Что такое group by. Группировка с помощью group by и фильтрацией групп с having. Пример — использование GROUP BY с функцией MIN
Одной из важных команд в SQL является GROUP BY . Данная конструкция создана для выборки отдельных групп строк из таблицы, к каждой из которых применяются функции, указанные в SELECT (например, COUNT() , MIN() и так далее). Давайте разберём на конкретных примерах.
Допустим, у нас есть таблица супермаркетов:
- id - уникальный идентификатор.
- shop_id - уникальный идентификатор супермаркета.
- price - цена на молоко.
Нам необходимо узнать среднюю цену на молоко у каждого супермаркета. Обратите внимание, что shop_id может повторяться (ведь есть сети супермакетов). Поэтому нам необходимо сделать группу по shop_id , и для каждой строки в этой группе вычислить среднюю цену.
Исходная таблица выглядит следующим образом:
Таким образом, мы узнали среднюю цену в конкретной сети супермаркетов (или в одиночном магазине).
Ещё одним очень частым применением является выборка уникальных записей из таблиц. В предыдущем примере Вы заметили, что в результирующей выборке нет повторяющихся shop_id , тогда как в исходной таблице они были.
Допустим, у нас есть таблица с пользователями:
- id - уникальный идентификатор.
- email - e-mail пользователя.
- hash - уникальный хэш пользователя.
И перед нами встала задача выбрать уникальных пользователей , причём именно уникальных людей, а не уникальных учётных записей. Ведь у одного человека может быть и 100 аккаунтов с разными e-mail и, разумеется, id . А hash - это некая строка, характеризующая его как уникального человека.
Таким образом, нам надо выбрать все записи с уникальным hash . Для этого опять же используется GROUP BY :
SELECT * FROM `table` GROUP BY `hash`
В результате, будут извлечены только уникальные hash , то есть 2 одинаковых hash в результирующей выборке Вы не увидите.
Вот таких два практических примера использования GROUP BY в SQL мы разобрали.
В рамках данной статьи я расскажу вам о том, как осуществляется группировка данных, как правильно применять group by и having внутри SQL-запросов на примере нескольких запросов.
Большинство информации в базах данных хранятся в детализированном виде. Однако, частенько возникает необходимость получить сводки. Например, узнать общее число комментариев пользователей или быть может количество товара на складах. Подобных задач масса. Поэтому в языке SQL специально для таких случаев предусмотрены конструкции group by и having, позволяющие, соответственно, группировать и отфильтровывать полученные группы данных.
Однако, их применение вызывает немало проблем у начинающих авторов программных творений. Они не совсем правильно трактуют получаемые результаты и сам механизм группировки данных. Поэтому давайте разберемся на практике что и как происходит.
В рамках примера я буду рассматривать всего лишь одну таблицу. Причина проста, эти операторы применяются уже к полученной выборке данных (после объединения строк таблиц и их фильтрации). Так что от добавления операторов where и join суть не поменяется.
Представим себе абстрактный пример. Допустим у вас есть сводная таблица пользователей форума. Назовем ее userstat и выглядит она следующим образом. Важный момент, считаем, что пользователь может состоять только в одной группе.
user_name - имя пользователя
forum_group - имя группы
mess_count - количество сообщений
is_have_social_profile - указан ли в профиле форуме ссылка на страничку в социальной сети
Как видите, таблица простая и многие вещи можно самому посчитать на калькуляторе. Однако, это лишь пример и тут всего 10 записей. В реальных базах записи могут измеряться тысячами. Поэтому приступим к запросам.
Чистая группировка с помощью group by
Представим, что нам необходимо узнать ценность каждой группы, а именно среднее значение рейтинга пользователей в группе и общее число сообщений, оставленных в форуме.
Вначале, небольшое словесное описание, чтобы легче было понимать SQL-запрос. Итак, вам нужно найти вычисляемые значения по группам форума. Соответственно, вам нужно поделить все эти десять строк на три разные группы: admin, moder, user. Чтобы это сделать, нужно в конце запроса добавить группировку по значениям поля forum_group. А так же добавить в select вычисляемые выражения с использованием так называемых агрегатных функций.
Указываем поля и вычисляемые столбцы select forum_group, avg(raiting) as avg_raiting, sum(mess_count) as total_mess_count -- Указываем таблицу from userstat -- Указываем группировку по полю group by forum_group
Обратите внимание, что после того, как вы использовали конструкцию group by в запросе, можно без применения агрегатных функций использовать только те поля в select, которые были указаны после group by. Остальные поля должны быть указаны внутри агрегатных функций.
