㈠ sql中根據表中一個欄位分組分別統計每個分組的記錄數
分組統計可以參考以下操作：
當數組重復的時候分組才有意義，因為一個人也可以分為一組，只是沒有意義而已，分組採用GROUP BY語句完成，語法如下：
㈡ sql語句統計固定分組的成員數量
MSSQL 思路 case when 0<欄位<100
then 0-100
這樣不能判斷 有多少個組···要判斷多少個組 就先查詢 最大數量 做個循環 循環次數= 最大數量/100
動態拼接 case when
希望能幫到你····這個方案 感覺有點2 希望有人有更好的 推薦·
㈢ sql語句 如何分組後得到記錄總數
SELECT COUNT(*)
FROM （SELECT 分組欄位 FROM 表
GROUP BY 分組欄位
）別名
或者
SELECT COUNT(*)
FROM （SELECT distinct 分組欄位 FROM 表）別名
(3)sql分組統計數量擴展閱讀：
SQL分組查詢
在SQL Server中使用的分組查詢是ORDER BY子句，使用ORDER BY子句要同聚合函數配合使用才能完成分組查詢，在SELECT查詢的欄位中如果欄位沒有使用聚合函數就必須出現在ORDER BY子句中（即SELECT後邊的欄位名要麼出現在聚合函數中，要麼在ORDER BY子句中使用）
在分組查詢中還可以配合使用HAVING子句，定義查詢條件。
使用group by進行分組查詢
在使用group by關鍵字時，在select列表中可以指定的項目是有限制的，select語句中僅許以下幾項：
1、被分組的列
2、為每個分組返回一個值得表達式，例如用一個列名作為參數的聚合函數
3、group by 有一個原則,就是 select 後面的所有列中,沒有使用聚合函數的列,必須出現在 group by 後面
㈣ 用sql語句統計資料庫某個欄位中相同的數據有多少條
1、可通過分組和組內計數來實現，語句如下：
select a, count(*) from A Group by a
2、用Group By分組:
Group By + [分組欄位](可以有多個)。在執行了這個操作以後，數據集將根據分組欄位的值將一個數據集劃分成各個不同的小組。
這里，分組欄位是a,所以數據集分成了你、我、他三個組。然後用Count(*)分別按照各個組來統計各自的記錄數量。
3、Count(*)函數:
Count(*) 函數返回表中的記錄數。注意它和Group by連用，返回組內記錄數。
』
(4)sql分組統計數量擴展閱讀：
select count(*)和select count(1)的區別
一般情況下，Select Count (*)和Select Count(1)兩著返回結果是一樣的。
假如表沒有主鍵(Primary key), 那麼count(1)比count(*)快。
如果有主鍵的話，那主鍵作為count的條件時候count(主鍵)最快。
如果你的表只有一個欄位的話那count(*)就是最快的。
count(*) 跟 count(1) 的結果一樣，都包括對NULL的統計，而count(column) 是不包括NULL的統計。
網路.Group by
㈤ SQL語句按年齡分組,統計各個年齡的人數
先確保你的出生年月是datetime的日期類型，語法如下。
select case when datediff(year,出生年月,getdate()) <= 20 then '20歲年齡段'
when datediff(year,出生年月,getdate()) between 21 and 25 then '21-25年齡段'
else '25以上年齡段' end as 年齡段,count(1) as 年齡段人數
from 表
group by
case when datediff(year,出生年月,getdate()) <= 20 then '20歲年齡段'
when datediff(year,出生年月,getdate()) between 21 and 25 then '21-25年齡段'
else '25以上年齡段' end
也可以試試
select sum(case when datediff(year,出生年月,getdate()) <= 20 then 1 else 0 end) '20歲年齡段',
sum(case when datediff(year,出生年月,getdate()) between 21 and 25 then 1 else 0 end) '21-25年齡段',
sum(case when datediff(year,出生年月,getdate()) > 25 then 1 else 0 end) '25以上年齡段'
from 表
㈥ SQL語句：用count求group by分組的個數
1、創建測試表，create table test_group(pid number, sid varchar2(20));
