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/zh/sql-reference/statements/select/group-by	GROUP BY

GROUP BY子句

GROUP BY 子句将 SELECT 查询结果转换为聚合模式，其工作原理如下:

GROUP BY 子句包含表达式列表（或单个表达式 -- 可以认为是长度为1的列表）。这份名单充当 “grouping key”，而每个单独的表达式将被称为 “key expressions”.
在所有的表达式在 SELECT, HAVING，和 ORDER BY 子句中必须基于键表达式进行计算或上聚合函数在非键表达式（包括纯列）上。换句话说，从表中选择的每个列必须用于键表达式或聚合函数内，但不能同时使用。
聚合结果 SELECT 查询将包含尽可能多的行，因为有唯一值 “grouping key” 在源表中。通常这会显着减少行数，通常是数量级，但不一定：如果所有行数保持不变 “grouping key” 值是不同的。

:::note 还有一种额外的方法可以在表上运行聚合。如果查询仅在聚合函数中包含表列，则 GROUP BY 可以省略，并且通过一个空的键集合来假定聚合。这样的查询总是只返回一行。 :::

空处理

对于分组，ClickHouse解释 NULL 作为一个值，并且 NULL==NULL. 它不同于 NULL 在大多数其他上下文中的处理方式。

这里有一个例子来说明这意味着什么。

假设你有一张表:

┌─x─┬────y─┐
│ 1 │    2 │
│ 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │
│ 3 │    2 │
│ 3 │    3 │
│ 3 │ ᴺᵁᴸᴸ │
└───┴──────┘

查询 SELECT sum(x), y FROM t_null_big GROUP BY y 结果:

┌─sum(x)─┬────y─┐
│      4 │    2 │
│      3 │    3 │
│      5 │ ᴺᵁᴸᴸ │
└────────┴──────┘

你可以看到 GROUP BY 为 y = NULL 总结 x，仿佛 NULL 是这个值。

如果你通过几个键 GROUP BY，结果会给你选择的所有组合，就好像 NULL 是一个特定的值。

WITH TOTAL 修饰符

如果 WITH TOTALS 被指定，将计算另一行。此行将具有包含默认值（零或空行）的关键列，以及包含跨所有行计算值的聚合函数列（ “total” 值）。

这个额外的行仅产生于 JSON*, TabSeparated*，和 Pretty* 格式，与其他行分开:

在 JSON* 格式，这一行是作为一个单独的输出 ‘totals’ 字段。
在 TabSeparated* 格式，该行位于主结果之后，前面有一个空行（在其他数据之后）。
在 Pretty* 格式时，该行在主结果之后作为单独的表输出。
在其他格式中，它不可用。

WITH TOTALS 可以以不同的方式运行时 HAVING 是存在的。该行为取决于 totals_mode 设置。

配置总和处理

默认情况下, totals_mode = 'before_having'. 在这种情况下, ‘totals’ 是跨所有行计算，包括那些不通过具有和 max_rows_to_group_by.

其他替代方案仅包括通过具有在 ‘totals’，并与设置不同的行为 max_rows_to_group_by 和 group_by_overflow_mode = 'any'.

after_having_exclusive – Don't include rows that didn't pass through max_rows_to_group_by. 换句话说, ‘totals’ 将有少于或相同数量的行，因为它会 max_rows_to_group_by 被省略。

after_having_inclusive – Include all the rows that didn't pass through ‘max_rows_to_group_by’ 在 ‘totals’. 换句话说, ‘totals’ 将有多个或相同数量的行，因为它会 max_rows_to_group_by 被省略。

after_having_auto – Count the number of rows that passed through HAVING. If it is more than a certain amount (by default, 50%), include all the rows that didn't pass through ‘max_rows_to_group_by’ 在 ‘totals’. 否则，不包括它们。

totals_auto_threshold – By default, 0.5. The coefficient for after_having_auto.

如果 max_rows_to_group_by 和 group_by_overflow_mode = 'any' 不使用，所有的变化 after_having 是相同的，你可以使用它们中的任何一个（例如, after_having_auto).