Так же я воспользовался двумя агрегатными функциями. AVG - вычисляет среднее значение. И SUM - вычисляет сумму.
| forum_group | avg_raiting | total_mess_count |
|---|---|---|
| admin | 4 | 50 |
| moder | 3 | 50 |
| user | 3 | 150 |
1. Вначале все строки исходной таблицы были разбиты на три группы по значениям поля forum_group. Например, внутри группы admin было три пользователя. Внутри moder так же 3 строки. А внутри группы user было 4 строки (четыре пользователя).
2. Затем для каждой группы применялись агрегатные функции. Например, для группы admin средний рейтинг вычислялся так (2 + 5 + 5)/3 = 4. Количество сообщений вычислялось так (10 + 15 + 25) = 50.
Как видите, ничего сложного. Однако, мы применили всего одно условие группировки и не применяли фильтрацию по группам. Поэтому перейдем к следующему примеру.
Группировка с помощью group by и фильтрацией групп с having
Теперь, рассмотрим более сложный пример группировки данных. Допустим нам нужно оценить эффективность действий по привлечению пользователей к социальной деятельности. Если по простому, то узнать сколько пользователей в группах оставило ссылки на свои профили, а сколько проигнорировало рассылки и прочее. Однако, в реальной жизни таких групп может быть много, поэтому нам нужно отфильтровать те группы, которыми можно пренебречь (к примеру, слишком мало людей не оставило ссылку; зачем захламлять полный отчет). В моем примере это группы, где всего один пользователь.
Вначале, словесно опишем что необходимо сделать в SQL-запросе. Нам нужно все строки исходной таблицы userstat разделить по следующим признакам: имя группы и наличие социального профиля. Соответственно, необходимо группировать данные таблицы по полям forum_group и is_have_social_profile. Однако, нас не интересуют те группы, где всего один человек. Следовательно такие группы нужно отфильтровать.
Примечание : Стоит знать, что эту задачу можно было бы решить и с помощью группировки только по одному полю. Если использовать конструкцию case. Однако, в рамках данного примера показываются возможности именно группировки.
Так же хотел бы сразу уточнить один важный момент. Фильтровать с помощью having можно только при применении агрегатных функций, а не по отдельным полям. Другими словами, это не конструкция where, это фильтр именно групп строк, а не отдельных записей. Хотя условия внутри задаются аналогичным образом с помощью "or" и "and".
Вот как будет выглядеть SQL-запрос
Указываем поля и вычисляемые столбцы select forum_group, is_have_social_profile, count(*) as total -- Указываем таблицу from userstat -- Указываем группировку по полям group by forum_group, is_have_social_profile -- Указываем фильтр групп having count(*) > 1
Обратите внимание, что поля после конструкции group by указываются через запятую. Указание полей в select происходит аналогичным образом, как и в предыдущем примере. Так же я воспользовался агрегатной функцией count, которая вычисляет количество строк в группах.
Вот какой получился результат:
| forum_group | is_have_social_profile | total |
|---|---|---|
| admin | 1 | 2 |
| moder | 1 | 2 |
| user | 0 | 3 |
Давайте разберем по шагам, как получился данный результат.
1. Вначале было получено 6 групп. Каждая из групп по forum_group была разбита на две подгруппы по значениям поля is_have_social_profile. Другими словами группы: , , , , , .
Примечание : Кстати, групп не обязательно должно было бы получится 6. Так, к примеру, если бы все администраторы заполнили профиль, то групп было бы 5, так как поле is_have_social_profile имело бы только одно значение у пользователей группы admin.
2. Затем для каждой группы было применено условие фильтрации в having. Поэтому были исключены следующие группы: , , . Так как внутри каждой такой группы присутствовала всего одна строка исходной таблицы.
3. После этого были вычислены необходимые данные и был получен результат.
Как видите, ничего сложно в использовании нет.
Стоит знать, что в зависимости от базы данных, возможности этих конструкций могут отличаться. К примеру, агрегатных функций может быть больше или же можно указывать в качестве группировки не отдельные поля, а вычисляемые столбцы. Эту информацию уже необходимо смотреть в спецификации.
Теперь, вы знаете как применять группировку данных с group by, а так же как фильтровать группы с помощью having.
