SQL 统计分组 Group By和Compute By的整理

在日常的项目开发中数据统计方面大家都常常用到Groub By进行分组，可能很少人用Compute By吧，我今天也是第一次使用，以前没有写博客的习惯，只是把自己的经验都整理起来都保存到了ＹＸ笔记当中，就从这一篇开始吧，把自己的一些经验写出来，一方面可以让自己再梳理下以前的知识。本人菜鸟，大牛勿喷，不喜勿入！从不在意什么排名，也不在意什么评论的数量，any way，走我自己的路管你那么多！

好了，进入正题，比如说项目中你需要按类别统计商品的总价，或者因为多表连接之后你出现了重复的数据（当然你可以用开窗函数），貌似我想不出来还有其他的作用了，毕竟本人就是菜鸟一枚，有大牛知道的话能告知下。例：

有如下的商品数据：

想要按照类别查看价格的总和,ok!

Select t.GoodsType,SUM(t.Price)
From T_Goods t
Group By t.GoodsType

得到的结果

Group By就是分组，根据Group By后的字段名就行分组，若有多个字段就先根据第一个字段分组，再在满足第一个字段的子集中按照第二个字段再进行分组，依次类推。

再看看这个：

Select t.GoodsType,SUM(t.Price),t.Remark
From T_Goods t
Group By t.GoodsType,t.Remark

，这两个例子可以清楚的了解Group By 多个字段了吧！

这里插播一个知识点，我们大家都知道Group By 可以跟Having 和Where 连用，但是两者是有细微区别的，请看这段

Select t.GoodsType,SUM(t.Price) TotalPrice
From T_Goods t
Where t.Price>=20
Group By t.GoodsType
--Having SUM(t.Price) >=20

使用where的结果 VS Having的结果：
VS 

当然有些数据两个查询结果是相同的，但是两者确确实实地存在区别的，构造出这个数据我也试了几次，

where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行。而having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件过滤出特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。

而Compute By 也是分组，与Group By的区别在于Compute By 可以显示出细节：

请看

Select * 
from T_Goods t
Order By t.GoodsType
Compute Max(t.Price),Min(t.Price),AVG(t.Price) By t.GoodsType

说实话我现在也没有在项目中用过Compute By，下面的统计行和数据行是什么关系，我也不是很清楚，求大神告知！