CML-SQL-Grouping解析

impala sql中分组函数
ImpalaSQL是一种基于Hadoop的SQL查询引擎，可以用于处理大数据集。

在Impala SQL中，分组函数是非常常用的功能，可以对查询结果进行分组，计算汇总值等。

以下是Impala SQL中常用的分组函数：
1. COUNT函数：用于计算查询结果集中的记录数。

2. SUM函数：用于计算查询结果集中某个列的总和。

3. AVG函数：用于计算查询结果集中某个列的平均值。

4. MAX函数：用于查询结果集中某个列的最大值。

5. MIN函数：用于查询结果集中某个列的最小值。

在Impala SQL中，分组函数通常与GROUP BY子句一起使用，来对查询结果进行分组。

例如，以下查询语句可以计算每个部门的员工人数：
SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department;
在上面的查询语句中，GROUP BY子句指定以department列进行分组，COUNT(*)函数用于计算每个部门的员工人数。

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mysql group by原理MySQL是一种关系型数据库管理系统，其中GROUP BY子句是一种非常重要的查询工具，可用于将数据分组并返回基于每个组的摘要信息。

GROUP BY的主要作用是将相同的值分组在一起，并返回每个组的摘要信息，例如总和、平均值、计数等。

在MySQL中，GROUP BY的工作原理是将查询结果按照指定的列或表达式进行分组，并将每个组的所有行汇总成一个或多个摘要行。

在执行GROUP BY查询之前，首先将WHERE子句中的条件进行筛选，并根据GROUP BY子句中指定的列进行排序，以便能够对相同的值进行分组。

然后，对于每个组，都会针对SELECT子句中指定的每个聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）计算一个摘要行，并将这些摘要行作为最终的查询结果返回。

在使用GROUP BY时，需要注意一些细节。

首先，必须指定至少一个聚合函数，否则查询将返回错误。

其次，在GROUP BY子句中指定的列必须在SELECT子句中出现，否则查询也会返回错误。

最后，在分组时应该注意将所有需要进行分组的列都列在GROUP BY子句中，否则可能会出现意外的结果。

需要注意的是，GROUP BY的性能可能会受到影响。

如果要在大型数据集上执行GROUP BY查询，则应该考虑使用索引来加速查询。

一般来说，在GROUP BY查询中使用索引的最佳方法是使用覆盖索引，即包含所有需要的列的索引，以避免不必要的数据访问。

总之，GROUP BY是一种非常有用的查询工具，可用于将数据进行分组并返回摘要信息。

了解GROUP BY的工作原理以及一些注意事项，可以帮助我们更好地利用这个重要的查询语句。

SQLServer是一种关系型数据库管理系统，它支持使用SQL （Structured Query Language，结构化查询语言）进行数据操作。

在SQLServer中，GROUP BY语句是一种用于对查询结果进行分组的重要语法。

本文将从SQLServer GROUP BY的原理、语法和使用方法等方面进行深入探讨。

一、GROUP BY的原理在数据库中，GROUP BY的作用是将结果集按照指定的列进行分组，然后对每组进行聚合计算，得到每组的统计结果。

在SQL中，通过使用GROUP BY语句可以实现对数据的分组统计，常用的聚合函数包括COUNT、SUM、AVG、MAX和MIN等。

二、GROUP BY的语法在SQLServer中，GROUP BY语句通常与SELECT语句一起使用，其基本语法格式如下：SELECT column1, column2, aggregate_function(column3) FROM table_nameWHERE conditionGROUP BY column1, column2;其中，column1、column2为需要展示的列名，aggregate_function为需要进行聚合计算的列，table_name为数据表名，condition为筛选条件。

