根据给定文件中的标题、描述、标签以及部分内容，本文将详细介绍SQL中分组与统计相关的常用语句及其应用场景。这不仅包括基本的分组查询、条件筛选，还涉及到了更高级的功能，如聚合函数的使用、ROLLUP和CUBE的区别等。
### 一、排序：ORDER BY
`ORDER BY`子句用于对结果集进行排序，可以按照一个或多个列的值进行升序（ASC，默认）或降序（DESC）排列。例如：
```sql
SELECT * FROM Customers ORDER BY LastName ASC;
```
### 二、去除重复值：GROUP BY
`GROUP BY`子句用于根据一个或多个列的值将结果集分成不同的组。例如，如果想获取每个州的客户数量，则可以按州进行分组：
```sql
SELECT State, COUNT(*) AS NumberOfCustomers
FROM Customers
GROUP BY State;
```
这里需要注意的是，在`GROUP BY`之后的`SELECT`列表中只能包含被分组的列或者聚合函数。如果想要显示非分组列的信息，必须在`SELECT`列表中加入相应的聚合函数。
### 三、WHERE子句与GROUP BY结合使用
`WHERE`子句可以在`GROUP BY`之前用于过滤数据。例如，仅计算肯塔基州（KY）的客户数量：
```sql
SELECT State, COUNT(*) AS NumberOfCustomers
FROM Customers
WHERE State = 'KY'
GROUP BY State;
```
### 四、ALL关键字
`GROUP BY ALL`表示即使某些组的值完全相同，也会被视为不同的组。例如，计算每个邮政编码的客户数量时，即便有多个相同的邮政编码也会分别计数：
```sql
SELECT ZIP, COUNT(*) AS NumberOfCustomers
FROM Customers
GROUP BY ALL ZIP;
```
### 五、HAVING子句
`HAVING`子句用于过滤`GROUP BY`后的结果集，其条件通常涉及聚合函数。例如，找出只有一个客户的邮政编码：
```sql
SELECT ZIP, COUNT(*) AS NumberOfCustomers
FROM Customers
GROUP BY ZIP
HAVING COUNT(*) = 1;
```
### 六、WHERE子句与HAVING子句的区别
`WHERE`子句在`GROUP BY`之前应用，而`HAVING`子句则是在`GROUP BY`之后应用。`WHERE`子句不能用于过滤聚合函数的结果，而`HAVING`子句则可以。
### 七、使用聚合函数进行统计
聚合函数如`SUM()`、`COUNT()`、`AVG()`等可以用来进行各种统计计算。例如，计算每个订单的总金额：
```sql
SELECT OrderID, SUM(Cost * Quantity) AS TotalCost
FROM Orders
GROUP BY OrderID;
```
### 八、ROLLUP与CUBE
- **ROLLUP**：提供了一种汇总数据的方式，它可以生成所有可能的汇总级别。例如，计算每个客户的订单总额，并给出所有客户的订单总额：
```sql
SELECT Customer, OrderNumber, SUM(Cost * Quantity) AS TotalCost
FROM Orders
GROUP BY Customer, OrderNumber WITH ROLLUP;
```
- **CUBE**：类似于`ROLLUP`，但是它还会为所有可能的组合生成汇总结果。例如，计算每个客户的订单总额，每个订单的总额以及所有客户的订单总额：
```sql
SELECT Customer, OrderNumber, SUM(Cost * Quantity) AS TotalCost
FROM Orders
GROUP BY Customer, OrderNumber WITH CUBE;
```
### 九、GROUPING函数
`GROUPING()`函数可以用来标识一个特定列是否被`GROUP BY`子句所包含。例如，判断某个客户是否是汇总结果的一部分：
```sql
SELECT Customer, GROUPING(Customer), SUM(Cost * Quantity) AS TotalCost
FROM Orders
GROUP BY Customer WITH ROLLUP;
```
这里，`GROUPING(Customer)`返回0表示该行是具体的客户记录；返回1表示该行为汇总行。
### 十、数据库版本迁移
文件中提到的关于SQL Server 2000到2005的数据迁移过程虽然与主题不太相关，但也提到了一种常见的数据库升级方法。简单来说，可以从旧版本的数据库备份数据，然后在新版本中恢复这些数据。这种方法适用于大多数数据库版本之间的迁移。
SQL中的分组和统计功能非常强大且灵活，能够满足数据分析中各种复杂的需求。通过熟练掌握这些技巧，可以更加高效地处理大量数据，提取有价值的信息。
by5531745402013-12-07不错，可用
