# SQLite Group By
SQLite 的 **GROUP BY** 子句用于與 SELECT 語句一起使用，來對相同的數據進行分組。
在 SELECT 語句中，GROUP BY 子句放在 WHERE 子句之后，放在 ORDER BY 子句之前。
## 語法
下面給出了 GROUP BY 子句的基本語法。GROUP BY 子句必須放在 WHERE 子句中的條件之后，必須放在 ORDER BY 子句之前。
```
SELECT column-list
FROM table_name
WHERE [ conditions ]
GROUP BY column1, column2....columnN
ORDER BY column1, column2....columnN
```
您可以在 GROUP BY 子句中使用多個列。確保您使用的分組列在列清單中。
## 實例
假設 COMPANY 表有以下記錄：
```
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
```
如果您想了解每個客戶的工資總額，則可使用 GROUP BY 查詢，如下所示：
```
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME;
```
這將產生以下結果：
```
NAME SUM(SALARY)
---------- -----------
Allen 15000.0
David 85000.0
James 10000.0
Kim 45000.0
Mark 65000.0
Paul 20000.0
Teddy 20000.0
```
現在，讓我們使用下面的 INSERT 語句在 COMPANY 表中另外創建三個記錄：
```
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 );
```
現在，我們的表具有重復名稱的記錄，如下所示：
```
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
```
讓我們用同樣的 GROUP BY 語句來對所有記錄按 NAME 列進行分組，如下所示：
```
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME;
```
這將產生以下結果：
```
NAME SUM(SALARY)
---------- -----------
Allen 15000
David 85000
James 20000
Kim 45000
Mark 65000
Paul 40000
Teddy 20000
```
讓我們把 ORDER BY 子句與 GROUP BY 子句一起使用，如下所示：
```
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY)
FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME DESC;
```
這將產生以下結果：
```
NAME SUM(SALARY)
---------- -----------
Teddy 20000
Paul 40000
Mark 65000
Kim 45000
James 20000
David 85000
Allen 15000
```
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