三、GROUP BY的使用方法1. 对单列进行分组当需要对单个列进行分组时，可以直接在GROUP BY子句中指定需要分组的列名，如：SELECT department, COUNT(*)FROM employeesGROUP BY department;2. 对多列进行分组如果需要对多个列进行分组，可以在GROUP BY子句中同时指定多个列名，以逗号分隔，如：SELECT department, gender, COUNT(*)FROM employeesGROUP BY department, gender;3. 使用聚合函数在GROUP BY语句中还可以配合使用各种聚合函数，对分组后的数据进行统计计算，例如：SELECT department, MAX(salary), MIN(salary), AVG(salary) FROM employeesGROUP BY department;四、GROUP BY的注意事项在使用GROUP BY语句时，需要注意以下几点：1. GROUP BY子句中的列名必须保证在SELECT列表中出现，否则会引发语法错误。

flink sql 增量group by原理Flink SQL 中的增量 Group By 原理是基于流处理和标准SQL 的结合。

在 Flink 中，SQL 是用于流处理的一种查询语言，它支持聚合查询，包括增量聚合。

增量聚合是指对数据流进行持续的聚合计算，而不是一次性处理整个数据集。

在实现增量 Group By 时，Flink SQL 将数据流划分为一系列的增量窗口，每个窗口对应一个时间区间。

然后，对于每个窗口内的数据，使用 GROUP BY 子句进行分组聚合。

与传统的Group By 不同的是，增量 Group By 在处理数据流时，不会撤回先前计算的结果，而是根据新到达的数据动态更新聚合结果。

在具体实现上，Flink SQL 通过维护一个状态来保存每个分组的数据和对应的聚合结果。

当新数据到达时，Flink 会根据时间戳和窗口大小将数据分配到相应的窗口中。

然后，对于每个窗口内的数据，根据 GROUP BY 子句进行分组聚合。

在每个时间区间内，Flink 会根据聚合函数（例如 COUNT、SUM 等）对数据进行计算，并更新状态中的聚合结果。

增量聚合的计算过程是持续的，每当有新的数据到达时，Flink 都会根据当前的状态和新的数据进行计算，并更新状态中的结果。

这样可以确保在数据流不断的情况下，始终保持最新的聚合结果。

需要注意的是，为了处理大量的数据流并保持高性能，Flink在实现增量聚合时采用了分布式计算架构。

它将数据流划分为多个分区，每个分区由不同的 Task 进行处理。

同时，Flink 还提供了容错机制和状态一致性保证，以确保在分布式环境下能够正确地计算聚合结果。

总之，Flink SQL 中的增量 Group By 是基于流处理和标准SQL 的结合，通过动态更新聚合结果来实现对数据流的持续聚合计算。

这种机制可以处理大规模的数据流并保持高性能。

一、什么是Group By函数在SQL中，Group By函数是一种对数据进行分组统计的聚合函数。

它能够根据指定的字段对数据进行分组，并对每个组内的数据进行聚合操作，如求和、计数、平均值等。

通过Group By函数，我们可以更清晰地了解数据的分布情况，同时也可以方便地进行进一步的分析和处理。

二、Group By函数的基本语法在SQL中，Group By函数通常与其他聚合函数（如Sum、Count、Avg等）配合使用，其基本语法为：```SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_nameWHERE conditionGROUP BY column_name;```其中，column_name是需要进行分组统计的字段，aggregate_function是对每个组进行的聚合操作，table_name是数据来源的表名，condition是筛选条件。

通过以上语法，我们可以对指定字段进行分组统计，并使用聚合函数对每个组的数据进行计算。

三、Group By函数的应用场景1. 数据分组统计：对大量数据进行统计分析时，可以使用Group By函数对数据进行分类汇总，便于理清数据的分布情况。

2. 数据去重统计：通过Group By函数结合Count函数，可以方便地对数据进行去重统计，找出数据中的重复项。

3. 数据分析与报表制作：在数据分析和报表制作过程中，经常需要对数据进行分类统计，Group By函数可以帮助我们快速实现这一目的。

4. 多表关联统计：在多表关联查询时，需要对联合字段进行分组统计，Group By函数可以帮助我们对关联数据进行聚合统计。

四、Group By函数的注意事项1. Group By字段与Select字段一致性：在使用Group By函数时，被统计的字段需要与Select字段一致，不允许只对部分字段进行分组统计。

