Теория: Группировка (GROUP)

С агрегатными функциями связано множество разных задач. Например, они помогают вывести общее число топиков для каждого пользователя. Так это может выглядеть:

SELECT COUNT(*) FROM topics WHERE user_id = 3;
SELECT COUNT(*) FROM topics WHERE user_id = 4;
-- ...

При этом здесь мы сталкиваемся с одной сложностью — невозможно выполнить данную задачу за один запрос, используя только функции. Нам придется делать выборку для каждой категории индивидуально, а это долго и неудобно. Если пользователей тысячи, то такое решение вопроса неприемлемо в принципе.

Подобные задачи возникают настолько часто, что для них существует специальная форма GROUP BY. В этом уроке мы изучим, как работает эта функция.

GROUP BY

Эта функция группирует строки по определенному признаку и выполняет подсчеты внутри каждой группы независимо от других групп:

SELECT user_id, COUNT(*) FROM topics GROUP BY user_id;

 user_id | count
---------+-------
      71 |     1
      80 |     1
      84 |     3
      92 |     1
      60 |     1
      97 |     2
      98 |     1
      44 |     1
      40 |     1
      43 |     1

В запросе выше мы создали группы записей по значению поля user_id. Эти данные можно представить себе как набор виртуальных таблиц, каждая из которых содержит все записи по одному пользователю. Подсчет количества идет по каждому пользователю независимо от других. К результатам такой выборки можно применять сортировку и лимитирование:

SELECT user_id, COUNT(*) FROM topics GROUP BY user_id ORDER BY count DESC LIMIT 3;

 user_id | count
---------+-------
      84 |     3
      97 |     2
      57 |     2

С помощью сортировки мы можем обращаться не только к полям самой таблицы, но и к вычисленному значению. По умолчанию имя этого виртуального поля совпадает с именем функции, но его можно изменить с помощью механизма псевдонимов:

SELECT user_id, COUNT(*) AS topics_count
  FROM topics
  GROUP BY user_id
  ORDER BY topics_count DESC
  LIMIT 3;

Псевдонимы создаются не только для агрегатных значений, но и для любых имен в запросе. Переименовываются даже существующие поля. Общая структура имени выглядит так: <expression> AS <name>.

У псевдонимов есть одно удобное свойство. Если определить их в одном месте, они становятся доступны в других частях SQL-запроса:

SELECT first_name AS name FROM users ORDER BY name;

Теперь попытаемся выполнить следующий запрос:

SELECT user_id, created_at, COUNT(*) AS topics_count FROM topics GROUP BY user_id;

Запрос завершится с ошибкой:

Чтобы лучше понять работу GROUP BY, разберемся, почему запрос выше не сработает.

Дело в том, что группировка обращается к записям в таблице и создает из них независимые группы записей, по которым проводится анализ.

Группа записей — не то же самое, что одна запись. Мы не можем просто взять и указать имя любого поля — база данных сама не выберет какое-то значение из этой группы. Такое поведение создает неоднозначность и не несет в себе смысла.

СУБД отслеживает такие ошибки и просит выполнить одно из двух действий:

Действие 1 — указать поле created_at в выражении GROUP BY. Тогда значение поля для каждой записи из группы будет одинаковым — в этом и суть группировки. Значит, СУБД однозначно определит, что нужно добавить в результат:

SELECT user_id, created_at, COUNT(*) AS topics_count
      FROM topics
      GROUP BY user_id, created_at;

     user_id |       created_at        | topics_count
    ---------+-------------------------+--------------
          40 | 2018-12-05 18:40:05.603 |            1
          67 | 2018-12-06 05:23:40.65  |            1

Такой запрос выполнит группировку сначала по user_id, а затем по дате создания. Даты создания у всех топиков почти наверняка уникальны, поэтому вся таблица разобьется на группы по одному элементу. Смысла в таком запросе не очень много, гораздо полезнее сделать то же самое с разбивкой по дням или месяцам. Тогда можно будет увидеть, сколько топиков создает конкретный пользователь каждый день:

-- В этом запросе используется функция EXTRACT,
-- которая извлекает значения из даты: например, номер дня или месяца
SELECT user_id, EXTRACT(day from created_at) AS day, COUNT(*) AS topics_count
FROM topics
GROUP BY user_id, day
ORDER BY user_id;

user_id | day | topics_count
--------+-----+--------------
      1 |   5 |            1
      1 |   6 |            1
      4 |   6 |            1
      6 |   5 |            1
      7 |   6 |            2
      8 |   5 |            1
      9 |   6 |            1

Действие 2 — использовать created_at внутри агрегатной функции. В таком случае мы получим результат на основе анализа всех значений в рамках группы. Например, добавление вызова MAX(created_at) посчитает дату последнего добавленного топика для каждой группы:

SELECT user_id, MAX(created_at), COUNT(*) AS topics_count
FROM topics
GROUP BY user_id;

user_id |           max           | topics_count
--------+-------------------------+--------------
     40 | 2018-12-05 18:40:05.603 |            1
     67 | 2018-12-06 05:23:40.65  |            1
     49 | 2018-12-06 14:55:08.99  |            1
     43 | 2018-12-06 00:20:11.835 |            1

HAVING

Иногда встречаются более сложные ситуации, в которых нужно проводить анализ только по некоторым группам. Предположим, что мы хотим выбрать всех пользователей, у которых количество топиков больше одного. Эта задача сводится к поиску групп, в которых более одной записи.

Подобный запрос невозможно сделать через WHERE, потому что эти условия применяются к записям исходной выборки, еще до создания самих групп.

В этой задаче понадобится дополнение к GROUP BY, которое называется HAVING:

SELECT user_id, COUNT(*) FROM topics
  GROUP BY user_id
  HAVING COUNT(*) > 1;

 user_id | count
---------+-------
      84 |     3
      97 |     2
      57 |     2
      30 |     2
      83 |     2
       7 |     2
      38 |     2
       1 |     2
(8 rows)

Подчеркнем, что HAVING нужен для отбора групп по какому-то агрегатному признаку — например, количеству записей в группе. Если вам надо посмотреть значение конкретного поля, используйте именно WHERE.

Группировка — это мощный, но в то же время сложный инструмент, который помогает анализировать данные в таблицах. Не заморачивайтесь над тем, чтобы выучить группировку от и до прямо сейчас. Опытные разработчики пользуются ей не каждый день и сами постоянно подсматривают в документацию.

Важно понимать спектр задач, для которых группировка подходит, а остальное — дело техники и умения читать документацию. Это общее правило, характерное и для многих других аспектов баз данных.

Выводы

В этом уроке мы изучили форму GROUP BY и узнали, как работает эта функция. Теперь вы лучше понимаете агрегатные функции и можете выполнять даже сложные задачи за один запрос.