Если в табличном выражении присутствует раздел GROUP BY SQL , то следующим выполняется GROUP BY .
Если обозначить через R таблицу, являющуюся результатом предыдущего раздела (FROM или WHERE ), то результатом раздела GROUP BY является разбиение R на множество групп строк, состоящего из минимального числа групп таких, что для каждого столбца из списка столбцов раздела GROUP BY во всех строках каждой группы, включающей более одной строки, значения этого столбца равны. Для обозначения результата раздела GROUP BY в стандарте используется термин “сгруппированная таблица ”.
Если утверждение SELECT содержит предложение GROUP BY (SELECT GROUP BY ), список выбора может содержать только следующие типы выражений :
- Константы .
- Агрегатные функции .
- Функции USER, UID, и SYSDATE.
- Выражения , соответствующие перечисленным в предложении GROUP BY .
- Выражения , включающие вышеперечисленные выражения.
Пример 1. Вычислить общий объем покупок для каждого товара:
SELECT stock, SUM(quant) FROM ordsale GROUP BY stock;
Фраза GROUP BY не предполагает упорядочивания строк. Для упорядочивания результата этого примера по кодам товаров, следует поместить фразу ORDER BY stock следом за фразой GROUP BY.
Пример 2. Можно использовать группировки данных GROUP BY совместно с условием. Например, выбрать для каждого покупаемого товара его код и общий объем покупок, за исключением покупок покупателя с кодом 23:
SELECT stock, SUM(quant) FROM ordsale WHERE customerno<>23 GROUP BY stock;
Строки, не удовлетворяющие условию WHERE , исключаются перед группированием данных.
Строки таблицы можно группировать по любой комбинации ее полей. Если поле, по значениям которого осуществляется группирование, содержит какие-либо неопределенные значения, то каждое из них порождает отдельную группу.
Допустим, есть задача на вычисление количества какого-либо продукта. Поставщик поставляет нам продукцию по определённой цене. Вычислим общее количество каждого из продуктов. В этом нам поможет фраза GROUP BY. Результатом задачи станет таблица, состоящая из нескольких колонок. Поставки будут группироваться по ПР. Компоновка происходит по группам, которую и инициирует Group By SQL. Необходимо отметить, что данная фраза предполагает применение фразы Select, она же в свою очередь определяет единственное значение для каждого выражения сформированной группы. Бывают три случая для конкретного выражения: оно принимает арифметическое значение, оно становится SQL-функцией, которая будет сводить все значения столбца к сумме или другому заданному значению, также выражение может стать константой. Строки таблицы не обязательно должны быть строго сгруппированы, они могут группироваться по любой комбинации столбцов таблицы. Необходимо учитывать, что упорядочивание запросы по ПР возможно в том случае, если будет сделан соответствующий запрос.
Предложение GROUP BY (как и предложение HAVING) необходимо только в тех запросах, в которых используются агрегатные функции.
Предложение GROUP BY применяется для вывода агрегатного значения по одной или нескольким строкам, которые возвращает инструкция SELECT, на основе одного или нескольких неагрегатных столбцов, которые называются столбцами группировки (grouping columns). Например, ниже приводится запрос, в котором определяется, сколько людей мы нанимали каждый год в период с 1999 по 2004 год.
SELECT hire_year, COUNT(emp_id) AS "nbr_emps" FROM employee WHERE status="ACTIVE" AND hire_year BETWEEN 1999 AND 2004 GROUP BY hire.year;
Результаты будут следующие:
hire_year nbr_emps
Запросы, в которых используются агрегатные функции, могут предоставить много видов сводной информации. К самым распространенным агрегатным функциям относятся следующие.
Возвращается среднее всех непустых значений в указанном столбце (столбцах).
AVG DISTINCT
Возвращается среднее всех уникальных непустых значений в указанном столбце (столбцах).
Возвращается количество всех непустых значений в указанном столбце (столбцах).
COUNT DISTINCT
Возвращается количество всех уникальных непустых значений в указанном столбце (столбцах).
COUNT (*)
Вычисляется общее количество записей в таблице.
Возвращается наибольшее из непустых значений в указанном столбце (столбцах).
Возвращается наименьшее из непустых значений в указанном столбце (столбцах).
Сумма всех непустых значений в указанном столбце (столбцах).
SUM DISTINCT
Сумма всех уникальных непустых значений в указанном столбце (столбцах).