您可以使用 WITH TOTALS 在子查询中，包括在子查询 JOIN 子句（在这种情况下，将各自的总值合并）。

GROUP BY ALL

GROUP BY ALL 相当于对所有被查询的并且不被聚合函数使用的字段进行GROUP BY。

例如

SELECT
    a * 2,
    b,
    count(c),
FROM t
GROUP BY ALL

效果等同于

SELECT
    a * 2,
    b,
    count(c),
FROM t
GROUP BY a * 2, b

对于一种特殊情况，如果一个 function 的参数中同时有聚合函数和其他字段，会对参数中能提取的最大非聚合字段进行GROUP BY。

例如:

SELECT
    substring(a, 4, 2),
    substring(substring(a, 1, 2), 1, count(b))
FROM t
GROUP BY ALL

效果等同于

SELECT
    substring(a, 4, 2),
    substring(substring(a, 1, 2), 1, count(b))
FROM t
GROUP BY substring(a, 4, 2), substring(a, 1, 2)

例子

示例:

SELECT
    count(),
    median(FetchTiming > 60 ? 60 : FetchTiming),
    count() - sum(Refresh)
FROM hits

但是，与标准SQL相比，如果表没有任何行（根本没有任何行，或者使用 WHERE 过滤之后没有任何行），则返回一个空结果，而不是来自包含聚合函数初始值的行。

相对于MySQL（并且符合标准SQL），您无法获取不在键或聚合函数（常量表达式除外）中的某些列的某些值。要解决此问题，您可以使用 ‘any’ 聚合函数（获取第一个遇到的值）或 ‘min/max’.

示例:

SELECT
    domainWithoutWWW(URL) AS domain,
    count(),
    any(Title) AS title -- getting the first occurred page header for each domain.
FROM hits
GROUP BY domain

对于遇到的每个不同的键值, GROUP BY 计算一组聚合函数值。

GROUP BY 不支持数组列。

不能将常量指定为聚合函数的参数。示例: sum(1). 相反，你可以摆脱常数。示例: count().

实现细节

聚合是面向列的 DBMS 最重要的功能之一，因此它的实现是ClickHouse中最优化的部分之一。默认情况下，聚合使用哈希表在内存中完成。它有 40+ 的特殊化自动选择取决于 “grouping key” 数据类型。

在外部存储器中分组

您可以启用将临时数据转储到磁盘以限制内存使用期间 GROUP BY. 该 max_bytes_before_external_group_by 设置确定倾销的阈值RAM消耗 GROUP BY 临时数据到文件系统。如果设置为0（默认值），它将被禁用。

使用时 max_bytes_before_external_group_by，我们建议您设置 max_memory_usage 大约两倍高。这是必要的，因为聚合有两个阶段：读取数据和形成中间数据（1）和合并中间数据（2）。将数据转储到文件系统只能在阶段1中发生。如果未转储临时数据，则阶段2可能需要与阶段1相同的内存量。

例如，如果 max_memory_usage 设置为10000000000，你想使用外部聚合，这是有意义的设置 max_bytes_before_external_group_by 到10000000000，和 max_memory_usage 到20000000000。当触发外部聚合（如果至少有一个临时数据转储）时，RAM的最大消耗仅略高于 max_bytes_before_external_group_by.

通过分布式查询处理，在远程服务器上执行外部聚合。为了使请求者服务器只使用少量的RAM，设置 distributed_aggregation_memory_efficient 到1。

当合并数据刷新到磁盘时，以及当合并来自远程服务器的结果时， distributed_aggregation_memory_efficient 设置被启用，消耗高达 1/256 * the_number_of_threads 从RAM的总量。

当启用外部聚合时，如果数据量小于 max_bytes_before_external_group_by (例如数据没有被 flushed), 查询执行速度和不在外部聚合的速度一样快. 如果临时数据被flushed到外部存储, 执行的速度会慢几倍 (大概是三倍).

如果你有一个 ORDER BY 用一个 LIMIT 后 GROUP BY，然后使用的RAM的量取决于数据的量 LIMIT，不是在整个表。但如果 ORDER BY 没有 LIMIT，不要忘记启用外部排序 (max_bytes_before_external_sort).

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