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GROUP BY子句

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GROUP BY子句通常与聚合函数一起使用，用来对查询结果中的数据行进行分组。每个分组都基于一列或多列的值。通过这种方式，可以为每个不同的组合生成一个汇总行，从而帮助用户更有效地分析数据。此外，GROUP BY子句还可以搭配ROLLUP、CUBE和GROUPING SETS子句，以扩展其分组功能，提供更多样化的数据分析选项。

基本语法

GROUP BY

对分析结果进行分组。

SELECT 
 key1,
  ...
 aggregate_function
 GROUP BY 
 key,...

参数说明如下所示：

  • key1：是您希望根据其值来分组的列，支持按照日志字段名称或聚合函数计算结果列进行分组。GROUP BY子句支持单列或多列。

  • aggregate_function：是应用在每个分组上的聚合函数，如count、min、max、avg和sum等。

GROUP BY ROLLUP

GROUP BY ROLLUP子句按照汇总分组，支持为每个分组返回一个小计，为所有分组返回一个总计。例如GROUP BY ROLLUP (a, b)的结果集为(a, b)、(a, null)和 (null, null)。

SELECT
key1,
 ...
aggregate_function 
GROUP BY ROLLUP (key1,...)

参数说明如下所示：

  • key1：是您希望根据其值来分组的列，支持按照日志字段名称或聚合函数计算结果列进行分组。GROUP BY子句支持单列或多列。

  • aggregate_function：是应用在每个分组上的聚合函数，如count、min、max、avg和sum等。

GROUP BY CUBE

GROUP BY CUBE子句按照所有可能的列组合进行分组。例如GROUP BY CUBE (a, b)的结果集为(a, b)、(null, b)、(a, null) 和(null, null) 。

SELECT 
key1,
...
aggregate_function 
GROUP BY CUBE (key1,...)

参数说明如下所示：

  • key1：是您希望根据其值来分组的列，支持按照日志字段名称或聚合函数计算结果列进行分组。GROUP BY子句支持单列或多列。

  • aggregate_function：是应用在每个分组上的聚合函数，如count、min、max、avg和sum等。

GROUP BY GROUPING SETS

GROUP BY GROUPING SETS子句按照列依次进行分组。例如GROUP BY GROUPING SETS (a, b)的结果集为(a, null)和(null, b)。

SELECT 
key1，
... 
aggregate_function
GROUP BY GROUPING SETS (key1,...)

参数说明如下所示：

  • key1：是您希望根据其值来分组的列，支持按照日志字段名称或聚合函数计算结果列进行分组。GROUP BY子句支持单列或多列。

  • aggregate_function：是应用在每个分组上的聚合函数，如count、min、max、avg和sum等。

示例

重要

在SQL语句中，如果使用了GROUP BY子句，则在SELECT语句中只能选择以下两类内容：

  • GROUP BY子句中指定的列；

  • 对任意列进行聚合计算的结果（如COUNT()、SUM()等）。

直接选择非GROUP BY列是不允许的，因为这些列的值在分组后可能不唯一，无法明确其含义。例如，以下语句是非法的：

* | SELECT status, request_time, COUNT(*) AS PV GROUP BY status

原因是request_time并未包含在GROUP BY子句中，且未对其进行聚合处理。

正确的写法可以是：

* | SELECT status, arbitrary(request_time), COUNT(*) AS PV GROUP BY status

在这里，arbitrary(request_time)是对request_time进行聚合处理的一种方式，表示从每个分组中任意选取一个request_time值。这样既符合 SQL 的语法规则，又能满足查询需求。

  • 示例1：统计不同状态码对应的请求次数。

    • 查询和分析语句

      * | SELECT status, count(*) AS PV GROUP BY status

    • 查询和分析结果group by

  • 示例2：按照每小时的时间粒度计算网站访问PV。

    • 查询和分析语句

      __time__字段为日志服务中的保留字段，表示时间列。time为date_trunc('hour', __time__)的别名。关于date_trunc函数的更多信息，请参见date_trunc函数。

      * |
SELECT
  count(*) AS PV,
  date_trunc('hour', __time__) AS time
GROUP BY
  time
ORDER BY
  time
LIMIT
  1000

    • 查询和分析结果group by

  • 示例3：按照每5分钟的时间粒度计算PV。

    • 查询和分析语句

      因为date_trunc函数只能按照固定时间间隔统计。如果您需要按照自定义的时间进行统计分析，请按照数学取模方法进行分组。例如%300表示按照5分钟的时间粒度进行取模对齐。 

      * |
SELECT
  count(*) AS PV,
  __time__-__time__ % 300 AS time
GROUP BY
  time
LIMIT
  1000

    • 查询和分析结果group by

  • 示例4：根据请求方法和请求状态分组，先计算各个请求方法对应的访问数据，再计算各个请求状态对应的访问数量。

    • 查询和分析语句

      * |
SELECT
  request_method,
  status,
  count(*) AS PV
GROUP BY
  GROUPING SETS (request_method, status)

    • 查询和分析结果GROUPING SETS

  • 示例5：根据请求方法和请求状态分组，分组集包括(null, null)、(request_method, null)、(null, status)和(request_method, status)，计算以上各个分组的访问数量。

    • 查询和分析语句

      * |
SELECT
  request_method,
  status,
  count(*) AS PV
GROUP BY
 CUBE (request_method, status)

    • 查询和分析结果CUBE

  • 示例6：根据请求方法和请求状态分组，分组集包括(request_method, status)、(request_method, null)和(null, null)，计算以上各个分组的访问数量。

    • 查询和分析语句

      * |
SELECT
  request_method,
  status,
  count(*) AS PV
GROUP BY
 ROLLUP (request_method, status)

    • 查询和分析结果ROLLUP

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