Snowpark Migration Accelerator: グループ別¶

説明¶

GROUPBY 句は、指定された式に基づいて行をグループ化し、各グループの集計関数を計算します。Databricks SQL は、 GROUPING SETS、 CUBE、 ROLLUP 句によって高度なグループ化オプションを提供し、同じデータセットに対して複数の集計を可能にします。GROUP BY 句で正規グループ化表現とこれらの高度なオプションを組み合わせ、 GROUPING SETS の中にネストすることができます。(Databricks SQL 言語参照 GROUP BY)。

指定した列で同じ値を共有する行をグループ化し、各グループについて集計関数（SUM、 COUNT、 AVG など）を計算します。GROUP BY 句には以下を含めることができます。

列の名前
SELECT リスト内の位置を参照する数値。
任意の有効な式

拡張機能：

GROUP BY CUBE、 GROUP BY GROUPING SETS、および GROUP BY ROLLUP

Snowflake SQL 言語参照 GROUP BY

構文¶

GROUP BY ALL

GROUP BY group_expression [, ...] [ WITH ROLLUP | WITH CUBE ]

GROUP BY { group_expression | { ROLLUP | CUBE | GROUPING SETS } ( grouping_set [, ...] ) } [, ...]

grouping_set
   { expression |
     ( [ expression [, ...] ] ) }

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SELECT ...
  FROM ...
  [ ... ]
  GROUP BY groupItem [ , groupItem [ , ... ] ]
  [ ... ]
  
SELECT ...
  FROM ...
  [ ... ]
  GROUP BY ALL
  [ ... ]
groupItem ::= { <column_alias> | <position> | <expr> }

SELECT ...
FROM ...
[ ... ]
GROUP BY CUBE ( groupCube [ , groupCube [ , ... ] ] )
[ ... ]

groupCube ::= { <column_alias> | <position> | <expr> }

SELECT ...
FROM ...
[ ... ]
GROUP BY GROUPING SETS ( groupSet [ , groupSet [ , ... ] ] )
[ ... ]

groupSet ::= { <column_alias> | <position> | <expr> }

SELECT ...
FROM ...
[ ... ]
GROUP BY ROLLUP ( groupRollup [ , groupRollup [ , ... ] ] )
[ ... ]

groupRollup ::= { <column_alias> | <position> | <expr> }

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サンプルソースパターン¶

セットアップデータ¶

Databricks¶

CREATE TEMP VIEW dealer (id, city, car_model, quantity) AS
VALUES (100, 'Fremont', 'Honda Civic', 10),
       (100, 'Fremont', 'Honda Accord', 15),
       (100, 'Fremont', 'Honda CRV', 7),
       (200, 'Dublin', 'Honda Civic', 20),
       (200, 'Dublin', 'Honda Accord', 10),
       (200, 'Dublin', 'Honda CRV', 3),
       (300, 'San Jose', 'Honda Civic', 5),
       (300, 'San Jose', 'Honda Accord', 8);

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Snowflake¶

CREATE TEMP TABLE dealer (id INT, city STRING, car_model STRING, quantity INT);
INSERT INTO dealer VALUES
        (100, 'Fremont', 'Honda Civic', 10),
        (100, 'Fremont', 'Honda Accord', 15),
        (100, 'Fremont', 'Honda CRV', 7),
        (200, 'Dublin', 'Honda Civic', 20),
        (200, 'Dublin', 'Honda Accord', 10),
        (200, 'Dublin', 'Honda CRV', 3),
        (300, 'San Jose', 'Honda Civic', 5),
        (300, 'San Jose', 'Honda Accord', 8);

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パターンコード¶

Databricks¶

-- 1. Sum of quantity per dealership. Group by `id`.
SELECT id, sum(quantity) FROM dealer GROUP BY id ORDER BY id;

-- 2. Use column position in GROUP by clause.
SELECT id, sum(quantity) FROM dealer GROUP BY 1 ORDER BY 1;

