【SQL】掌握SQL查询技巧：数据分组与排序

m0_748256782025-01-07 23:09
目录
  • [1. GROUP BY](#1. GROUP BY)
    • [1.1 定义与用途](#1.1 定义与用途)
    • [1.2 示例说明](#1.2 示例说明)
    • [1.3 注意事项](#1.3 注意事项)
    • [1.4 可视化示例](#1.4 可视化示例)
  • [2. ORDER BY](#2. ORDER BY)
    • [2.1 定义与用途](#2.1 定义与用途)
    • [2.2 升序说明（默认）](#2.2 升序说明（默认）)
    • [2.3 降序排序](#2.3 降序排序)
    • [2.4 多列排序](#2.4 多列排序)
    • [2.5 可视化示例](#2.5 可视化示例)
  • [3. GROUP BY 与 ORDER BY 的结合使用](#3. GROUP BY 与 ORDER BY 的结合使用)
  • [4. 可视化示例](#4. 可视化示例)
  • 总结

在数据库管理中，SQL（结构化查询语言）是一个强大的工具，它允许用户从数据库中提取和操作数据。对数据的有效处理通常需要进行分组和排序操作。在这篇博客中，我们将深入讨论 SQL 中的 GROUP BY 和 ORDER BY 子句，帮助你更好地理解如何使用这些功能来组织和排序你的数据。

1. GROUP BY

1.1 定义与用途

GROUP BY 子句用于将来自 SELECT 查询的数据行分组，通常与聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG、MAX 和 MIN）一起使用，以便对每个组执行计算。这种分组使我们能够对数据进行汇总分析，提取有用的信息。

1.2 示例说明

假设我们有一个名为 sales 的表，其中包含以下数据：

id

product

quantity

price

sale_date

1

Apple

10

1.00

2024-01-01

2

Banana

20

0.50

2024-01-02

3

Apple

15

1.00

2024-01-03

4

Banana

25

0.50

2024-01-04

5

Cherry

30

2.00

2024-01-05

现在，如果我们想要统计每种水果的总销售数量，可以使用如下 SQL 查询：

SELECT product, SUM(quantity) AS total_quantity
FROM sales
GROUP BY product;

解释：

  • SELECT product：选择产品名称。
  • SUM(quantity) AS total_quantity：对每种产品的销售数量求和，并命名为 total_quantity。
  • FROM sales：指定数据源表。
  • GROUP BY product：按 product 列对结果进行分组。

输出结果：

product

total_quantity

Apple

25

Banana

45

Cherry

30

1.3 注意事项

  • 非聚合字段 ：当使用 GROUP BY 时，SELECT 子句中的所有非聚合列必须在 GROUP BY 子句中列出，否则会导致错误。

    -- 错误示例：无法只返回 product 列而不 GROUP BY price
SELECT product, price, SUM(quantity)
FROM sales
GROUP BY product; -- 会导致错误

  • NULL 值处理：在进行分组时，NULL 值会被视为同一组。

1.4 可视化示例

通过以下可视化图示，可以更直观地理解 GROUP BY 的工作原理。

#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .label text,#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .node rect,#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .node circle,#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .node ellipse,#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .node polygon,#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .watermark>*{fill:#fff!important;stroke:none!important;font-size:15px!important;opacity:0.8!important;}#mermaid-svg-kHXD6REa28VRgscy .watermark span{fill:#fff!important;stroke:none!important;font-size:15px!important;opacity:0.8!important;}

Group By: Product

Sum Quantities

CSDN @ 2136

Sales Table

Grouped Data

Aggregated Results

CSDN @ 2136

  • Sales Table：原始数据表，包含所有销售记录。
  • Grouped Data ：通过 GROUP BY 将数据按产品分组。
  • Aggregated Results ：应用聚合函数（如 SUM），计算每种产品的总销售数量。

2. ORDER BY

2.1 定义与用途

ORDER BY 子句用于对查询结果进行排序。默认情况下，排序是升序的，但可以使用 DESC 关键字指定降序排序。这有助于用户根据特定的需求查看数据。

2.2 升序说明（默认）

继续使用上述 sales 表，假设我们想按销售日期对销售记录进行排序，可以使用如下 SQL 查询：

SELECT *
FROM sales
ORDER BY sale_date ASC;

解释：

  • SELECT *：选择所有列。
  • FROM sales：指定数据源表。
  • ORDER BY sale_date ASC：按 sale_date 列升序排序。