Некоторые запросы, в которых используются агрегаты, возвращают одиночное значение. Агрегаты, возвращающие одиночное значение, называются скалярными агрегатами. Для скалярных агрегатов не требуется предложение GROUP BY.
Например:
SELECT AVG(price) FROM titles // Результат: 14. 77
Запросы, которые возвращают как обычные значения из столбцов, так и значения из агрегатных функций, называются векторными агрегатами. В векторных агрегатах используется предложение GROUP BY, и они возвращают одну или несколько строк. Есть несколько правил, которыми следует руководствоваться при использовании предложения GROUP BY.
- Помещайте предложение GROUP BY правильно относительно других предложений - после предложения WHERE и перед предложением ORDER BY.
- В предложении GROUP BY все столбцы должны быть неагрегатными.
- Не используйте в предложении GROUP BY псевдонимы столбцов, хотя использование псевдонимов таблиц является допустимым.
Предположим, например, что вам нужно узнать общую сумму по нескольким покупкам по таблице OrderJDetails, которая выглядит следующим образом.
Мы можем детализировать агрегаты, используя несколько столбцов для группировки. Рассмотрим следующий запрос, в котором будет получена средняя цена наших продуктов, сгруппированная сначала по названию, а потом по величине.
Кроме того, предложение GROUP В Y поддерживает несколько очень важных дополнительных предложений.
GROUP BY[{ROLLUP CUBE}] ([столбец_для_группировки [, …]]) [, список_наборов_для_группировки]
Агрегатные значения результирующего набора группируются в соответствии с одним или несколькими столбцами для группировки. (Предложение GROUP BY (столбец_для_группировки [, …]) без предложений ROLLUP и CUBE является наиболее простой и часто употребляемой формой предложения GROUP BY.
Для каждого набора столбцов группировки создаются промежуточные итоговые значения в форме иерархического результирующего набора. При этом в результирующие наборы в иерархическом порядке добавляются промежуточные и общие итоги. Предложение ROLLUP возвращает одну строку для каждого столбца группировки, где в столбцах группировки стоят пустые значения и показаны промежуточные и общие итоговые агрегатные значения (которые мы скоро проиллюстрируем).
Для всех столбцов группировки создаются промежуточные и перекрестные итоговые значения. По сути, предложение CUBE позволяет быстро получать многомерные результирующие наборы из стандартных реляционных таблиц без особых усилий по программированию. Предложение CUBE особенно полезно при работе с большими объемами данных. Как и предложение ROLLUP, предложение CUBE создает промежуточные итоги по столбцам группировки, но сюда также входят строки промежуточных итогов для всех возможных комбинаций столбцов группировки, указанных в запросе.
GROUP BY GROUPING SETS [(ROLLUP CUBE}} ([столбец_для_группировки [, …}]) [, список_наборов_для группировки}
Позволяет использовать агрегатные группы по нескольким разным наборам столбцов группировки в одном запросе. Это свойство особенно полезно, если вы хотите получить только часть агрегатного результирующего набора. Предложение GROUPING SETS также позволяет выбрать сравниваемые столбцы группировки, в то время как предложение CUBE возвращает все столбцы группировки, a ROLLUP -иерархическую часть столбцов группировки. Как показывает синтаксис, стандарт ANSI также позволяет объединять предложение GROUPING SETS с предложениями ROLLUP и CUBE.
Каждый тип предложения GROUP BY возвращает свой набор агрегатных значений, а также, в случае ROLLUP и CUBE, итоги и промежуточные итоги.
Принцип предложений ROLLUP CUBE и GROUPING SETS будет гораздо понятнее, если объяснить его на примере. В следующем примере мы запрашиваем данные, представляющие собой количество заказов (sa!es_orders) по годам (order_date) и кварталам (orderquarter).
Добавление столбцов группировки в запрос дает более подробный результирующий набор (с большим количеством промежуточных итогов). Мы изменим приведенный выше пример, добавив в запрос регион (region) (однако, поскольку количество столбцов возрастает, мы рассмотрим только первый и второй квартал).
SELECT order_year AS year, order_quarter AS quarter, region, COUNT (*) AS orders FROM order_details WHERE order_year IN (2003, 2004) AND order_quarter IN (1.2) AND region IN ("USA", "CANADA") GROUP BY ROLLUP (order_year, order_quarter) ORDER BY order_year, order_quarter;
Результат будет следующий.
year quarter region orders
Предложение GROUP BY CUBE полезно при выполнении многомерного анализа агрегатных данных. Как и в случае предложения GROUP BY ROLLUP, возвращаются промежуточные итоги. Однако в отличие от GROUP BY ROLLUP здесь промежуточные итоги возвращаются для всех комбинаций столбцов группировки запроса. (Как вы увидите, это предложение потенциально увеличивает количество строк в результирующем наборе данных.)