-- 3. Multiple aggregations.
-- 3.1. Sum of quantity per dealership.
-- 3.2. Max quantity per dealership.
SELECT id, sum(quantity) AS sum, max(quantity) AS max
    FROM dealer GROUP BY id ORDER BY id;

-- 4. Count the number of distinct dealers in cities per car_model.
SELECT car_model, count(DISTINCT city) AS count FROM dealer GROUP BY car_model;

-- 5. Count the number of distinct dealers in cities per car_model, using GROUP BY ALL
SELECT car_model, count(DISTINCT city) AS count FROM dealer GROUP BY ALL;

-- 6. Sum of only 'Honda Civic' and 'Honda CRV' quantities per dealership.
SELECT id,
         sum(quantity) FILTER (WHERE car_model IN ('Honda Civic', 'Honda CRV')) AS `sum(quantity)`
    FROM dealer
    GROUP BY id ORDER BY id;

-- 7. Aggregations using multiple sets of grouping columns in a single statement.
-- Following performs aggregations based on four sets of grouping columns.
-- 7.1. city, car_model
-- 7.2. city
-- 7.3. car_model
-- 7.4. Empty grouping set. Returns quantities for all city and car models.
SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum
    FROM dealer
    GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ())
    ORDER BY city;

-- 8.Group by processing with `ROLLUP` clause.
-- Equivalent GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), ())
SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum
    FROM dealer
    GROUP BY city, car_model WITH ROLLUP
    ORDER BY city, car_model;

-- 9. Group by processing with `CUBE` clause.
-- Equivalent GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ())
SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum
    FROM dealer
    GROUP BY city, car_model WITH CUBE
    ORDER BY city, car_model;

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id	sum(quantity)
100	32
200	33
300	13

id	sum(quantity)
100	32
200	33
300	13

id	sum	max
100	32	15
200	33	20
300	13	8

car_model	count
ホンダシビック	3
ホンダ CRV	2
ホンダアコード	3

car_model	count
ホンダシビック	3
ホンダ CRV	2
ホンダアコード	3

id	sum(quantity)
100	17
200	23
300	5

city	car_model	sum
NULL	ホンダシビック	35
NULL	ホンダアコード	33
NULL	NULL	78
NULL	ホンダ CRV	10
ダブリン	ホンダシビック	20
ダブリン	NULL	33
ダブリン	ホンダ CRV	3
ダブリン	ホンダアコード	10
フリーモント	ホンダアコード	15
フリーモント	ホンダシビック	10
フリーモント	NULL	32
フリーモント	ホンダ CRV	7
サンノゼ	ホンダアコード	8
サンノゼ	NULL	13
サンノゼ	ホンダシビック	5

city	car_model	sum
NULL	NULL	78
ダブリン	NULL	33
ダブリン	ホンダアコード	10
ダブリン	ホンダ CRV	3
ダブリン	ホンダシビック	20
フリーモント	NULL	32
フリーモント	ホンダアコード	15
フリーモント	ホンダ CRV	7
フリーモント	ホンダシビック	10
サンノゼ	NULL	13
サンノゼ	ホンダアコード	8
サンノゼ	ホンダシビック	5

city	car_model	sum
NULL	NULL	78
NULL	ホンダアコード	33
NULL	ホンダ CRV	10
NULL	ホンダシビック	35
ダブリン	NULL	33
ダブリン	ホンダアコード	10
ダブリン	ホンダ CRV	3
ダブリン	ホンダシビック	20
フリーモント	NULL	32
フリーモント	ホンダアコード	15
フリーモント	ホンダ CRV	7
フリーモント	ホンダシビック	10
サンノゼ	NULL	13
サンノゼ	ホンダアコード	8
サンノゼ	ホンダシビック	5

Snowflake¶

-- 1. Sum of quantity per dealership. Group by `id`.
SELECT id, sum(quantity) FROM dealer GROUP BY id ORDER BY id;

-- 2. Use column position in GROUP by clause.
SELECT id, sum(quantity) FROM dealer GROUP BY 1 ORDER BY 1;

-- 3. Multiple aggregations.
-- 3.1. Sum of quantity per dealership.
-- 3.2. Max quantity per dealership.
SELECT id, sum(quantity) AS sum, max(quantity) AS max
    FROM dealer GROUP BY id ORDER BY id;

