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：

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

SELECTcustomer_id
FROMpayment
GROUP BYcustomer_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

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：

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

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

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：

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：

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：

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：

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：

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：

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：

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：

window_function ( expression ) OVER (PARTITION BY expression1, expression2, ...order_clauseframe_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：

SELECT department_id, ROUND(AVG(salary)) avg_department_salary
FROMemployees
GROUP BY department_id
ORDER BYdepartment_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：

SELECT first_name,last_name,department_id, ROUND(AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id)) avg_department_salary
FROMemployees;

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。