grouping_id函数-回复"grouping_id函数"详解及使用范例在数据库领域中，有许多用于集成和转换数据的函数。

其中，grouping_id 函数是一种特殊的函数，用于在查询结果中标识不同的分组。

本文将详细解释grouping_id函数的作用和用法，并通过范例演示如何使用该函数实现数据分组和统计。

一、grouping_id函数概述grouping_id函数是SQL中的一种特殊聚合函数，用于辅助完成分组查询。

它返回一个表示当前行在查询中所属分组的二进制数值。

这个数值的二进制形式表示了当前行所属分组中的哪些列具有相同的值。

以这种方式，我们可以轻松地区分不同分组以及分组中哪些列具有相同的值。

二、grouping_id函数的语法grouping_id函数的语法如下：grouping_id ( column1, column2, ... )其中column1、column2等是要参与分组的列名，可根据实际需要指定多个列。

三、grouping_id函数的使用方法1.使用单一列进行分组查询我们首先通过一个简单的示例来说明如何使用单一列进行分组查询。

假设我们有一个Employees表，包含了员工的姓名、性别和部门。

我们希望按照部门进行分组，并统计每个部门中男女员工的数量。

SQL查询语句如下：SELECT department, gender, COUNT(*) as countFROM EmployeesGROUP BY department, gender WITH ROLLUP;上述查询中，我们以department和gender列进行分组，并使用WITH ROLLUP关键字进行分组汇总。

通过引入grouping_id函数，我们可以得到区分不同分组以及每个分组中列的相同值的结果。

使用grouping_id函数的查询语句如下：SELECT department, gender, COUNT(*) as count,grouping_id(department, gender) as group_idFROM EmployeesGROUP BY department, gender WITH ROLLUP;通过grouping_id函数，我们新增了一个名为group_id的列，用于标识当前行所属分组的二进制数值。

group by 原理
GroupBy是SQL中的一种语句，用于将数据按照某个字段进行分组，常常和聚合函数（如 Sum、Count、Avg 等）一起使用。

Group By 原理如下：
1. 首先，SQL 引擎将数据按照 Group By 字段的值进行排序，从而将相同值的数据聚集在一起。

2. 排序后，SQL 引擎开始遍历数据，将相同值的数据聚合起来。

这里需要注意的是，Group By 字段上的聚合函数只会对分组后的数据进行运算，而不会对整个表的数据进行运算。

3. 最后，SQL 引擎将每个分组的结果进行合并，生成最终的结果集。

使用 Group By 时，需要注意以下几点：
1. Group By 字段必须出现在 Select 字段中，否则会报错。

2. 如果要对分组后的数据进行筛选，需要使用 HAVING 子句，而不能使用 WHERE 子句。

3. Group By 字段的顺序对结果没有影响，但在多个 Group By 字段的情况下，字段的顺序会影响分组的顺序。

4. Group By 字段可以是表中的任意字段，也可以是表达式或函数。

但需要注意，表达式和函数的计算会消耗更多的资源。

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MySQL字段控制、聚合和分组1字段控制查询1.1去除重复记录去除重复记录（两行或两行以上记录中系列的上的数据都相同），例如emp表中sal字段就存在相同的记录。

当只查询emp表的sal字段时，那么会出现重复记录，那么想去除重复记录，需要使用DISTINCT：SELECT DISTINCT sal FROM emp;1.2查看雇员的月薪与佣金之和因为sal和comm两列的类型都是数值类型，所以可以做加运算。

如果sal或comm中有一个字段不是数值类型，那么会出错。

SELECT *,sal+comm FROM emp;comm列有很多记录的值为NULL，因为任何东西与NULL相加结果还是NULL，所以结算结果可能会出现NULL。

