在SELECT 、DISTINCT、ORDER BY和LIMIT子句之前。

由于HAVING子句在SELECT列表子句之前求值,因此不能在HAVING子句中使用列别名。因为在计算HAVING子句时,SELECT列表子句中指定的列别名还不可用。
HAVING 对比 WHERE
WHERE子句允许您根据指定条件过滤行。但是,HAVING子句允许您根据指定条件过滤行组。
换句话说,WHERE子句应用于行,而HAVING子句应用于行组。
PostgreSQL HAVING 子句示例
1) 使用 HAVING 子句和 SUM 函数的示例
以下查询使用带有SUM()函数的GROUP BY子句来查找每个客户的总金额:
sql
SELECT
customer_id,
SUM (amount)
FROM
payment
GROUP BY
customer_id;

以下语句添加了HAVING 子句来查询支出超过200的客户:
sql
SELECT
customer_id,
SUM (amount)
FROM
payment
GROUP BY
customer_id
HAVING
SUM (amount) > 200;

2) 使用 HAVING 子句和 COUNT 函数的示例
以下查询使用GROUP BY子句来查找每个商店的顾客数量:
sql
SELECT
store_id,
COUNT (customer_id)
FROM
customer
GROUP BY
store_id

以下语句添加了HAVING子句来查找拥有超过 300 名顾客的商店:
sql
SELECT
store_id,
COUNT (customer_id)
FROM
customer
GROUP BY
store_id
HAVING
COUNT (customer_id) > 300;

3. PARTITION BY 分区计算
简介
PARTITION BY子句是OVER子句的一部分。它将查询结果集划分为多个分区,使得窗口函数可以在每个分区内独立计算。
基本语法如下:
sql
window_function ( expression ) OVER (
PARTITION BY expression1, expression2, ...
order_clause
frame_clause
)
可以指定一个或多个列或表达式来对结果集进行分区。这些表达式必须引用 FROM 子句中的列,不能引用 SELECT 列表中的表达式或别名。
PARTITION BY 子句的表达式可以是列表达式、标量子查询或标量函数。请注意,标量子查询和标量函数始终返回单个值。
如果省略 PARTITION BY 子句,则整个结果集将被视为单个分区。
PARTITION BY 与 GROUP BY
GROUP BY子句通常与聚合函数(如SUM()或AVG())结合使用。GROUP BY子句会汇总和计算每组的总和或平均值,从而减少返回的行数。
例如,以下语句返回按部门划分的员工平均工资:
sql
SELECT
department_id,
ROUND(AVG(salary)) avg_department_salary
FROM
employees
GROUP BY
department_id
ORDER BY
department_id;
下图显示了结果:

PARTITION BY子句将结果集划分为多个分区,并更改窗口函数的计算方式。PARTITION BY子句不会减少返回的行数。
以下语句返回员工的工资及其所在部门的平均工资:
sql
SELECT
first_name,
last_name,
department_id,
ROUND(AVG(salary) OVER (
PARTITION BY department_id
)) avg_department_salary
FROM
employees;
以下是部分输出:

简而言之,GROUP BY子句是聚合性的,而PARTITION BY子句是分析型的。