GROUP BY 子句
GROUP BY 子句将 SELECT 查询切换到聚合模式，其工作方式如下：
GROUP BY子句包含一个表达式列表（或一个单一表达式，该表达式被视为长度为一的列表）。这个列表充当“分组键”，而每个单独的表达式将被称为“键表达式”。- SELECT、HAVING 和 ORDER BY 子句中的所有表达式 必须 基于键表达式 或 非键表达式（包括普通列）上的 聚合函数 进行计算。换句话说，从表中选择的每一列必须用于键表达式或聚合函数内部，但不能同时用于这两者。
- 聚合
SELECT查询的结果将包含与源表中“分组键”唯一值的数量相等的行。通常，这会显著减少行数，通常是几个数量级，但并不一定：如果所有“分组键”值都是唯一的，则行数保持不变。
当您希望按列数字而不是列名对表中的数据进行分组时，请启用设置 enable_positional_arguments。
还有另一种在表上运行聚合的方法。如果查询仅在聚合函数内部包含表列，则可以省略 GROUP BY 子句，默认情况下假设根据空的键集进行聚合。这类查询总是返回一行。
NULL 处理
对于分组，ClickHouse 将 NULL 视为值，并且 NULL==NULL。这与大多数其他上下文中的 NULL 处理不同。
以下是一个示例以展示这意味着什么。
假设您有这个表：
查询 SELECT sum(x), y FROM t_null_big GROUP BY y 的结果是：
您可以看到对于 y = NULL 的 GROUP BY 对 x 进行了求和，仿佛 NULL 是这个值。
如果您将多个键传递给 GROUP BY，结果将给出选择的所有组合，仿佛 NULL 是一个特定值。
ROLLUP 修饰符
ROLLUP 修饰符用于根据 GROUP BY 列表中的顺序计算键表达式的子总计。子总计行将添加到结果表之后。
子总计是按相反的顺序计算的：首先计算列表中最后一个键表达式的子总计，然后是前一个，以此类推，直到第一个键表达式。
在子总计行中，已经“分组”的键表达式的值被设置为 0 或空行。
请注意 HAVING 子句可能会影响子总计结果。
示例
考虑表 t：
查询：
由于 GROUP BY 部分有三个键表达式，结果包含四个带有从右到左“卷起”的子总计的表：
GROUP BY year, month, day;GROUP BY year, month（并且day列填充为零）；GROUP BY year（现在month, day列均填充为零）；- 以及总计（所有三个键表达式列均为零）。
相同的查询也可以使用 WITH 关键字书写。
另见
- group_by_use_nulls 设置以兼容 SQL 标准。
CUBE 修饰符
CUBE 修饰符用于计算 GROUP BY 列表中键表达式的每个组合的子总计。子总计行将添加到结果表之后。
在子总计行中，所有“分组”的键表达式的值被设置为 0 或空行。
请注意 HAVING 子句可能会影响子总计结果。
示例
考虑表 t：
查询：
由于 GROUP BY 部分有三个键表达式，结果包含八个带有所有键表达式组合的子总计的表：
GROUP BY year, month, dayGROUP BY year, monthGROUP BY year, dayGROUP BY yearGROUP BY month, dayGROUP BY monthGROUP BY day- 以及总计。
不在 GROUP BY 中的列填充为零。
相同的查询还可以使用 WITH 关键字书写。
另见
- group_by_use_nulls 设置以兼容 SQL 标准。
WITH TOTALS 修饰符
如果指定了 WITH TOTALS 修饰符，将计算另一行。该行的键列将包含默认值（零或空行），而聚合函数的列将对所有行进行计算（“总计”值）。
此额外行仅在 JSON*、TabSeparated* 和 Pretty* 格式中生成，独立于其他行：
- 在
XML和JSON*格式中，该行输出为单独的“总计”字段。 - 在
TabSeparated*、CSV*和Vertical格式中，该行在主要结果之后出现，前面有一行空行（在其他数据之后）。 - 在
Pretty*格式中，该行输出为主要结果之后的单独表。 - 在
Template格式中，该行根据指定模板输出。 - 在其他格式中不可用。
总计在 SELECT 查询的结果中输出，不会在 INSERT INTO ... SELECT 中输出。
当存在 HAVING 时，可以以不同方式运行 WITH TOTALS。其行为取决于 totals_mode 设置。
配置总计处理
默认情况下，totals_mode = 'before_having'。在这种情况下，“总计”是在所有行上计算的，包括未通过 HAVING 和 max_rows_to_group_by 的行。
其他选项包括仅将通过 HAVING 的行包含在“总计”中，并在 max_rows_to_group_by 和 group_by_overflow_mode = 'any' 设置时表现不同。
after_having_exclusive - 不包含未通过 max_rows_to_group_by 的行。换句话说，“总计”的行数将少于或等于未省略 max_rows_to_group_by 时的行数。
after_having_inclusive - 包括所有未通过 max_rows_to_group_by 的行在“总计”中。换句话说，“总计”的行数将多于或等于未省略 max_rows_to_group_by 时的行数。