В следующем примере мы запрашиваем суммарные данные по количеству заказов (salesorders) по годам (orderdate) и кварталам (orderquarter).
SELECT order_year AS year, order_quarter AS quarter, COUNT () AS скаегЕ FROM order.details WHERE order.year IN (2003, 2004) GROUP BY id (order_year, order_quarter) ORDER BY order_year, order_quarter
Предложение GROUP BY GROUPING SETS позволяет проводить агрегацию по нескольким группам в одном запросе. Для каждого набора групп запрос возвращает промежуточные итоги, где столбец группировки обозначается как NULL. Если предложения CUBE и ROLLUP помещают в результирующий набор заранее заданные промежуточные итоги, предложение GROUPING SETS позволяет вам управлять тем, какие промежуточные итоги будут включаться в запрос. Предложение GROUPING SETS не возвращает общего итога.
Используя пример, сходный с приведенными выше примерами для предложений ROLLUP и CUBE, мы выберем на этот раз промежуточный итог по годам и кварталам, а также отдельно - по годам.
Еще предложение GROUPING SETS можно представить как предложение UNION ALL, примененное к нескольким запросам GROUP BY, ссылающимся на разные части одних и тех же данных. Вы можете заставить систему добавить промежуточные итоги в GROUPING SET, просто добавив предложение ROLLUP или CUBE, в соответствии с которым вы хотите вычислить промежуточные итоги.
Предложения GROUPING SETS можно объединять, чтобы в краткой инструкции с генерировать большое число группировок. Объединенные предложения GROUPING SETS дают продукт перекрестной группировки всех группировок всех наборов, указанных в списке GROUPING SET. Объединенные предложения GROUPING SETS совместимы с предложениями ROLLUP и CUBE. Объединенные предложения GROUPING SETS, являясь продуктом перекрестной группировки, создадут очень большое количество конечных группировок даже из небольшого числа объединенных. Например, если мы расширим 3.3, включив в нее ссылки на объединенные наборы группировок, мы получим 3.4.
В примере, приведенном в 3.4, объединенные предложения GROUPING SETS создают большое количество окончательных группировок. Можно представить, каким большим будет результирующий набор, если объединенные предложения GROUPING SETS содержат большое количество группировок! Тем не менее полученная информация может быть очень ценной и ее сложно получить как-то еще.
Мы с Вами рассмотрели много материала по SQL , в частности Transact-SQL, но мы не затрагивали такую, на самом деле простую тему как группировка данных GROUP BY . Поэтому сегодня мы научимся использовать оператор group by для группировки данных.
Многие начинающие программисты, когда сталкиваются с SQL, не знают о такой возможности как группировка данных с помощью оператора GROUP BY, хотя эта возможность требуется достаточно часто на практике, в связи с этим наш сегодняшний урок, как обычно с примерами, посвящен именно тому, чтобы Вам было проще и легче научиться использовать данный оператор, так как Вы с этим обязательно столкнетесь. Если Вам интересна тема SQL, то мы, как я уже сказал ранее, не раз затрагивали ее, например, в статьях Язык SQL – объединение JOIN или Объединение Union и union all , поэтому можете ознакомиться и с этим материалом.
И для вступления небольшая теория.
Что такое оператор GROUP BY
GROUP BY – это оператор (или конструкция, кому как удобней ) SQL для группировки данных по полю, при использовании в запросе агрегатных функций, таких как sum, max, min, count и других.
Как Вы знаете, агрегатные функции работают с набором значений, например sum суммирует все значения. А вот допустим, Вам необходимо просуммировать по какому-то условию или сразу по нескольким условиям, именно для этого нам нужен оператор group by, чтобы сгруппировать все данные по полям с выводом результатов агрегатных функций.
Как мне кажется, наглядней будет это все разобрать на примерах, поэтому давайте перейдем к примерам.
Примечание! Все примеры будем писать в Management Studio SQL сервера 2008.
