达梦报不是group by

达梦数据库报错信息 -4080: 第1 行附近出现错误: 不是 GROUP BY 表达式，这是因为在使用 GROUP BY 子句时，每一列必须明确地命名属于在 FROM 子句中命名的表的一列。另外，分组列的数据类型不能是多媒体数据类型，分组列不能为集函数表达式或者在 SELECT 子句中定义的别名。当分组列值包含空值时，空值作为一个独立组，当分组列包含多个列名时，按照 GROUP BY 子句中列出现的顺序进行分组。此外，GROUP BY 子句中至多可包含 255 个分组列，ROLLUP/CUBE/GROUPING SETS 组合不能超过 9 个。

在达梦数据库中，可以通过在查询中加入hint参数来灵活处理这个问题，示例代码如下：

select /* GROUP_OPT_FLAG(1) */ e.department_id,e.employee_name,sum(e.salary) from dmhr.employee e group by e.department_id;

相关问题

达梦数据库使用group by报错不是group by表达式

达梦数据库（DAS）在执行SQL查询时，如果使用了GROUP BY子句但未指定有效的分组字段，会抛出"不是GROUP BY表达式"的错误。这是因为GROUP BY子句用于将查询结果按照一组列进行分组，以便计算每个组的汇总信息，如计数、求和等。

例如，当你试图对所有列做总计时，但没有明确指出哪些列应该参与分组，就会遇到这个问题。正确的语法应该是这样的：

SELECT column1, column2, SUM(column3)
FROM your_table
GROUP BY column1, column2;

在这里，`column1`和`column2`是你想要分组的列，而`SUM(column3)`是对`column3`的值进行求和，它是一个聚合函数。

如果不确定哪些列该用，可以尝试列出表中的所有列名，或者仅使用*（通配符）作为GROUP BY的基础，但这可能导致性能问题，因为数据库可能会默认选择所有的列进行分组：

SELECT *
FROM your_table
GROUP BY *; -- 不推荐这种做法，除非你知道你想做什么

确保你提供的列名确实是表中存在的，并且它们是可以进行聚合运算的。

达梦如何使用groupby

达梦数据库使用GROUP BY语句来对查询结果进行分组。在给定的查询结果中，GROUP BY子句将根据指定的列或表达式进行分组，并计算每个分组的聚合函数结果。通过GROUP BY，您可以对查询结果进行细分和统计。

在达梦数据库中使用GROUP BY时，需要注意以下几点：
1. GROUP BY 子句后面的每个列都必须出现在SELECT子句中，或者是聚合函数中的参数。
2. 如果在SELECT子句中使用了聚合函数，那么除了聚合函数之外的其他列都必须在GROUP BY子句中出现。
3. 在GROUP BY子句中可以使用列名、表达式或者表达式别名。

例如，在达梦数据库中，如果我们有一个员工表(dmhr.employee)，我们可以使用GROUP BY来按部门分组，并计算每个部门的总工资。以下是一个示例查询：

SELECT e.department_id, sum(e.salary)
FROM dmhr.employee e
GROUP BY e.department_id;

这个查询将按照部门ID进行分组，并计算每个部门的总工资。在结果中，每一行表示一个部门及其对应的总工资。

除了使用GROUP BY子句外，还可以使用聚合函数，如SUM、COUNT、AVG等来对分组后的数据进行统计和计算。

总结起来，达梦数据库使用GROUP BY来实现分组查询，通过指定列或表达式来进行分组，并计算每个分组的聚合函数结果。这样可以对数据进行分类和汇总，提供更详细的统计信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [达梦数据库SQL查询报错不是 GROUP BY 表达式解决方法](https://blog.csdn.net/qq_37898570/article/details/126951104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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