T-SQL Clauses: GROUP BY und HAVING

Geschrieben von: Christian Holm
Kategorie: Datenbank

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Die beiden T-SQL Clauses GROUP BY und HAVING, ob in Kombination verwendet oder nicht, dienen allgemein zum Gruppieren von Datenspalten. Dies geschieht in Verbindung mit dem SELECT Statement. Diese Gruppierung ist vor allem bei größeren ("rohen") Datenmengen von Vorteil, da hierbei die Daten schnell und übersichtlich in einzelne Gruppen gegliedert werden. Die dadurch durchgeführten Änderungen werden dabei nicht permanent in der Datenbank gespeichert.

In diesem Artikel präsentiere ich Ihnen einmal die Basics über die beiden Clauses und werde dabei mit kleinen Beispielen die Theorie veranschaulichen.

Die GROUP BY Clause

In Verbindung mit einer (optionalen) Aggregate Function faßt die GROUP BY Clause die betroffenen Datenspalten im zurückgelieferten Ergebnis der Query (Datenbankabfrage) in einzelne Gruppen zusammen. Mit Aggregate Function ist eine Funktion gemeint, die eine Berechung/Manipulation (z.B. SUM, MAX, MIN) mit der angegebenen Spalte durchführt. Hierbei ist aber zu beachten, daß die GROUP BY Clause zwar die betroffene(n) Datenspalte(n) in einzelne Gruppen teilt, aber keine Sortierung durchführt. Daher sollte bei zusätzlicher Sortierungsanfordernis eine ORDER BY Clause verwendet werden.

Weiters ist bei der Verwendung der Clause zu beachten, daß Spalten mit Datentyp ntext, text oder image nicht zum Gruppieren verwendet werden können. Der Gruppierungsarbeit sind aber auch Grenzen gesetzt. Die Größe der Datenspalten ist begrenzt, da max. 8060 Bytes im Zwischentabellenspeicher abgelegt werden können.

Prinzipiell sieht die Clause in der Verwendenung so aus bzw. kann sie folgende (optionale) Argumente noch zusätzlich aufnehmen:

GROUP BY ALL Ausdruck-Kommaliste (mit/ohne Aggregate Function) WITH CUBE / ROLLUP

Hierbei bedeutet - wobei Angaben in Kursivschrift als optional gelten:

• ALL: liefert alle Gruppen, auch wenn sie nicht verändert wurden, weil sie die angegebenen Kriterien nicht erfüllt haben. Dadurch ist es nicht möglich ALL mit CUBE oder ROLLUP zu verwenden (siehe später). Leere Spalten werden mit null Werten belegt.
• Ausdruck-Kommaliste: hier werden alle zu gruppierenden Spalten angegeben. Die Trennung der einzelnen Spalten erfolgt durch Kommas. Wichtig dabei ist, daß in dieser Liste keine Aliases (z.B. LN AS 'Last Name') verwendet werden. Zudem können maximal 10 Ausdrücke in einem Job verarbeitet werden. Ein Ausdruck, der nicht in Verbindung mit einer Aggregate Function steht muß in der Ausdruck-Kommaliste enthalten sein. Die Clause beginnt mit Gruppierung in Richtung links nach rechts der angegebenen Spalten
• WITH: ist das Bindeverb für CUBE und ROLLUP. CUBE bietet die Möglichkeit eine Zusammenfassungsdatenreihe zwischen den einzelenen Gruppen einzufügen. ROLLUP hingegen bietet zusätzlich zur CUBE Funktion eine hierarchische Ordnung - Bottom To Top - der einzelnen Gruppen.

Sehen wir uns zu der GROUP BY Clause ein paar einfache Beispiele an. Die Queries wurden gegen die Northwind SQL-Datenbank gefahren. Wie Sie vielleicht wissen bietet der MS SQL Server u.a. ein bequeme Möglichkeit den Sytanx von Queries zu überprüfen und zugleich diesen gegen die Datenbank zu fahren - nämlich im SQL Query Analyzer.

Die erste Aufgabe besteht darin, aus der Products Tabelle der Northwind Datenbank alle Produkte aufzulisten und die Summe der im Lager vorhandenen Einheiten zu ermitteln. Es ist nach dem Produktnamen zu gruppieren. Eine mögliche Lösung wäre:

SELECT ProductName, SUM(UnitsInStock) AS 'Units In Stock' FROM Products GROUP BY ProductName

Um das Ergebnis zu veranschaulichen, hier die Query und ein Auschnitt aus dem Ergebnis der Query:

Als nächstes sollen der Produktname und die SupplierId wieder aus der Products Tabelle aufgelistet werden. Jetzt soll aber nach der SupplierID gruppiert und WITH CUBE verwendet werden:

SELECT ProductName,SupplierId FROM Products GROUP BY SupplierId, ProductName
WITH CUBE

Dargestellt im SQL Query Analyzer sieht dies wieder so aus:

Weil wir schon bei CUBE sind, tauschen wir dies gegen ROLLUP und sehen uns das Ergebnis an:

SELECT ProductName,SupplierId FROM Products GROUP BY SupplierId, ProductName
WITH ROLLUP

Auf den ersten Blick eigentlich hier kein Unterschied gegenüber dem vorigen Screenshot. Sehen wir uns aber die Rowcounts (im folgenden Screenshot roter Kringel) an und scrollen wir beim CUBE ans Ende der Rowliste - da sehen wir einen gewaltigen Unterschied:

CUBE hat die Datenreihen die keine SupplierId besitzen, mit null ausgewiesen - das ist ja ok! Aber ROLLUP hat durch die hierarchische Ordnung diese "leeren" Felder nochmals gruppiert und angeordnet.

Die HAVING Clause

Diese Clause wird üblicherweise mit der GROUP BY Clause kombiniert verwendet. Man verwendet sie quasi wie eine WHERE Clause in Verbindung mit der GROUP BY Clause - z.B. als ein Eingrenzungskriterum zur Gruppierung. Diese Annahme der Ähnlichkeit zur WHERE Clause bestätigt sich auch darin, daß sie ohne GROUP BY verwendet, sich auch wie diese verhält. Zu beachten ist, daß wie bei der ORDER BY Clause die Datentypen ntext, text oder image nicht zulässig sind.

Die HAVING Clause nimmt folgenden Syntax:

HAVING Kriterumsausdruck

Wenn wir also unser erstes Beispiel recyclen und zusätzlich ein Eingrenzungskriterum anwenden, d.h. es sollen nur jene Produkte angezeigt werden deren Stückzahl unter 30 liegt, sieht das SQL Statement so aus:

SELECT ProductName, SUM(UnitsInStock) AS 'Units In Stock' FROM Products 
GROUP BY ProductName HAVING SUM(UnitsInStock) < 30

Im Query Analyzer stellt sich dann so dar:

Wie erwartet tritt unsere gewünschte Einschränkung ein.

Schlußbemerkung

Dieser Artikel sollte als Tutorial dienen um Ihnen anhand von einfachen Beispielen die beiden T-SQL Clauses GROUP BY und HAVING vorzustellen. Diese können sich bei der Gruppierung bzw. Auswertung von größeren Datenmengen als sehr nützlich erweisen.

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