下面使用了把NULL转换成数值0的函数IFNULL：SELECT *,sal+IFNULL(comm,0) FROM emp;1.3给列名添加别名在上面查询中出现列名为sal+IFNULL(comm,0)，这很不美观，现在我们给这一列给出一个别名，为total：SELECT *, sal+IFNULL(comm,0) AS total FROM emp;给列起别名时，是可以省略AS关键字的：SELECT *,sal+IFNULL(comm,0) total FROM emp;2聚合函数聚合函数是用来做纵向运算的函数：●COUNT()：统计指定列不为NULL的记录行数；●MAX()：计算指定列的最大值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算；●MIN()：计算指定列的最小值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算；●SUM()：计算指定列的数值和，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0；●AVG()：计算指定列的平均值，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0；2.1COUNT当需要纵向统计时可以使用COUNT()。

●查询emp表中记录数：SELECT COUNT(*) AS cnt FROM emp;●查询emp表中有佣金的人数：SELECT COUNT(comm) cnt FROM emp;注意，因为count()函数中给出的是comm列，那么只统计comm列非NULL的行数。

一个过滤重复数据的SQL语句-电脑资料数据如下：303 标准类别 TR_STANDARD_MANAGER107 巡视记录类别 TR_PATROL_LOG61 巡视记录类别 TR_PATROL_LOG221 检修类型 TR_REPAIR_LOG121 检修管理计划类别 TR_REPAIR_PLAN141 检修管理计划类别 TR_REPAIR_PLAN24 器材管理类别 TR_PATROL_PLAN_1105 巡视计划类别 TR_PATROL_PLAN108 检修管理计划类别 TR_REPAIR_PLAN109 检修类型 TR_REPAIR_LOG1 巡视计划类别 TR_PATROL_PLAN2 巡视记录类别 TR_PATROL_LOG26 器材管理类别 TR_PATROL_PLAN_1142 检修类型 TR_REPAIR_LOG145 事故类型 TR_ACCIDENT144 事故类型 TR_ACCIDENT261 巡视计划类别 TR_PATROL_PLAN147 负荷类型 TR_BURTHEN262 巡视计划类别 TR_PATROL_PLAN265 巡视计划类别 TR_PATROL_PLAN267 检修管理计划类别 TR_REPAIR_PLAN268 检修管理计划类别 TR_REPAIR_PLAN269 事故类型 TR_ACCIDENT146 事故类型 TR_ACCIDENT283 标准类别 TR_STANDARD_MANAGER263 巡视计划类别 TR_PATROL_PLAN5 资料类别 TR_EQUP_ATT_INFO266 检修管理计划类别 TR_REPAIR_PLAN281 资料类别 TR_EQUP_ATT_INFO//////////////////////////////////////////需要取得不重复的类别名称和对应的主键id，。

select scop_name ,RUN_TYPE_ID from tr_type a whereRUN_TYPE_ID=(SELECT MAX(RUN_TYPE_ID) FROM tr_type b where a.scop_name =b.scop_name)您可能感兴趣的文章:sqlserver中重复数据值只取一条的sql语句sqlserver合并DataTable并排除重复数据的通用方法分享教你几种在SQLServer中删除重复数据方法sql删除重复数据的详细方法SQL语句删除2条重复数据一条保留一条删除数据库中重复数据的几个方法删除重复数据的算法SQL Server中删除重复数据的几个方法QQ空间搜狐微博人人网开心网百度搜藏更多Tags：一个过滤重复数据的 SQL 语句复制链接收藏本文打印本文关闭本文返回首页上一篇：Transact_SQL 小手册下一篇：SQL SERVER 2000通讯管道后复用劫持相关文章2008-11-11sql2000挂起无法安装的问题的解决方法数据连接池剖析2013-03-03Sql学习第一天——SQL UNION 和 UNION ALL 操作符认识2009-09-09sqlserver 通用分页存储过程2013-05-05sql删除重复数据的详细方法2014-01-01sqlserver数据库导入数据操作详解(图)2011-09-09mssql中获取指定日期所在月份的第一天的代码2013-03-03SQL Server高级内容之子查询和表链接概述及使用2009-06-06SQL SERVER 自增列2013-07-07SQL_Server全文索引的使用实例演示文章评论最近更新SQL2000中的默认sa帐号的修改与删除方法配置 SQL Server 2005 以允许远程连接的方在sql Server自定义一个用户定义星期函数监控 log文件大小的存储过程SQL SERVER 文件和文件组删除重复记录sqlserver数据库导入数据操作详解(图)SQL Server 日期相关资料详细介绍sqlserver 动态创建临时表的语句分享oracle 重置序列从指定数字开始的方法详解热点排行SQL Server 2008图文安装教程SQL Server 2012 安装图解教程(附sqlserver中distinct的用法(不重SQL Server导入、导出、备份数据SQL语句去掉重复记录，获取重复记SQL Server数据库入门学习总结SQL Server错误代码大全及解释（sql convert函数使用小结sql 时间函数整理的比较全了用SQL语句添加删除修改字段、一些。

