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    Simple Log Service:GROUP BY 句

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    Simple Log Service:GROUP BY 句

    最終更新日:May 28, 2025

    GROUP BY 句は、多くの場合、集計関数と共に使用され、1 つ以上の列の値に基づいてクエリ結果の行を分類します。これにより、値の一意の組み合わせごとにサマリー行が作成され、データ分析が向上します。さらに、GROUP BY は、ROLLUP、CUBE、および GROUPING SETS と組み合わせて、グループ化機能を強化し、より多くの分析オプションを提供できます。

    基本構文

    GROUP BY

    GROUP BY 句は、分析結果をグループ化します。

    SELECT 
 key1,
  ...
 aggregate_function
 GROUP BY 
 key,...

    パラメータ:

    • key1: 値でグループ化する列。ログフィールド名または集計関数の結果列によるグループ化をサポートします。GROUP BY 句は、単一または複数の列をサポートします。

    • aggregate_function: 各グループに適用される 集計関数 (count、min、max、avg、sum など)。

    GROUP BY ROLLUP

    GROUP BY ROLLUP 句は、各グループのサマリーとすべてのグループの合計を作成します。たとえば、GROUP BY ROLLUP (a, b) の結果セットには、(a, b)、(a, null)、および (null, null) が含まれます。 

    SELECT
key1,
 ...
aggregate_function 
GROUP BY ROLLUP (key1,...)

    パラメータ:

    • key1: 値でグループ化する列。ログフィールド名または集計関数の結果列によるグループ化をサポートします。GROUP BY 句は、単一または複数の列をサポートします。

    • aggregate_function: 各グループに適用される 集計関数 (count、min、max、avg、sum など)。

    GROUP BY CUBE

    GROUP BY CUBE 句は、考えられるすべての列の組み合わせでグループ化します。たとえば、GROUP BY CUBE (a, b) の結果セットには、(a, b)、(null, b)、(a, null)、および (null, null) が含まれます。 

    SELECT 
key1,
...
aggregate_function 
GROUP BY CUBE (key1,...)

    パラメータ:

    • key1: 値でグループ化する列。ログフィールド名または集計関数の結果列によるグループ化をサポートします。GROUP BY 句は、単一または複数の列をサポートします。

    • aggregate_function: 各グループに適用される 集計関数 (count、min、max、avg、sum など)。

    GROUP BY GROUPING SETS

    GROUP BY GROUPING SETS 句は、列を順番にグループ化します。たとえば、GROUP BY GROUPING SETS (a, b) の結果セットには、(a, null) と (null, b) が含まれます。 

    SELECT 
key1，
... 
aggregate_function
GROUP BY GROUPING SETS (key1,...)

    パラメータ:

    • key1: 値でグループ化する列。ログフィールド名または集計関数の結果列によるグループ化をサポートします。GROUP BY 句は、単一または複数の列をサポートします。

    • aggregate_function: 各グループに適用される 集計関数 (count、min、max、avg、sum など)。

    例

    重要

    SQL 文では、GROUP BY 句を使用する場合、SELECT 文では以下のみを選択できます。

    • GROUP BY 句で指定された列。

    • 任意の列に対する集計計算の結果 (たとえば、COUNT()、SUM() など)。

    GROUP BY 句に含まれていない列を直接選択することは許可されていません。これは、グループ化後にそれらの値が一意ではなくなり、あいまいさが生じる可能性があるためです。たとえば、次の文は無効です。 

    * | SELECT status, request_time, COUNT(*) AS PV GROUP BY status

    これは、request_time が GROUP BY 句の一部ではなく、集計されていないためです。

    正しい形式は次のとおりです。 

    * | SELECT status, arbitrary(request_time), COUNT(*) AS PV GROUP BY status

    arbitrary(request_time) は、request_time を集計する方法であり、各グループからランダムな request_time 値が選択されることを示します。このアプローチは、SQL 構文規則に準拠し、クエリ要件を満たしています。

    • 例 1: 状態コード別にページビュー (PV) をカウントする

      • クエリ文

        * | SELECT status, count(*) AS PV GROUP BY status

      • クエリ結果group by

    • 例 2: ウェブサイトアクセスの 1 時間ごとの PV をカウントする

      • クエリ文

        __time__ フィールドは、Simple Log Service の予約フィールドであり、時間列を表します。time は date_trunc('hour', __time__) のエイリアスです。詳細については、「date_trunc 関数」をご参照ください。 

        * |
SELECT
  count(*) AS PV,
  date_trunc('hour', __time__) AS time
GROUP BY
  time
ORDER BY
  time
LIMIT
  1000

      • クエリ結果group by

    • 例 3: 5 分間隔で PV をカウントする

      • クエリ文

        date_trunc 関数は一定の間隔でカウントするため、カスタムの時間ベースの統計分析に剰余演算を使用できます。たとえば、%300 は、データを 5 分間隔でグループ化するための剰余演算を表します。 

        * |
SELECT
  count(*) AS PV,
  __time__-__time__ % 300 AS time
GROUP BY
  time
LIMIT
  1000

      • クエリ結果group by

    • 例 4: リクエストメソッドとステータス別にグループ化し、各メソッドのアクセスデータと各ステータスのカウントを計算する

      • クエリ文

        * |
SELECT
  request_method,
  status,
  count(*) AS PV
GROUP BY
  GROUPING SETS (request_method, status)

      • クエリ結果GROUPING SETS

    • 例 5: セット (null, null)、(request_method, null)、(null, status)、および(request_method, status) を使用してリクエストメソッドとステータス別にグループ化し、各グループのアクセス数を計算する

      • クエリ文

        * |
SELECT
  request_method,
  status,
  count(*) AS PV
GROUP BY
 CUBE (request_method, status)

      • クエリ結果CUBE

    • 例 6: セット (request_method, status)、(request_method, null)、および(null, null) を使用してリクエストメソッドとステータス別にグループ化し、各グループのアクセス数を計算する

      • クエリ文

        * |
SELECT
  request_method,
  status,
  count(*) AS PV
GROUP BY
 ROLLUP (request_method, status)

      • クエリ結果ROLLUP