输出结果：

id

product

quantity

price

sale_date

1

Apple

10

1.00

2024-01-01

2

Banana

20

0.50

2024-01-02

3

Apple

15

1.00

2024-01-03

4

Banana

25

0.50

2024-01-04

5

Cherry

30

2.00

2024-01-05

2.3 降序排序

如果想按销售数量降序排序，可以使用：

SELECT *
FROM sales
ORDER BY quantity DESC;

解释：

  • ORDER BY quantity DESC：按 quantity 列降序排序。

输出结果：

id

product

quantity

price

sale_date

5

Cherry

30

2.00

2024-01-05

4

Banana

25

0.50

2024-01-04

3

Apple

15

1.00

2024-01-03

2

Banana

20

0.50

2024-01-02

1

Apple

10

1.00

2024-01-01

2.4 多列排序

你可以使用多个列进行排序。例如，首先按产品名称升序，然后按销售数量降序：

SELECT *
FROM sales
ORDER BY product ASC, quantity DESC;

解释：

  • ORDER BY product ASC, quantity DESC：按 product 列升序，若有相同的产品再按 quantity 降序排序。

输出结果示例：

id

product

quantity

price

sale_date

1

Apple

10

1.00

2024-01-01

3

Apple

15

1.00

2024-01-03

2

Banana

20

0.50

2024-01-02

4

Banana

25

0.50

2024-01-04

5

Cherry

30

2.00

2024-01-05

2.5 可视化示例

通过以下可视化图示，可以更直观地理解 ORDER BY 的工作原理。

#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .label text,#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .node rect,#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .node circle,#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .node ellipse,#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .node polygon,#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .watermark>*{fill:#fff!important;stroke:none!important;font-size:15px!important;opacity:0.8!important;}#mermaid-svg-2JukF3Z6iaQynXho .watermark span{fill:#fff!important;stroke:none!important;font-size:15px!important;opacity:0.8!important;}

Order By: Sale Date

CSDN @ 2136

Sales Table

Sorted Data

CSDN @ 2136

  • Sales Table：原始数据表，包含所有销售记录。
  • Sorted Data ：通过 ORDER BY 对数据进行排序，得到有序的销售记录。

3. GROUP BY 与 ORDER BY 的结合使用

我们可以将 GROUP BY 和 ORDER BY 结合起来，首先对数据进行分组，然后对结果进行排序。例如，统计每种水果的总销售数量，并按数量降序排列：

SELECT product, SUM(quantity) AS total_quantity
FROM sales
GROUP BY product
ORDER BY total_quantity DESC;

解释：

  • SUM(quantity) 计算每种水果的销售总量。
  • ORDER BY total_quantity DESC 将结果按总销售数量降序排序。

输出结果：

product

total_quantity

Banana

45

Cherry

30

Apple

25

4. 可视化示例

通过以下可视化图示，可以更直观地理解 GROUP BY 和 ORDER BY 的工作原理。这里使用 Mermaid 图形描述工具来展示数据流向和处理过程。

#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .label text,#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .node rect,#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .node circle,#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .node ellipse,#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .node polygon,#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .watermark>*{fill:#fff!important;stroke:none!important;font-size:15px!important;opacity:0.8!important;}#mermaid-svg-aFPJv5TLetPW4EGJ .watermark span{fill:#fff!important;stroke:none!important;font-size:15px!important;opacity:0.8!important;}

Group By: Product

Sum Quantities

Order By: Total Quantity Desc

CSDN @ 2136

Sales Table

Grouped Data

Aggregated Results

Final Sorted Results

CSDN @ 2136

图示解读：

  • Sales Table：原始数据表，包含所有销售记录。
  • Grouped Data ：通过 GROUP BY 将数据按产品分组。
  • Aggregated Results ：应用聚合函数（如 SUM），计算每种产品的总销售数量。
  • Final Sorted Results ：通过 ORDER BY 对聚合后的结果进行排序，最终得到按销售数量排序的结果。

总结

通过掌握 GROUP BY 和 ORDER BY 子句，你可以有效地分析和整理 SQL 查询的结果。无论是进行数据汇总还是结果排序，这两者都是数据分析中不可或缺的工具。理解它们的用法可以帮助你更快速、高效地处理和分析数据。

希望本文能帮助你更好地理解和应用 SQL 查询技巧！如有任何问题或需要进一步的示例，请随时留言！

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