عبارة GROUP BY
ينطبق على: Databricks SQL Databricks Runtime
GROUP BY
يتم استخدام العبارة لتجميع الصفوف استنادا إلى مجموعة من تعبيرات التجميع المحددة وتجميعات الحساب على مجموعة الصفوف استنادا إلى دالة تجميعية محددة واحدة أو أكثر.
يدعم Databricks SQL أيضا التجميعات المتقدمة لإجراء تجميعات متعددة لنفس مجموعة سجلات الإدخال عبر GROUPING SETS
عبارات و CUBE
ROLLUP
و.
يمكن خلط تعبيرات التجميع والتجميعات المتقدمة في GROUP BY
عبارة وتداخلها في عبارة GROUPING SETS
.
راجع المزيد من التفاصيل في قسم تحليلات التجميع المختلط/المتداخل.
FILTER
عند إرفاق عبارة بدالة تجميعية، يتم تمرير الصفوف المطابقة فقط إلى تلك الدالة.
بناء الجملة
GROUP BY ALL
GROUP BY group_expression [, ...] [ WITH ROLLUP | WITH CUBE ]
GROUP BY { group_expression | { ROLLUP | CUBE | GROUPING SETS } ( grouping_set [, ...] ) } [, ...]
grouping_set
{ expression |
( [ expression [, ...] ] ) }
بينما يتم تعريف الدالات التجميعية على أنها
aggregate_name ( [ DISTINCT ] expression [, ...] ) [ FILTER ( WHERE boolean_expression ) ]
المعلمات
جميع
ينطبق على: Databricks SQL Databricks Runtime 12.2 LTS وما فوق
رمز اختصار لإضافة كافة
SELECT
تعبيرات القائمة التي لا تحتوي على دالات تجميعية كgroup_expression
s. إذا لم يكن هناكGROUP BY ALL
مثل هذا التعبير يعادل حذف العبارةGROUP BY
التي ينتج عنها تجميع عمومي.GROUP BY ALL
غير مضمون لإنتاج مجموعة من تعبيرات المجموعة التي يمكن حلها. يثير Azure Databricks UNRESOLVED_ALL_IN_GROUP_BY أو MISSING_AGGREGATION إذا لم تكن العبارة المنتجة جيدة التكوين.group_expression
تحديد معايير تجميع الصفوف معا. يتم تنفيذ تجميع الصفوف استنادا إلى قيم نتائج تعبيرات التجميع. قد يكون تعبير التجميع اسم عمود مثل
GROUP BY a
، أو موضع العمود مثلGROUP BY 0
، أو تعبير مثلGROUP BY a + b
. إذا كانgroup_expression
يحتوي على دالةتجميعية فإن Azure Databricks يثير خطأ GROUP_BY_AGGREGATE.grouping_set
يتم تحديد مجموعة التجميع بواسطة تعبيرات مفصولة بفاصلة صفر أو أكثر بين أقواس. عندما تحتوي مجموعة التجميع على عنصر واحد فقط، يمكن حذف الأقواس. على سبيل المثال،
GROUPING SETS ((a), (b))
هو نفسGROUPING SETS (a, b)
.مجموعات التجميع
تجميع الصفوف لكل مجموعة تجميع محددة بعد
GROUPING SETS
. على سبيل المثال:GROUP BY GROUPING SETS ((warehouse), (product))
مكافئ دلاليا لاتحاد نتائجGROUP BY warehouse
وGROUP BY product
.هذه العبارة هي اختصار حيث
UNION ALL
تقوم كل ساق منUNION ALL
عامل التشغيل بتجميع كل مجموعة تجميع محددة في العبارةGROUPING SETS
.وبالمثل،
GROUP BY GROUPING SETS ((warehouse, product), (product), ())
هو مكافئ دلالي لاتحاد نتائجGROUP BY warehouse, product
،GROUP BY product
وتجميع عالمي.
إشعار
بالنسبة لتوافق Apache Hive، يسمح Databricks SQL .GROUP BY ... GROUPING SETS (...)
GROUP BY
عادة ما يتم تجاهل التعبيرات، ولكن إذا كانت تحتوي على تعبيرات إضافية بالإضافة إلى GROUPING SETS
التعبيرات، فسيتم تضمين التعبيرات الإضافية في تعبيرات التجميع وتكون القيمة دائما خالية. على سبيل المثال، SELECT a, b, c FROM ... GROUP BY a, b, c GROUPING SETS (a, b)
، يكون إخراج العمود c دائما فارغا.
