工作中经常会使用sql分组，总结三个方法：

1、distinct

在 SQL 中，关键字 distinct 用于返回唯一不同的值。其语法格式为：

SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称

假设有一个表“CESHIDEMO”，包含两个字段，分别 NAME 和 AGE，具体格式如下：

观察以上的表，咱们会发现：拥有相同 NAME 的记录有两条，拥有相同 AGE 的记录有三条。如果咱们运行下面这条 SQL 语句，

/**

* 其中 PPPRDER 为 Schema 的名字，即表 CESHIDEMO 在 PPPRDER 中*/

select name from PPPRDER.CESHIDEMO

将会得到如下结果：

观察该结果，咱们会发现在以上的四条记录中，包含两条 NAME 值相同的记录，即第 2 条记录和第 3 条记录的值都为“gavin”。那么，如果咱们想让拥有相同 NAME 的记录只显示一条该如何实现呢？这时，就需要用到 distinct 关键字啦！接下来，运行如下 SQL 语句，

select distinct name from PPPRDER.CESHIDEMO

将会得到如下结果：

观察该结果，显然咱们的要求得到实现啦！但是，咱们不禁会想到，如果将 distinct 关键字同时作用在两个字段上将会产生什么效果呢？既然想到了，咱们就试试呗，运行如下 SQL 语句，

select distinct name, age from PPPRDER.CESHIDEMO

得到的结果如下所示：

观察该结果，哎呀，貌似没有作用啊？她将全部的记录都显示出来了啊！其中 NAME 值相同的记录有两条，AGE 值相同的记录有三条，完全没有变化啊！但事实上，结果就应该是这样的。因为当 distinct 作用在多个字段的时候，她只会将所有字段值都相同的记录“去重”掉，显然咱们“可怜”的四条记录并不满足该条件，因此 distinct 会认为上面四条记录并不相同。空口无凭，接下来，咱们再向表“CESHIDEMO”中添加一条完全相同的记录，验证一下即可。添加一条记录后的表如下所示：

再运行如下的 SQL 语句，

select distinct name, age from PPPRDER.CESHIDEMO

得到的结果如下所示：

观察该结果，完美的验证了咱们上面的结论。

此外，有一点需要大家特别注意，即：关键字 distinct 只能放在 SQL 语句中所有字段的最前面才能起作用，如果放错位置，SQL 不会报错，但也不会起到任何效果。

2、row_number() over()

在 oracle数据库中，为咱们提供了一个函数 row_number() 用于给数据库表中的记录进行标号，在使用的时候，其后还跟着一个函数 over()，而函数 over() 的作用是将表中的记录进行分组和排序。两者使用的语法为：

ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN1 ORDER BY COLUMN2)

意为：将表中的记录按字段 COLUMN1进行分组，按字段 COLUMN2 进行排序，其中

PARTITION BY：表示分组ORDER BY：表示排序

接下来，咱们还用表“CESHIDEMO”中的数据进行测试。首先，给出没有使用 row_number() over() 函数时查询的结果，如下所示：

然后，运行如下 SQL 语句，

select PPPRDER.CESHIDEMO.*, row_number() over(partition by age order by name desc) from PPPRDER.CESHIDEMO

得到的结果如下所示：

从上面的结果可以看出，其在原表的基础上，多了一列标有数字排序的列。那么反过来分析咱们运行的 SQL 语句，发现其确实按字段 AGE 的值进行分组了，也按字段 NAME 的值进行排序啦！因此，函数的功能得到了验证。

接下来，咱们就研究如何用 row_number() over() 函数实现“去重”的功能。通过观察上面的结果，咱们可以发现，如果以 NAME 分组，以 AGE 排序，然后再取每组的第一个记录或许就可以实现“去重”的功能啊！那么试试看，运行如下 SQL 语句，

/** 其中 rn 表示最后添加的那一列*/

select * from(select PPPRDER.CESHIDEMO.*, row_number() over(partition by name order by age desc) rn fromPPPRDER.CESHIDEMO)where rn = 1

运行后，得到的结果如下所示：

3、group by

GROUP BY语句用来与聚合函数(aggregate functions such as COUNT, SUM, AVG, MIN, or MAX.)联合使用来得到一个或多个列的结果集。

语法如下：

SELECT column1, column2, ... column_n, aggregate_function (expression)

FROM tables

WHERE predicates

GROUP BY column1, column2, ... column_n;

举例

比如说我们有一个学生表格(student)，包含学号(id)，课程(course)，分数(score)等等多个列，我们想通过查询得到每个学生选了几门课程，此时我们就可以联合使用COUNT函数与GROUP BY语句来得到这一结果

SELECT id, COUNT(course) as numcourse

FROM student

GROUP BY id

因为我们是使用学号来进行分组的，这样COUNT函数就是在以学号分组的前提下来实现的，通过COUNT(course)就可以计算每一个学号对应的课程数。

注意

因为聚合函数通过作用于一组数据而只返回一个单个值，因此，在SELECT语句中出现的元素要么为一个聚合函数的输入值，要么为GROUP BY语句的参数，否则会出错。

例如，对于上面提到的表格，我们做一个这样的查询：

SELECT id, COUNT(course) as numcourse, score

FROM student

GROUP BY id

此时查询便会出错，错误提示如下：

Column ‘student.score' is invalid in the select list because it is not contained in either an aggregate function or the GROUP BY clause.

出现以上错误的原因是因为一个学生id对应多个分数，如果我们简单的在SELECT语句中写上score，则无法判断应该输出哪一个分数。如果想用score作为select语句的参数可以将它用作一个聚合函数的输入值，如下例，我们可以得到每个学生所选的课程门数以及每个学生的平均分数：

SELECT id, COUNT(course) as numcourse, AVG(score) as avgscore

FROM student

GROUP BY id

HAVING

HAVING语句通常与GROUP BY语句联合使用，用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集。

HAVING语句的存在弥补了WHERE关键字不能与聚合函数联合使用的不足。

语法：

SELECT column1, column2, ... column_n, aggregate_function (expression)

FROM tables

WHERE predicates

GROUP BY column1, column2, ... column_n

HAVING condition1 ... condition_n;

同样使用本文中的学生表格，如果想查询平均分高于80分的学生记录可以这样写：

SELECT id, COUNT(course) as numcourse, AVG(score) as avgscore

FROM student

GROUP BY id

HAVING AVG(score)>=80;

在这里，如果用WHERE代替HAVING就会出错

select t.a , min(t.b) , t.c  from table t

group by  t.a,t.c