SQLite-GROUPBY句
SQLite GROUP BY 句は、SELECTステートメントと連携して使用され、同一のデータをグループに配置します。
GROUP BY句は、SELECTステートメントのWHERE句の後に続き、ORDERBY句の前にあります。
構文
GROUPBY句の基本的な構文は次のとおりです。GROUP BY句は、WHERE句の条件に従う必要があり、ORDER BY句を使用する場合は、その前に配置する必要があります。
SELECT column-list
FROM table_name
WHERE [ conditions ]
GROUP BY column1, column2....columnN
ORDER BY column1, column2....columnN
GROUPBY句では複数の列を使用できます。グループ化に使用している列が何であれ、その列が列リストで使用可能であることを確認してください。
例
次のレコードを持つCOMPANYテーブルについて考えてみます。
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
1 Paul 32 California 20000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
7 James 24 Houston 10000.0
各顧客の給与の合計額を知りたい場合、GROUPBYクエリは次のようになります-
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME;
これにより、次の結果が生成されます-
NAME SUM(SALARY)
---------- -----------
Allen 15000.0
David 85000.0
James 10000.0
Kim 45000.0
Mark 65000.0
Paul 20000.0
Teddy 20000.0
ここで、次のINSERTステートメントを使用して、COMPANYテーブルにさらに3つのレコードを作成しましょう。
INSERT INTO COMPANY VALUES (8, 'Paul', 24, 'Houston', 20000.00 );
INSERT INTO COMPANY VALUES (9, 'James', 44, 'Norway', 5000.00 );
INSERT INTO COMPANY VALUES (10, 'James', 45, 'Texas', 5000.00 );
これで、テーブルに名前が重複する次のレコードがあります。
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
1 Paul 32 California 20000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
7 James 24 Houston 10000.0
8 Paul 24 Houston 20000.0
9 James 44 Norway 5000.0
10 James 45 Texas 5000.0
繰り返しますが、同じステートメントを使用して、次のようにNAME列を使用してすべてのレコードをグループ化します。
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME;
これにより、次の結果が得られます。
NAME SUM(SALARY)
---------- -----------
Allen 15000
David 85000
James 20000
Kim 45000
Mark 65000
Paul 40000
Teddy 20000
次のように、ORDERBY句をGROUPBY句と一緒に使用しましょう-
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY)
FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME DESC;
これにより、次の結果が得られます。
NAME SUM(SALARY)
---------- -----------
Teddy 20000
Paul 40000
Mark 65000
Kim 45000
James 20000
David 85000
Allen 15000