التراكميه
تحديد مستويات متعددة من التجميعات في عبارة واحدة. تستخدم هذه العبارة لحساب التجميعات استنادا إلى مجموعات تجميع متعددة.
ROLLUP
هو اختصار لGROUPING SETS
. على سبيل المثال:GROUP BY warehouse, product WITH ROLLUP
أوGROUP BY ROLLUP(warehouse, product)
يعادلGROUP BY GROUPING SETS((warehouse, product), (warehouse), ())
.بينما
GROUP BY ROLLUP(warehouse, product, (warehouse, location))
يعادل
GROUP BY GROUPING SETS((warehouse, product, location), (warehouse, product), (warehouse), ())
.تؤدي عناصر N للمواصفات
ROLLUP
إلى N+1GROUPING SETS
.مكعب
CUBE
يتم استخدام العبارة لإجراء التجميعات استنادا إلى مجموعة من أعمدة التجميع المحددة في العبارةGROUP BY
.CUBE
هو اختصار لGROUPING SETS
. على سبيل المثال:GROUP BY warehouse, product WITH CUBE
أوGROUP BY CUBE(warehouse, product)
يعادلGROUP BY GROUPING SETS((warehouse, product), (warehouse), (product), ())
.GROUP BY CUBE(warehouse, product, (warehouse, location))
يعادل ما يلي:GROUP BY GROUPING SETS((warehouse, product, location), (warehouse, product), (warehouse, location), (product, warehouse, location), (warehouse), (product), (warehouse, product), ())
ينتج عن عناصر N للمواصفات
CUBE
2^NGROUPING SETS
.aggregate_name
اسم دالة تجميعية (MIN وMAX وCOUNT وSUM وAVG وما إلى ذلك).
متميزه
إزالة التكرارات في صفوف الإدخال قبل تمريرها إلى الدالات التجميعية.
تصفيه
تصفية صفوف الإدخال التي
boolean_expression
يتم تمريرها في العبارةWHERE
إلى true إلى الدالة التجميعية؛ يتم تجاهل الصفوف الأخرى.
تحليلات التجميع المختلط/المتداخل
GROUP BY
يمكن أن تتضمن عبارة group_expressions متعددة CUBE
ROLLUP
ومتعددة و و.GROUPING SETS
GROUPING SETS
يمكن أن تحتوي أيضا على عبارات أو CUBE
ROLLUP
أو متداخلةGROUPING SETS
. على سبيل المثال:
GROUPING SETS(ROLLUP(warehouse, location), CUBE(warehouse, location)), GROUPING SETS(warehouse, GROUPING SETS(location, GROUPING SETS(ROLLUP(warehouse, location), CUBE(warehouse, location))))
CUBE
وهو ROLLUP
مجرد سكر بناء الجملة ل GROUPING SETS
.
يرجى الرجوع إلى الأقسام أعلاه لمعرفة كيفية الترجمة CUBE
وإلى ROLLUP
GROUPING SETS
.
group_expression
يمكن التعامل معها كمجموعة GROUPING SETS
واحدة في هذا السياق.
بالنسبة إلى متعدد GROUPING SETS
في GROUP BY
عبارة ، يقوم Databricks SQL بإنشاء واحد GROUPING SETS
عن طريق القيام بمنتج متقاطع من الأصلي GROUPING SETS
.
بالنسبة إلى المتداخلة GROUPING SETS
في GROUPING SETS
عبارة ، يأخذ Databricks SQL مجموعات التجميع الخاصة به ويجردها. على سبيل المثال، الاستعلامات التالية:
GROUP BY warehouse, GROUPING SETS((product), ()), GROUPING SETS((location, size), (location), (size), ());
GROUP BY warehouse, ROLLUP(product), CUBE(location, size);
مكافئة للآتي:
GROUP BY GROUPING SETS( (warehouse, product, location, size), (warehouse, product, location), (warehouse, product, size), (warehouse, product), (warehouse, location, size), (warehouse, location), (warehouse, size), (warehouse))
بينما GROUP BY GROUPING SETS(GROUPING SETS(warehouse), GROUPING SETS((warehouse, product)))
يعادل GROUP BY GROUPING SETS((warehouse), (warehouse, product))
.
