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SQLite入门教程
小册名称:SQLite入门教程
SQLite 的 GROUP BY 子句用于与 SELECT 语句一起使用,来对相同的数据进行分组。 在 SELECT 语句中,GROUP BY 子句放在 WHERE 子句之后,放在 ORDER BY 子句之前。 语法 下面给出了 GROUP BY 子句的基本语法。GROUP BY 子句必须放在 WHERE 子句中的条件之后,必须放在 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 子句中使用多个列。确保您使用的分组列在列清单中。 实例 假设 COMPANY 表有以下记录: ``` 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 ``` 如果您想了解每个客户的工资总额,则可使用 GROUP BY 查询,如下所示: ``` sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME; ``` 这将产生以下结果: ``` NAME SUM(SALARY) ---------- ----------- Allen 15000.0 David 85000.0 James 10000.0 Kim 45000.0 Mark 65000.0 Paul 20000.0 Teddy 20000.0 ``` 现在,让我们使用下面的 INSERT 语句在 COMPANY 表中另外创建三个记录: ``` 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 ); ``` 现在,我们的表具有重复名称的记录,如下所示: ``` 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 ``` 让我们用同样的 GROUP BY 语句来对所有记录按 NAME 列进行分组,如下所示: ``` sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME; ``` 这将产生以下结果: ``` NAME SUM(SALARY) ---------- ----------- Allen 15000 David 85000 James 20000 Kim 45000 Mark 65000 Paul 40000 Teddy 20000 ``` 让我们把 ORDER BY 子句与 GROUP BY 子句一起使用,如下所示: ``` sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME DESC; ``` 这将产生以下结果: ``` NAME SUM(SALARY) ---------- ----------- Teddy 20000 Paul 40000 Mark 65000 Kim 45000 James 20000 David 85000 Allen 15000 ```
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