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order by 从英文里理解就是行的排序方式，默认的为升序。 order by 后面必须列出排序的字段名，可以是多个字段名。
group by 从英文里理解就是分组。必须有“聚合函数”来配合才能使用，使用时至少需要一个分组标志字段。
什么是“聚合函数”？
像sum()、count()、avg()等都是“聚合函数”
使用group by 的目的就是要将数据分类汇总。
一般如：
select 单位名称,count(职工id),sum(职工工资) form [某表]
group by 单位名称
这样的运行结果就是以“单位名称”为分类标志统计各单位的职工人数和工资总额。
在sql命令格式使用的先后顺序上，group by 先于 order by。
select 命令的标准格式如下：
SELECT select_list
[ INTO new_table ]
FROM table_source
[ WHERE search_condition ]
[ GROUP BY group_by_expression ]
[ HAVING search_condition ]
作者： 字体：[增加 减小] 类型：转载 时间：2014-01-13 我要评论
在开发时，我们经常会遇到以“累计（count）”或是“累加（sum）”为条件的查询,下面使用一个示例说明使用方法
比如user_num表：
例1：查询出现过2次的user
往往初学者会错误地认为在where 语句里直接使用count()算法，很显然这个想法是错误的，count()方法并不能被用在where子句中，为了解决问题，我们可以在group by子句后面使用HAVING来做条件限制。
错误做法：select * from user_num where count(user)>＝2 group by user;
正确做法：select * from user_num group by user HAVING count(user)>＝2 ;
解 释说明：HAVING 与 WHERE 类似，可用来决定选择哪些记录。HAVING 子句在SELECT语句中指定，显示哪些已用 GROUP BY 子句分组的记录。在GROUP BY组合了记录后， HAVING会显示 GROUP BY 子句分组的任何符合 HAVING 子句的记录。
例2：查询单一用户的num总和大于10的用户
有前面的经验，把sum()方法写在HAVING子句中。
正确做法：select * from user_num group by user HAVING sum(num)>10 ;
注意：一个HAVING子句最多只能包含40个表达式，HAVING子句的表达式之间可以用AND和OR分割。
注意：select 后的字段，必须要么包含在group by中，要么包含在having 后的聚合函数里。
1. GROUP BY 是分组查询, 一般 GROUP BY 是和聚合函数配合使用
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（重要）
例如,有如下数据库表：
A B
1 abc
1 bcd
1 asdfg
如果有如下查询语句（该语句是错误的，原因见前面的原则）
select A,B from table group by A
该查询语句的意图是想得到如下结果(当然只是一相情愿)
A B
abc
1 bcd
asdfg
右边3条如何变成一条,所以需要用到聚合函数，如下(下面是正确的写法):
select A,count(B) as 数量 from table group by A
这样的结果就是
A 数量
1 3
2. Having
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，条件中不能包含聚组函数，使用where条件显示特定的行。
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 条件显示特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。
having 子句被限制子已经在SELECT语句中定义的列和聚合表达式上。通常，你需要通过在HAVING子句中重复聚合函数表达式来引用聚合值，就如你在SELECT语句中做的那样。例如：
SELECT A COUNT(B) FROM TABLE GROUP BY A HAVING COUNT(B)>2
3.使用compute和compute by
使用compute子句允许同时观察查询所得到各列的数据的细节以及统计各列数据所产生的汇总列
select * from work [查询所得到的各列的数据的细节]
compute max(基本工资),min(基本工资) [统计之后的结果]
这个例子中没有使用by关键字,返回的结果是最后添加了一行基本工资的最大值和最小值,也可增加by关键字.
例:select * from work order by 学历
compute max(基本工资),min(基本工资) by 学历
比较:select 学历,max(基本工资),min(基本工资) from work group by 学历
说明:1:compute子句必须与order by子句用在一起
2:compute子句可以返回多种结果集.一种是体现数据细节的数据集,可以按分类要求进行正确的分类；另一种在分类的基础上进行汇总产生结果.