㈦ SQL如何計算有幾組（GROUP BY 問題）
「Group
By」從字面意義上理解就是根據「By」指定的規則對數據進行分組，所謂的分組就是將一個「數據集」劃分成若干個「小區域」，然後針對若干個「小區域」進行數據處理。
1、原始表
2、簡單Group
By
示例1
select
類別,
sum(數量)
as
數量之和
from
A
group
by
類別
返回結果如下表，實際上就是分類匯總。
3、Group
By
和
Order
By
示例2
select
類別,
sum(數量)
AS
數量之和
from
A
group
by
類別
order
by
sum(數量)
desc
返回結果如下表
在Access中不可以使用「order
by
數量之和
desc」，但在SQL
Server中則可以。
4、Group
By中Select指定的欄位限制
示例3
select
類別,
sum(數量)
as
數量之和,
摘要
from
A
group
by
類別
order
by
類別
desc
示例3執行後會提示下錯誤，如下圖。這就是需要注意的一點，在select指定的欄位要麼就要包含在Group
By語句的後面，作為分組的依據；要麼就要被包含在聚合函數中。
5、Group
By
All
示例4
select
類別,
摘要,
sum(數量)
as
數量之和
from
A
group
by
all
類別,
摘要
示例4中則可以指定「摘要」欄位，其原因在於「多列分組」中包含了「摘要欄位」，其執行結果如下表
「多列分組」實際上就是就是按照多列（類別+摘要）合並後的值進行分組，示例4中可以看到「a,
a2001,
13」為「a,
a2001,
11」和「a,
a2001,
2」兩條記錄的合並。
SQL
Server中雖然支持「group
by
all」，但Microsoft
SQL
Server
的未來版本中將刪除
GROUP
BY
ALL，避免在新的開發工作中使用
GROUP
BY
ALL。Access中是不支持「Group
By
All」的，但Access中同樣支持多列分組，上述SQL
Server中的SQL在Access可以寫成
select
類別,
摘要,
sum(數量)
AS
數量之和
from
A
group
by
類別,
摘要
6、Group
By與聚合函數
在示例3中提到group
by語句中select指定的欄位必須是「分組依據欄位」，其他欄位若想出現在select中則必須包含在聚合函數中。
示例5：求各組平均值
select
類別,
avg(數量)
AS
平均值
from
A
group
by
類別;
示例6：求各組記錄數目
select
類別,
count(*)
AS
記錄數
from
A
group
by
類別;
示例7：求各組記錄數目
8、Having與Where的區別
•where
子句的作用是在對查詢結果進行分組前，將不符合where條件的行去掉，即在分組之前過濾數據，where條件中不能包含聚組函數，使用where條件過濾出特定的行。
•having
子句的作用是篩選滿足條件的組，即在分組之後過濾數據，條件中經常包含聚組函數，使用having
條件過濾出特定的組，也可以使用多個分組標准進行分組。
示例8
select
類別,
sum(數量)
as
數量之和
from
A
group
by
類別
having
sum(數量)
>
18
示例9：Having和Where的聯合使用方法
select
類別,
SUM(數量)from
A
where
數量
gt;8
group
by
類別
having
SUM(數量)
gt;
10
9、Compute
和
Compute
By
select
*
from
A
where
數量
>
8
執行結果：
示例10：Compute
select
*from
A
where
數量>8
ompute
max(數量),min(數量),avg(數量)
執行結果如下：
compute子句能夠觀察「查詢結果」的數據細節或統計各列數據（如例10中max、min和avg），返回結果由select列表和compute統計結果組成。
示例11：Compute
By
select
*from
A
where
數量>8
order
by
類別
compute
max(數量),min(數量),avg(數量)
by
類別
執行結果如下：
示例11與示例10相比多了「order
by
類別」和「...
by
類別」，示例10的執行結果實際是按照分組（a、b、c）進行了顯示，每組都是由改組數據列表和改組數統計結果組成，另外：
•compute子句必須與order
by子句用一起使用
•compute...by與group
by相比，group
by
只能得到各組數據的統計結果，而不能看到各組數據
在實際開發中compute與compute
by的作用並不是很大，SQL
Server支持compute和compute
by，而Access並不支持