SQLServerGROUPBY中的WITHCUBE、WITHROLLUP原理测试及GRO。

前⼏天，看到⼀个群友⽤WITH ROLLUP运算符。

由于⾃个⼉没⽤过，看到概念及结果都云⾥雾⾥的，所以突然来了兴趣对⽣成结果测了⼀番。

⼀、概念：WITH CUBE：⽣成的结果集显⽰了所选列中值的所有组合的聚合。

WITH ROLLUP：⽣成的结果集显⽰了所选列中值的某⼀层次结构的聚合。

GROUPING：当⾏由 WITH CUBE或WITH ROLLUP运算符添加时，该函数将导致附加列的输出值为 1；当⾏不由 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加时，该函数将导致附加列的输出值为 0。

仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY ⼦句相关联的选择列表中才允许分组。

⼆、测试：1、建⽴临时表CREATE TABLE #T0([GRADE][VARCHAR](50) NULL, --年级[CLASS][VARCHAR](50) NULL, --班级[NAME][VARCHAR](50) NULL, --姓名[COURSE][VARCHAR](50) NULL, --学科[RESULT][NUMERIC](8,2) NULL--成绩)CREATE TABLE #T1([ID][INT]IDENTITY(1,1) NOT NULL, --序号[GRADE][VARCHAR](50) NULL, --年级[CLASS][VARCHAR](50) NULL, --班级[NAME][VARCHAR](50) NULL, --姓名[COURSE][VARCHAR](50) NULL, --学科[RESULT][NUMERIC](8,2) NULL--成绩)CREATE TABLE #T2([ID][INT]IDENTITY(1,1) NOT NULL, --序号[GRADE][VARCHAR](50) NULL, --年级[CLASS][VARCHAR](50) NULL, --班级[NAME][VARCHAR](50) NULL, --姓名[COURSE][VARCHAR](50) NULL, --学科[RESULT][NUMERIC](8,2) NULL--成绩)2、插⼊测试数据INSERT INTO #T0 (GRADE,CLASS,NAME,COURSE,RESULT)SELECT'2019','CLASS1','9A01','C#',100UNIONSELECT'2019','CLASS1','9A02','C#',100UNIONSELECT'2019','CLASS2','9B01','C#',100UNIONSELECT'2019','CLASS2','9B02','C#',100UNIONSELECT'2018','CLASS1','8A01','JAVA',100UNIONSELECT'2018','CLASS1','8A02','JAVA',100UNIONSELECT'2018','CLASS2','8B01','JAVA',100UNIONSELECT'2018','CLASS2','8B02','JAVA',100查询T0表结果：3、GROUP BY抛砖引⽟，看看常⽤的GROUP BY排序：默认以SELECT字段顺序(GRADE->CLASS->NAME->COURSE)进⾏排序，以下两种查询结果是⼀样的。