after_having_auto - 计算通过 HAVING 的行数。如果超过某个量（默认 50%），则在“总计”中包括所有未通过 max_rows_to_group_by 的行。否则，不包括它们。
totals_auto_threshold - 默认值为 0.5。用于 after_having_auto 的系数。
如果未使用 max_rows_to_group_by 和 group_by_overflow_mode = 'any'，则 after_having 的所有变体都是相同的，您可以使用它们中的任何一种（例如，after_having_auto）。
您可以在子查询中使用 WITH TOTALS，包括在 JOIN 子句中的子查询（在此情况下，相应的总计值会合并）。
GROUP BY ALL
GROUP BY ALL 相当于列出所有未作为聚合函数的 SELECT 表达式。
例如：
与以下内容相同：
对于一个特殊情况，如果有一个函数拥有聚合函数和其他字段作为其参数，则 GROUP BY 键将包含我们可以从中提取的最大非聚合字段。
例如：
与以下内容相同：
示例
示例：
与 MySQL 相对（并符合标准 SQL），您不能获取某个不在键或聚合函数中的列的一些值（常量表达式除外）。为了解决这个问题，您可以使用 'any' 聚合函数（获取首次遇到的值）或 'min/max'。
示例：
对于遇到的每个不同的键值，GROUP BY 计算一组聚合函数值。
GROUPING SETS 修饰符
这是最一般的修饰符。 该修饰符允许手动指定多个聚合键集（分组集）。 对每个分组集单独执行聚合，然后将所有结果合并在一起。 如果某一列未在分组集中，则用默认值填充。
换句话说，上述修饰符可以通过 GROUPING SETS 表示。
尽管带有 ROLLUP、CUBE 和 GROUPING SETS 修饰符的查询在语法上是相等的，但它们的执行可能有所不同。
当 GROUPING SETS 尝试并行执行所有内容时，ROLLUP 和 CUBE 会在单线程中执行聚合的最终合并。
在源列包含默认值的情况下，可能很难区分一行是否属于使用这些列作为键的聚合。
为了解决这个问题，必须使用 GROUPING 函数。
示例
以下两个查询是等效的。
另见
- group_by_use_nulls 设置以兼容 SQL 标准。
实现细节
聚合是列式数据库管理系统最重要的特性之一，因此它的实现是 ClickHouse 最优化的部分之一。默认情况下，聚合是在内存中使用哈希表进行的。它有 40 多个特化版本，依据“分组键”数据类型自动选择。
根据表排序键的 GROUP BY 优化
如果表通过某个键排序，并且 GROUP BY 表达式至少包含排序键的前缀或单射函数，则聚合可以更有效地执行。在这种情况下，当从表中读取新的键时，可以最终确定聚合的中间结果并发送给客户端。此行为通过设置 optimize_aggregation_in_order 开启。这种优化在聚合期间减少了内存使用，但在某些情况下可能会减慢查询执行速度。
在外部内存中的 GROUP BY
您可以启用将临时数据转储到磁盘的功能，以限制在 GROUP BY 期间的内存使用。
设置 max_bytes_before_external_group_by 确定转储 GROUP BY 临时数据到文件系统的内存消耗阈值。如果设置为 0（默认值），则禁用。
或者，您可以设置 max_bytes_ratio_before_external_group_by，这允许在查询达到特定的内存使用阈值之前仅在外部内存中使用 GROUP BY。
使用 max_bytes_before_external_group_by 时，我们建议您将 max_memory_usage 设置为大约两倍（或 max_bytes_ratio_before_external_group_by=0.5）。这是因为聚合有两个阶段：读取数据并形成中间数据（1）和合并中间数据（2）。只能在阶段 1 期间将数据转储到文件系统中。如果临时数据没有转储，那么阶段 2 可能会需要与阶段 1 相同数量的内存。
例如，如果设置了 max_memory_usage 为 10000000000 并且您希望使用外部聚合，那么将 max_bytes_before_external_group_by 设置为 10000000000 并将 max_memory_usage 设置为 20000000000 是有意义的。当触发外部聚合时（如果至少有一次临时数据转储），最大内存消耗仅比 max_bytes_before_external_group_by 稍高。
在分布式查询处理中，外部聚合在远程服务器上执行。为了使请求者服务器仅使用少量 RAM，设置 distributed_aggregation_memory_efficient 为 1。
在合并刷新到磁盘的数据时，以及在启用 distributed_aggregation_memory_efficient 设置时合并来自远程服务器的结果时，消耗的 RAM 最高为 1/256 * the_number_of_threads。
启用外部聚合时，如果数据少于 max_bytes_before_external_group_by（即数据未刷新），查询运行与未进行外部聚合时一样快。如果任何临时数据被刷新，运行时间将延长几倍（大约三倍）。
如果您在 GROUP BY 之后有一个带有 LIMIT 的 ORDER BY，那么所使用的 RAM 的量取决于 LIMIT 中的数据量，而不是整个表的量。但如果 ORDER BY 没有 LIMIT，请不要忘记启用外部排序 (max_bytes_before_external_sort)。