Примеры использования оператора GROUP BY
И для начала давайте создадим и заполним тестовую таблицу с данными, которой мы будет посылать наши запросы select с использованием группировки group by. Таблица и данные конечно выдуманные, чисто для примера.
Создаем таблицу
CREATE TABLE .( NULL, (50) NULL, NULL, NULL) ON GOЯ ее заполнил следующими данными:
- Id –идентификатор записи;
- Name – фамилия сотрудника;
- Summa- денежные средства;
- Priz – признак денежных средств (допустим 1- Оклад; 2-Премия).
Группируем данные с помощью запроса group by
И в самом начале давайте разберем синтаксис group by , т.е. где писать данную конструкцию:
Синтаксис :
Select агрегатные функции
From источник
Where Условия отбора
Group by поля группировки
Having Условия по агрегатным функциям
Order by поля сортировки
Теперь если нам необходимо просуммировать все денежные средства того или иного сотрудника без использования группировки мы пошлем вот такой запрос:
SELECT SUM(summa)as summa FROM test_table WHERE name="Иванов"
А если нужно просуммировать другого сотрудника, то мы просто меняем условие. Согласитесь, если таких сотрудников много, зачем суммировать каждого, да и это как-то не наглядно, поэтому нам на помощь приходит оператор group by. Пишем запрос:
SELECT SUM(summa)as summa, name FROM test_table GROUP BY name
Как Вы заметили, мы не пишем никаких условий, и у нас отображаются сразу все сотрудники с просуммированным количеством денежных средств, что более наглядно.
Примечание! Сразу отмечу то, что, сколько полей мы пишем в запросе (т.е. поля группировки), помимо агрегатных функций, столько же полей мы пишем в конструкции group by. В нашем примере мы выводим одно поле, поэтому в group by мы указали только одно поле (name), если бы мы выводили несколько полей, то их все пришлось бы указывать в конструкции group by (в последующих примерах Вы это увидите).
Также можно использовать и другие функции, например, подсчитать сколько раз поступали денежные средства тому или иному сотруднику с общей суммой поступивших средств. Для этого мы кроме функции sum будем еще использовать функцию count.
SELECT SUM(summa)as [Всего денежных средств], COUNT(*) as [Количество поступлений], Name [Сотрудник] FROM test_table GROUP BY name
Но допустим для начальства этого недостаточно, они еще просят, просуммировать также, но еще с группировкой по признаку, т.е. что это за денежные средства (оклад или премия), для этого мы просто добавляем в группировку еще одно поле, и для лучшего восприятия добавим сортировку по сотруднику, и получится следующее:
SELECT SUM(summa)as [Всего денежных средств], COUNT(*) as [Количество поступлений], Name [Сотрудник] , Priz [Источник] FROM test_table GROUP BY name, priz ORDER BY name
Теперь у нас все отображается, т.е. сколько денег поступило сотруднику, сколько раз, а также из какого источника.
А сейчас для закрепления давайте напишем еще более сложный запрос с группировкой, но еще добавим названия этого источника, так как согласитесь по идентификаторам признака не понятно из какого источника поступили средства. Для этого мы используем конструкцию case .
SELECT SUM(summa) AS [Всего денежных средств], COUNT(*) AS [Количество поступлений], Name [Сотрудник], CASE WHEN priz = 1 then "Оклад" WHEN priz = 2 then "Премия" ELSE "Без источника" END AS [Источник] FROM test_table GROUP BY name, priz ORDER BY name
Вот теперь все достаточно наглядно и не так уж сложно, даже для начинающих.
Также давайте затронем условия по итоговым результатам агрегатных функций (having ). Другими словами, мы добавляем условие не по отбору самих строк, а уже на итоговое значение функций, в нашем случае это sum или count. Например, нам нужно вывести все то же самое, но только тех, у которых «всего денежных средств» больше 200. Для этого добавим условие having:
SELECT SUM(summa)as [Всего денежных средств], COUNT(*) as [Количество поступлений], Name [Сотрудник], CASE WHEN priz = 1 then "Оклад" WHEN priz = 2 then "Премия" ELSE "Без источника" END AS [Источник] FROM test_table GROUP BY name, priz --группируем HAVING SUM(summa) > 200 --отбираем ORDER BY name -- сортируем
Теперь у нас вывелись все значения sum(summa), которые больше 200, все просто.
Надеюсь, после сегодняшнего урока Вам стало понятно, как и зачем использовать конструкцию group by . Удачи! А SQL мы продолжим изучать в следующих статьях.