QueryWrapper如何groupby

时间: 2023-12-07 22:35:32 浏览: 132

group by用法.doc

`GROUP BY` 语句是SQL中用于对数据进行分组的重要工具，通常与聚合函数如`COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MAX`, `MIN`等一起使用。其基本概念是根据一个或多个列的值将数据分为不同的组，然后对每个组应用聚合函数以得出每个组的统计信息。在`GROUP BY`语句中，如果你选择了一个字段进行分组，那么在`SELECT`子句中，除了聚合函数外，只能包含被分组的字段或者常量。例如，如果你有以下数据： | A | B | | --- | --- | | 1 | abc | | 1 | bcd | | 1 | asdfg | 执行`SELECT A, B FROM table GROUP BY A`会报错，因为B字段在`GROUP BY`后没有聚合函数处理。正确的做法是使用聚合函数来合并B字段的值，如`SELECT A, COUNT(B) FROM table GROUP BY A`，这将返回每个A的值及其对应的B的记录数： | A | COUNT(B) | | --- | --- | | 1 | 3 | `GROUP BY`的常见用法包括： 1. **基本分组**: 例如，`SELECT CategoryID, AVG(UnitPrice), COUNT(UnitPrice) FROM Products WHERE UnitPrice > 30 GROUP BY CategoryID ORDER BY CategoryID DESC`。这个查询会返回每个类别中单价大于30的产品的平均单价和数量，按类别ID降序排列。 2. **使用DISTINCT**: 当需要去除重复值时，可以在聚合函数中使用`DISTINCT`，如`SELECT CategoryID, AVG(DISTINCT UnitPrice), COUNT(DISTINCT UnitPrice) FROM Products WHERE UnitPrice > 30 GROUP BY CategoryID ORDER BY CategoryID DESC`。这将计算每个类别中不重复的单价的平均值和数量。 3. **HAVING子句**: `HAVING`用来在分组后进行过滤，例如`SELECT CategoryID, SUM(UnitPrice) AS SumPrice FROM Products GROUP BY CategoryID HAVING SUM(UnitPrice) > 300`，它会找出总价格超过300的类别。 4. **ROLLUP操作**: 使用`WITH ROLLUP`可以添加汇总行，例如`SELECT CategoryID, SUM(UnitPrice), GROUPING(CategoryID) AS 'Grouping' FROM Products GROUP BY CategoryID WITH ROLLUP`。`GROUPING`函数标识哪一行是汇总行。 5. **CUBE操作**: `WITH CUBE`产生多维分类数据集，例如`SELECT CategoryID, SupplierID, SUM(UnitPrice) AS SumPrice FROM Products GROUP BY CategoryID, SupplierID WITH CUBE`，它会生成所有可能的类别和供应商的组合，包括空值。 6. **NULL值处理**: 当`CUBE`或`ROLLUP`产生NULL值时，可以通过`CASE`语句来处理，如`SELECT CASE WHEN (GROUPING(SupplierID) = 1) THEN '-1' ELSE SupplierID END AS SupplierID, SUM(UnitPrice) AS QtySum FROM Products GROUP BY SupplierID WITH CUBE`，这样可以为汇总行设定特定的值。理解并熟练运用`GROUP BY`和相关的聚合函数、`HAVING`、`WITH ROLLUP`和`WITH CUBE`，对于进行复杂的SQL数据分析和报表生成至关重要。这些技巧可以帮助你更有效地从数据库中提取信息，满足业务分析的需求。

在使用QueryWrapper进行groupby时，可以使用groupBy方法，例如： ``` QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>();wrapper.select("age, COUNT(*) as count").groupBy("age"); List<User> userList = userMapper.selectList(wrapper); ``` 这样就可以按照age字段进行分组，并统计每个分组的数量。

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