-- 4. Count the number of distinct dealers in cities per car_model.
SELECT car_model, count(DISTINCT city) AS count FROM dealer GROUP BY car_model;

-- 5. Count the number of distinct dealers in cities per car_model, using GROUP BY ALL
SELECT car_model, count(DISTINCT city) AS count FROM dealer GROUP BY ALL;

-- 6. Sum of only 'Honda Civic' and 'Honda CRV' quantities per dealership.
SELECT 
    id,
    SUM(CASE WHEN car_model='Honda Civic' OR car_model='Honda CRV' THEN quantity ELSE NULL END) AS `sum(quantity)`
    FROM dealer
    GROUP BY id ORDER BY id;

-- 7. Aggregations using multiple sets of grouping columns in a single statement.
-- Following performs aggregations based on four sets of grouping columns.
-- 7.1. city, car_model
-- 7.2. city
-- 7.3. car_model
-- 7.4. Empty grouping set. Returns quantities for all city and car models.
SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum
    FROM dealer
    GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ())
    ORDER BY city NULLS FIRST;
 

-- 8. Group by processing with `ROLLUP` clause.
-- Equivalent GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), ())
SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum
    FROM dealer
    GROUP BY ROLLUP (city, car_model)
    ORDER BY city NULLS FIRST, car_model NULLS FIRST;

-- 9. Group by processing with `CUBE` clause.
-- Equivalent GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ())
SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum
    FROM dealer
    GROUP BY CUBE (city, car_model)
    ORDER BY city NULLS FIRST, car_model NULLS FIRST;

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id	sum(quantity)
100	32
200	33
300	13

id	sum(quantity)
100	32
200	33
300	13

id	sum	max
100	32	15
200	33	20
300	13	8

car_model	count
ホンダシビック	3
ホンダ CRV	2
ホンダアコード	3

car_model	count
ホンダシビック	3
ホンダ CRV	2
ホンダアコード	3

id	sum(quantity)
100	17
200	23
300	5

city	car_model	sum
NULL	ホンダシビック	35
NULL	ホンダアコード	33
NULL	NULL	78
NULL	ホンダ CRV	10
ダブリン	ホンダシビック	20
ダブリン	NULL	33
ダブリン	ホンダ CRV	3
ダブリン	ホンダアコード	10
フリーモント	ホンダアコード	15
フリーモント	ホンダシビック	10
フリーモント	NULL	32
フリーモント	ホンダ CRV	7
サンノゼ	ホンダアコード	8
サンノゼ	NULL	13
サンノゼ	ホンダシビック	5

city	car_model	sum
NULL	NULL	78
ダブリン	NULL	33
ダブリン	ホンダアコード	10
ダブリン	ホンダ CRV	3
ダブリン	ホンダシビック	20
フリーモント	NULL	32
フリーモント	ホンダアコード	15
フリーモント	ホンダ CRV	7
フリーモント	ホンダシビック	10
サンノゼ	NULL	13
サンノゼ	ホンダアコード	8
サンノゼ	ホンダシビック	5

city	car_model	sum
NULL	NULL	78
NULL	ホンダアコード	33
NULL	ホンダ CRV	10
NULL	ホンダシビック	35
ダブリン	NULL	33
ダブリン	ホンダアコード	10
ダブリン	ホンダ CRV	3
ダブリン	ホンダシビック	20
フリーモント	NULL	32
フリーモント	ホンダアコード	15
フリーモント	ホンダ CRV	7
フリーモント	ホンダシビック	10
サンノゼ	NULL	13
サンノゼ	ホンダアコード	8
サンノゼ	ホンダシビック	5

既知の問題¶

問題は見つかりませんでした

Snowpark Migration Accelerator: グループ別¶

説明¶

構文¶

サンプルソースパターン¶

セットアップデータ¶

Databricks¶

Snowflake¶

パターンコード¶

Databricks¶

Snowflake¶

既知の問題¶

関連 EWIs¶