الأمثلة
CREATE TEMP VIEW dealer (id, city, car_model, quantity) AS
VALUES (100, 'Fremont', 'Honda Civic', 10),
(100, 'Fremont', 'Honda Accord', 15),
(100, 'Fremont', 'Honda CRV', 7),
(200, 'Dublin', 'Honda Civic', 20),
(200, 'Dublin', 'Honda Accord', 10),
(200, 'Dublin', 'Honda CRV', 3),
(300, 'San Jose', 'Honda Civic', 5),
(300, 'San Jose', 'Honda Accord', 8);
-- Sum of quantity per dealership. Group by `id`.
> SELECT id, sum(quantity) FROM dealer GROUP BY id ORDER BY id;
id sum(quantity)
--- -------------
100 32
200 33
300 13
-- Use column position in GROUP by clause.
> SELECT id, sum(quantity) FROM dealer GROUP BY 1 ORDER BY 1;
id sum(quantity)
--- -------------
100 32
200 33
300 13
-- Multiple aggregations.
-- 1. Sum of quantity per dealership.
-- 2. Max quantity per dealership.
> SELECT id, sum(quantity) AS sum, max(quantity) AS max
FROM dealer GROUP BY id ORDER BY id;
id sum max
--- --- ---
100 32 15
200 33 20
300 13 8
-- Count the number of distinct dealers in cities per car_model.
> SELECT car_model, count(DISTINCT city) AS count FROM dealer GROUP BY car_model;
car_model count
------------ -----
Honda Civic 3
Honda CRV 2
Honda Accord 3
-- Count the number of distinct dealers in cities per car_model, using GROUP BY ALL
> SELECT car_model, count(DISTINCT city) AS count FROM dealer GROUP BY ALL;
car_model count
------------ -----
Honda Civic 3
Honda CRV 2
Honda Accord 3
-- Sum of only 'Honda Civic' and 'Honda CRV' quantities per dealership.
> SELECT id,
sum(quantity) FILTER (WHERE car_model IN ('Honda Civic', 'Honda CRV')) AS `sum(quantity)`
FROM dealer
GROUP BY id ORDER BY id;
id sum(quantity)
--- -------------
100 17
200 23
300 5
-- Aggregations using multiple sets of grouping columns in a single statement.
-- Following performs aggregations based on four sets of grouping columns.
-- 1. city, car_model
-- 2. city
-- 3. car_model
-- 4. Empty grouping set. Returns quantities for all city and car models.
> SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum
FROM dealer
GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ())
ORDER BY city;
city car_model sum
--------- ------------ ---
null null 78
null HondaAccord 33
null HondaCRV 10
null HondaCivic 35
Dublin null 33
Dublin HondaAccord 10
Dublin HondaCRV 3
Dublin HondaCivic 20
Fremont null 32
Fremont HondaAccord 15
Fremont HondaCRV 7
Fremont HondaCivic 10
San Jose null 13
San Jose HondaAccord 8
San Jose HondaCivic 5
-- Group by processing with `ROLLUP` clause.
-- Equivalent GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), ())
> SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum
FROM dealer
GROUP BY city, car_model WITH ROLLUP
ORDER BY city, car_model;
city car_model sum
--------- ------------ ---
null null 78
Dublin null 33
Dublin HondaAccord 10
Dublin HondaCRV 3
Dublin HondaCivic 20
Fremont null 32
Fremont HondaAccord 15
Fremont HondaCRV 7
Fremont HondaCivic 10
San Jose null 13
San Jose HondaAccord 8
San Jose HondaCivic 5
-- Group by processing with `CUBE` clause.
-- Equivalent GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ())
> SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum
FROM dealer
GROUP BY city, car_model WITH CUBE
ORDER BY city, car_model;
city car_model sum
--------- ------------ ---
null null 78
null HondaAccord 33
null HondaCRV 10
null HondaCivic 35
Dublin null 33
Dublin HondaAccord 10
Dublin HondaCRV 3
Dublin HondaCivic 20
Fremont null 32
Fremont HondaAccord 15
Fremont HondaCRV 7
Fremont HondaCivic 10
San Jose null 13
San Jose HondaAccord 8
San Jose HondaCivic 5
--Prepare data for ignore nulls example
> CREATE TEMP VIEW person (id, name, age) AS
VALUES (100, 'Mary', NULL),
(200, 'John', 30),
(300, 'Mike', 80),
(400, 'Dan' , 50);
--Select the first row in column age
> SELECT FIRST(age) FROM person;
first(age, false)
--------------------
NULL
--Get the first row in column `age` ignore nulls,last row in column `id` and sum of column `id`.
> SELECT FIRST(age IGNORE NULLS), LAST(id), SUM(id) FROM person;
first(age, true) last(id, false) sum(id)
------------------- ------------------ ----------
30 400 1000