3:而group by子句对每一类数据分类之后只能产生一个结果,不能知道细节
示例学习Northwind数据库：
非相关查询：
1:返回每个美国员工都为其处理过订单的所有客户
--思路：1:Employees表中获取美国员工总数2:Orders表中查询美国员工处理的Order,对CustomerID分组后,统计其不同的EmployeeID正好等于美国员工总数
Select CustomerID From Orders Where EmployeeID In --得到美国员工服务 的客户
(Select EmployeeID From Employees Where Country=N‘USA‘) -- 得到全部美国员工id
group by CustomerID --按客户分组
Having Count(Distinct EmployeeID)= --为其处理订单的distinct 员工数等于美国总员工数
(Select Count(*) From Employees Where Country=N‘USA‘)--美国员工总数
2：
返回在每月最后实际订单日期发生的订单(每月最后订单日期可能不是每月最后一天)
--思路：子查询按月分组得到每月最近订单日期
Select OrderID,CustomerID,EmployeeID,OrderDate
From Orders
Where OrderDate In
(Select Max(OrderDate) From Orders Group by Convert(char(6),OrderDate,112))--112表示YYYYMMDD char(6)提取YYYYMM
3.
Select字句在逻辑上是SQL语句最后进行处理的最后一步，所以，以下查询会发生错误：
SELECT OrderYear, COUNT(DISTINCT CustomerID) AS NumCusts
FROM (SELECT YEAR(OrderDate) AS OrderYear, CustomerID
FROM dbo.Orders) AS D
GROUP BY OrderYear
;因为group by是在Select之前进行的，那个时候orderYear这个列并没有形成。
如果要查询成功，可以像下面进行修改：
SELECT OrderYear, COUNT(DISTINCT CustomerID) AS NumCusts
FROM (SELECT YEAR(OrderDate) AS OrderYear, CustomerID
FROM dbo.Orders) AS D
GROUP BY OrderYear;还有一种很特殊的写法：
SELECT OrderYear, COUNT(DISTINCT CustomerID) AS NumCusts
FROM (SELECT YEAR(OrderDate), CustomerID
FROM dbo.Orders) AS D(OrderYear, CustomerID)
GROUP BY OrderYear;在作者眼里，他是非常喜欢这种写法的，因为更清晰，更明确，更便于维护。
在查询中使用参数定向产生一批结果，这个技巧没有什么好说的。
嵌套查询，在处理逻辑上是从里向外进行执行的。
视图的好处，可以主要分为四点：
我简单的说一下，希望你能明白。
第一点：
使用视图，可以定制用户数据，聚焦特定的数据。
解释：
在实际过程中，公司有不同角色的工作人员，我们以销售公司为例的话，
采购人员，可以需要一些与其有关的数据，而与他无关的数据，对他没
有任何意义，我们可以根据这一实际情况，专门为采购人员创建一个视
图，以后他在查询数据时，只需select * from view_caigou 就可以啦。
第二点：使用视图，可以简化数据操作。
解释：我们在使用查询时，在很多时候我们要使用聚合函数，同时还要
显示其它字段的信息，可能还会需要关联到其它表，这时写的语句可能
会很长，如果这个动作频繁发生的话，我们可以创建视图，这以后，我
们只需要select * from view1就可以啦～，是不是很方便呀～
第三点：使用视图，基表中的数据就有了一定的安全性
因为视图是虚拟的，物理上是不存在的，只是存储了数据的集合，我们可以
将基表中重要的字段信息，可以不通过视图给用户，视图是动态的数据的集
合，数据是随着基表的更新而更新。同时，用户对视图，不可以随意的更改
和删除，可以保证数据的安全性。
第四点：可以合并分离的数据，创建分区视图
随着社会的发展，公司的业务量的不断的扩大，一个大公司，下属都设有很
多的分公司，为了管理方便，我们需要统一表的结构，定期查看各公司业务
情况，而分别看各个公司的数据很不方便，没有很好的可比性，如果将这些
数据合并为一个表格里，就方便多啦，这时我们就可以使用union关键字，
将各分公司的数据合并为一个视图。
以上，就是我认为视图的作用，实际上很多公司都使用视图来查询数据的。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/prefect/p/5633087.html
