按 T1.* 分组？按表 1 中的所有列分组，按表 2 左连接，以及 T2 列上的聚合函数？答案

【问题标题】：GROUP BY T1.* ? Group by all columns in Table1, joined left by table 2, and Aggregate functions on T2 columns?按 T1.* 分组？按表 1 中的所有列分组，按表 2 左连接，以及 T2 列上的聚合函数？
【发布时间】：2020-04-27 07:52:37
【问题描述】：

我有一个合并 2 个表的查询。表 1 有很多列，并且最终可能会扩展。表 2 也有几列，但我将对其 90% 的列执行聚合函数。表 1 有 300 + 行，表 2 有 84K + 行。

SELECT 
     t1.*
    ,t2.c2
    ,SUM(t2.c3)
    ,SUM(t2.c4)
FROM 
    Table1 AS t1 
    LEFT JOIN Table2 AS t2 ON t1.c10 = t2.c1
GROUP BY 
     t1.* 
    ,t2.c2

我收到一个错误Incorrect Syntax near '*'，它指向包含GROUP BY 语句的行。

我知道SELECT t1.* 在尝试聚合 T2 列之前运行此部分时工作正常，并且按预期工作。

有没有办法快速GROUP BY T1 中的所有列？我知道通常我们只会选择需要的列，但在这种情况下，我需要所有 T1 列。

以前的研究使我只找到使用 1 个表的实例，并且大多数人都希望获取或删除重复值。我希望专门将 T1 的 300 条记录与 T2 的 84K 记录结合起来，而不必在 GROUP BY 部分中命名 T1 中的所有列。

【问题讨论】：

你看过这个答案了吗：dba.stackexchange.com/questions/21226/…
我没有看过那篇文章。这有助于降低行数，但我仍然在 70K 左右，并且 T1 数据仍在重复。
我会推荐GROUPING SETS，但它们不能应用于您的情况，因为您参考了第二个表格的一列。
实际上，@wosi 的答案对我有用。我在加入表格时获得 70K 行的原因是因为我需要将它们加入 2 列而不是 1 列。感谢大家的帮助。

标签： sql-server ssms-2016

【解决方案1】：

您不能在GroupBy 语句中使用*。当然，有一些Dynamic SQL 可以防止在SP 中输入所有列，但是如果您使用T-SQL in 和view，则应该输入所有columns。

【讨论】：

如果我可以在 select 中使用 *，是否可以将 t1.* 分配给变量？这行得通吗？
不，您不能将 * 分配给任何系统数据类型变量或用户定义的表类型。只要一列在 * 中，您就可以将 * 分配给变量。
不是我正在寻找的答案，但感谢您提供更多信息。我会知道以供将来参考。

【解决方案2】：

这个方法有点不合常规，但是你可以通过动态sql把它传入一个变量中。下面是一个示例，说明如何做到这一点：

declare @test nvarchar(max)
set @test = ''
select @test += Column_name +',' from information_schema.columns where table_name='Table1'
DECLARE @sql nvarchar(max)
SELECT @sql = N'SELECT top 10 ' +@test+ 'NULL as a FROM Table1;'
EXEC sp_executesql @sql

您可以应用相同的原则并重写您的查询以使用 group by 函数。希望这会有所帮助。

【讨论】：

【解决方案3】：

根据@wosi https://dba.stackexchange.com/questions/21226/why-do-wildcards-in-group-by-statements-not-work 发布的文章，我能够修改代码并获得预期的结果。请注意，我从 80K 变为 70K，因为我加入了 1 列的表格。我的数据结构方式必须加入 2 列。最终代码如下所示：

SELECT
     t1.*
    ,t2.c2
    ,t2.c3
    ,t2.c4
FROM
    Table1 AS t1
    LEFT JOIN
        (SELECT c2, SUM(c3), SUM(c4)
         FROM Table2
         GROUP BY c2) AS t2
        ON t1.c10 = t2.c1 AND t1.c15 = t2.c2

【讨论】：