如何选择 n 列和一个 SUM，同时仅按一些非聚合列分组？答案

【问题标题】：How to SELECT n columns and a SUM, while only grouping by some of the non-aggregate columns?如何选择 n 列和一个 SUM，同时仅按一些非聚合列分组？
【发布时间】：2018-11-28 03:39:34
【问题描述】：

我的 SQL 基础知识在这方面可能有点偏离，但我会很感激任何帮助。

正如问题所述，我正在尝试执行以下操作（不使用 Concat()，因为我坚持使用 SQL Server 2008 R2）：

SELECT name, phone, (id1+'-'+id2+'-'+id3) as id
       ,SUM(CASE WHEN code IN ('00','01','02','03','04','05') 
       THEN expenses ELSE 0 END) AS sum_expenses
FROM random_table
GROUP BY id1, id2, id3

此查询将引发错误，因为姓名和电话未分组。我正在寻找一种解决方案，在该解决方案中，我可以按他们的 id 对总费用进行分组，同时将姓名和电话保留为非聚合、非分组列，因为它们是为每个 id 行保留的基本字段。我还没有在 StackOverflow 上找到明确的答案。

我在尝试解决此问题时考虑过但不确定是否可行（/甚至适用）的解决方案：1）在 Select 语句中对 Sum 进行子查询； 2) 使用公共表表达式将 Sum 与主查询分开，3) 为 id 字段和 Sum 创建一个单独的表，然后使用 id 作为公共字段将其重新连接。

请注意，在 GROUP By 中不包括姓名和电话的原因是我需要按唯一 id 行对数据进行分组

谢谢

【问题讨论】：

为什么不能使用GROUP BY id1, id2, id3, name, phone？
以上只是一个基本的例子；还有更多字段，其中一些字段每个 id 行有多个值。我需要按唯一 id 行对数据进行分组。

标签： sql sql-server

【解决方案1】：

窗口函数、交叉应用、公用表表达式都是可行的选择。

这是一个使用公用表表达式和交叉应用的示例。

WITH CTE
AS
(
  SELECT
    id1,
    id2,
    id3,
    (id1 + '-' + id2 + '-' + id3) AS id,
    SUM(CASE WHEN code IN ('00','01','02','03','04','05') THEN expenses ELSE 0 END) AS sum_expenses
  FROM random_table
  GROUP BY id1, id2, id3
)

SELECT
  ca.name,
  ca.phone,
  cte.id,
  cte.sum_expenses
FROM CTE AS cte
CROSS APPLY (
  SELECT TOP 1
    name,
    phone
  FROM random_table AS rt
  WHERE rt.id1 = cte.id1
    AND rt.id2 = cte.id2
    AND rt.id3 = cte.id3
) AS ca

【讨论】：

谢谢；这正是我想要的。我以前没听说过 CROSS APPLY。

【解决方案2】：

group by 子句中提到的列在您的输出中是唯一的。

我建议你看看窗口函数。

例如：

select name,phone,(id1+'-'+id2+'-'+id3) as id
       ,sum(CASE WHEN code IN ('00','01','02','03','04','05') 
                 THEN expenses 
                 ELSE 0 
             END) over(partition by id1, id2, id3) as summed_by_id
from random_table

【讨论】：

谢谢，我也会研究窗口函数以备将来查询。

【解决方案3】：

试试这个...

SELECT name, phone, (id1+'-'+id2+'-'+id3) as id
       ,SUM(CASE WHEN code IN ('00','01','02','03','04','05') 
       THEN expenses ELSE 0 END) over (partition by id1, id2, id3) AS sum_expenses
FROM random_table

【讨论】：