㈠ sql中根据表中一个字段分组分别统计每个分组的记录数
分组统计可以参考以下操作：
当数组重复的时候分组才有意义，因为一个人也可以分为一组，只是没有意义而已，分组采用GROUP BY语句完成，语法如下：
㈡ sql语句统计固定分组的成员数量
MSSQL 思路 case when 0<字段<100
then 0-100
这样不能判断 有多少个组···要判断多少个组 就先查询 最大数量 做个循环 循环次数= 最大数量/100
动态拼接 case when
希望能帮到你····这个方案 感觉有点2 希望有人有更好的 推荐·
㈢ sql语句 如何分组后得到记录总数
SELECT COUNT(*)
FROM （SELECT 分组字段 FROM 表
GROUP BY 分组字段
）别名
或者
SELECT COUNT(*)
FROM （SELECT distinct 分组字段 FROM 表）别名
(3)sql分组统计数量扩展阅读：
SQL分组查询
在SQL Server中使用的分组查询是ORDER BY子句，使用ORDER BY子句要同聚合函数配合使用才能完成分组查询，在SELECT查询的字段中如果字段没有使用聚合函数就必须出现在ORDER BY子句中（即SELECT后边的字段名要么出现在聚合函数中，要么在ORDER BY子句中使用）
在分组查询中还可以配合使用HAVING子句，定义查询条件。
使用group by进行分组查询
在使用group by关键字时，在select列表中可以指定的项目是有限制的，select语句中仅许以下几项：
1、被分组的列
2、为每个分组返回一个值得表达式，例如用一个列名作为参数的聚合函数
3、group by 有一个原则,就是 select 后面的所有列中,没有使用聚合函数的列,必须出现在 group by 后面
㈣ 用sql语句统计数据库某个字段中相同的数据有多少条
1、可通过分组和组内计数来实现，语句如下：
select a, count(*) from A Group by a
2、用Group By分组:
Group By + [分组字段](可以有多个)。在执行了这个操作以后，数据集将根据分组字段的值将一个数据集划分成各个不同的小组。
这里，分组字段是a,所以数据集分成了你、我、他三个组。然后用Count(*)分别按照各个组来统计各自的记录数量。
3、Count(*)函数:
Count(*) 函数返回表中的记录数。注意它和Group by连用，返回组内记录数。
’
(4)sql分组统计数量扩展阅读：
select count(*)和select count(1)的区别
一般情况下，Select Count (*)和Select Count(1)两着返回结果是一样的。
假如表没有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快。
如果有主键的话，那主键作为count的条件时候count(主键)最快。
如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的。
count(*) 跟 count(1) 的结果一样，都包括对NULL的统计，而count(column) 是不包括NULL的统计。
网络.Group by
㈤ SQL语句按年龄分组,统计各个年龄的人数
先确保你的出生年月是datetime的日期类型，语法如下。
select case when datediff(year,出生年月,getdate()) <= 20 then '20岁年龄段'
when datediff(year,出生年月,getdate()) between 21 and 25 then '21-25年龄段'
else '25以上年龄段' end as 年龄段,count(1) as 年龄段人数
from 表
group by
case when datediff(year,出生年月,getdate()) <= 20 then '20岁年龄段'
when datediff(year,出生年月,getdate()) between 21 and 25 then '21-25年龄段'
else '25以上年龄段' end
也可以试试
select sum(case when datediff(year,出生年月,getdate()) <= 20 then 1 else 0 end) '20岁年龄段',
sum(case when datediff(year,出生年月,getdate()) between 21 and 25 then 1 else 0 end) '21-25年龄段',
sum(case when datediff(year,出生年月,getdate()) > 25 then 1 else 0 end) '25以上年龄段'
from 表
㈥ SQL语句：用count求group by分组的个数
1、创建测试表，create table test_group(pid number, sid varchar2(20));
㈦ SQL如何计算有几组（GROUP BY 问题）
“Group
By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理。
1、原始表
2、简单Group
By
示例1
select
类别,
sum(数量)
as
数量之和
from
A
group
by
类别
返回结果如下表，实际上就是分类汇总。
3、Group
By
和
Order
By
示例2
select
类别,
sum(数量)
AS
数量之和
from
A
group
by
类别
order
by
sum(数量)
desc
返回结果如下表
在Access中不可以使用“order
by
数量之和
desc”，但在SQL
Server中则可以。
4、Group
By中Select指定的字段限制
示例3
select
类别,
sum(数量)
as
数量之和,
摘要
from
A
group
by
类别
order
by
类别
desc
示例3执行后会提示下错误，如下图。这就是需要注意的一点，在select指定的字段要么就要包含在Group
By语句的后面，作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中。
5、Group
By
All
示例4
select
类别,
摘要,
sum(数量)
as
数量之和
from
A
group
by
all
类别,
摘要
示例4中则可以指定“摘要”字段，其原因在于“多列分组”中包含了“摘要字段”，其执行结果如下表
“多列分组”实际上就是就是按照多列（类别+摘要）合并后的值进行分组，示例4中可以看到“a,
a2001,
13”为“a,
a2001,
11”和“a,
a2001,
2”两条记录的合并。
SQL
Server中虽然支持“group
by
all”，但Microsoft
SQL
Server
的未来版本中将删除
GROUP
BY
ALL，避免在新的开发工作中使用
GROUP
BY
ALL。Access中是不支持“Group
By
All”的，但Access中同样支持多列分组，上述SQL
Server中的SQL在Access可以写成
select
类别,
摘要,
sum(数量)
AS
数量之和
from
A
group
by
类别,
摘要
6、Group
By与聚合函数
在示例3中提到group
by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”，其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中。
示例5：求各组平均值
select
类别,
avg(数量)
AS
平均值
from
A
group
by
类别;
示例6：求各组记录数目
select
类别,
count(*)
AS
记录数
from
A
group
by
类别;
示例7：求各组记录数目
8、Having与Where的区别
•where
子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行。
•having
子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having
条件过滤出特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。
示例8
select
类别,
sum(数量)
as
数量之和
from
A
group
by
类别
having
sum(数量)
>
18
示例9：Having和Where的联合使用方法
select
类别,
SUM(数量)from
A
where
数量
gt;8
group
by
类别
having
SUM(数量)
gt;
10
9、Compute
和
Compute
By
select
*
from
A
where
数量
>
8
执行结果：
示例10：Compute
select
*from
A
where
数量>8
ompute
max(数量),min(数量),avg(数量)
执行结果如下：
compute子句能够观察“查询结果”的数据细节或统计各列数据（如例10中max、min和avg），返回结果由select列表和compute统计结果组成。
示例11：Compute
By
select
*from
A
where
数量>8
order
by
类别
compute
max(数量),min(数量),avg(数量)
by
类别
执行结果如下：
示例11与示例10相比多了“order
by
类别”和“...
by
类别”，示例10的执行结果实际是按照分组（a、b、c）进行了显示，每组都是由改组数据列表和改组数统计结果组成，另外：
•compute子句必须与order
by子句用一起使用
•compute...by与group
by相比，group
by
只能得到各组数据的统计结果，而不能看到各组数据
在实际开发中compute与compute
by的作用并不是很大，SQL
Server支持compute和compute
by，而Access并不支持