As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Cláusula GROUP BY A cláusula GROUP BY identifica as colunas de agrupamento para a consulta. As colunas de agrupamento devem ser declaradas quando a consulta computa agregadas com funções padrão como SUM, AVG e COUNT. Se uma função agregada estiver presente na expressão SELECT, qualquer coluna na expressão SELECT que não esteja em uma função agregada deverá estar na cláusula GROUP BY. Para obter mais informações, consulte [AWS Clean Rooms Funções do Spark SQL](sql-functions-topic-spark.md). ## Sintaxe ``` GROUP BY group_by_clause [, ...] group_by_clause := { expr | ROLLUP ( expr [, ...] ) | } ``` ## *Parâmetros* *expr* A lista de colunas ou de expressões deve corresponder à lista de expressões não agregadas na lista de seleção da consulta. Por exemplo, considere a seguinte consulta simples. ``` select listid, eventid, sum(pricepaid) as revenue, count(qtysold) as numtix from sales group by listid, eventid order by 3, 4, 2, 1 limit 5; listid | eventid | revenue | numtix -------+---------+---------+-------- 89397 | 47 | 20.00 | 1 106590 | 76 | 20.00 | 1 124683 | 393 | 20.00 | 1 103037 | 403 | 20.00 | 1 147685 | 429 | 20.00 | 1 (5 rows) ``` Nesta consulta, a lista de seleção consiste em duas expressões agregadas. A primeira usa a função SUM e a segunda usa a função COUNT. As duas colunas restantes, LISTID e EVENTID, devem ser declaradas como colunas de agrupamento. As expressões na cláusula GROUP BY também podem fazer referência à lista de seleção usando números ordinais. O exemplo anterior poderia ser abreviado da seguinte forma. ``` select listid, eventid, sum(pricepaid) as revenue, count(qtysold) as numtix from sales group by 1,2 order by 3, 4, 2, 1 limit 5; listid | eventid | revenue | numtix -------+---------+---------+-------- 89397 | 47 | 20.00 | 1 106590 | 76 | 20.00 | 1 124683 | 393 | 20.00 | 1 103037 | 403 | 20.00 | 1 147685 | 429 | 20.00 | 1 (5 rows) ``` *ROLLUP* Você pode usar a extensão de agregação ROLLUP para executar o trabalho de múltiplas operações GROUP BY em uma única instrução. Para obter mais informações sobre extensões de agregação e funções relacionadas, consulte [Extensões de agregação](GROUP_BY_aggregation-extensions.md). # Extensões de agregação AWS Clean Rooms suporta extensões de agregação para realizar o trabalho de várias operações GROUP BY em uma única instrução. ## *GROUPING SETS* Calcula um ou mais conjuntos de agrupamento em uma única instrução. Um conjunto de agrupamento é o conjunto de uma única cláusula GROUP BY, um conjunto de 0 ou mais colunas pelo qual você pode agrupar o conjunto de resultados de uma consulta. GROUP BY GROUPING SETS é equivalente a executar uma consulta UNION ALL em um conjunto de resultados agrupado por colunas diferentes. Por exemplo, GROUP BY GROUPING SETS((a), (b)) é equivalente a GROUP BY a UNION ALL GROUP BY b. O exemplo a seguir retorna o custo dos produtos da tabela de pedidos agrupados de acordo com as categorias de produtos e o tipo de produto vendido. ``` SELECT category, product, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY GROUPING SETS(category, product); category | product | total ----------------------+----------------------+------- computers | | 2100 cellphones | | 1610 | laptop | 2050 | smartphone | 1610 | mouse | 50 (5 rows) ``` ## *ROLLUP* Assume uma hierarquia em que as colunas anteriores são consideradas pais das colunas subsequentes. ROLLUP agrupa os dados pelas colunas fornecidas, retornando linhas de subtotal extras representando os totais em todos os níveis de colunas de agrupamento, além das linhas agrupadas. Por exemplo, você pode usar GROUP BY ROLLUP((a), (b)) para retornar um conjunto de resultados agrupado primeiro por a, depois por b, assumindo que b é uma subseção de a. ROLLUP também retorna uma linha com todo o conjunto de resultados sem colunas de agrupamento. GROUP BY ROLLUP((a), (b)) é equivalente a GROUP BY GROUPING SETS((a,b), (a), ()). O exemplo a seguir retorna o custo dos produtos da tabela de pedidos agrupados primeiro por categoria, depois por produto, com o produto como uma subdivisão da categoria. ``` SELECT category, product, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY ROLLUP(category, product) ORDER BY 1,2; category | product | total ----------------------+----------------------+------- cellphones | smartphone | 1610 cellphones | | 1610 computers | laptop | 2050 computers | mouse | 50 computers | | 2100 | | 3710 (6 rows) ``` ## *CUBE* Agrupa os dados pelas colunas fornecidas, retornando linhas de subtotal extras representando os totais em todos os níveis de colunas de agrupamento, além das linhas agrupadas. CUBE retorna as mesmas linhas que ROLLUP, enquanto inclui linhas de subtotal adicionais para cada combinação de coluna de agrupamento não contemplada por ROLLUP. Por exemplo, você pode usar GROUP BY CUBE((a), (b)) para retornar um conjunto de resultados agrupado primeiro por a, depois por b, assumindo que b é uma subseção de a, depois apenas por b. CUBE também retorna uma linha com todo o conjunto de resultados sem colunas de agrupamento. GROUP BY CUBE((a), (b)) é equivalente a GROUP BY GROUPING SETS((a,b), (a), (b), ()). O exemplo a seguir retorna o custo dos produtos da tabela de pedidos agrupados primeiro por categoria, depois por produto, com o produto como uma subdivisão da categoria. Ao contrário do exemplo anterior para ROLLUP, a instrução retorna resultados para cada combinação de coluna de agrupamento. ``` SELECT category, product, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY CUBE(category, product) ORDER BY 1,2; category | product | total ----------------------+----------------------+------- cellphones | smartphone | 1610 cellphones | | 1610 computers | laptop | 2050 computers | mouse | 50 computers | | 2100 | laptop | 2050 | mouse | 50 | smartphone | 1610 | | 3710 (9 rows) ```