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    Simple Log Service：GROUP BY子句

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    Simple Log Service：GROUP BY子句

    更新時間：Sep 25, 2026

    GROUP BY 子句通常與彙總函式一起使用，按照一列或多列的值對查詢結果中的資料行分組，為每個不同的組合產生一個合計列。除顯式指定分組鍵外，還可以使用 GROUP BY ALL 根據 SELECT 列表自動確定分組鍵，或搭配 ROLLUP、CUBE 和 GROUPING SETS 子句擴充分組功能。

    基本文法

    可根據分析情境選擇以下分組寫法，其中 ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS 在 GROUP BY 基礎上擴充分組功能：

    分析情境

    適用寫法

    按顯式指定的列或運算式對分析結果分組（最常用）

    GROUP BY

    分組鍵較多或需要調整分析維度，由 SELECT 列表自動確定分組鍵

    GROUP BY ALL

    為每個分組返回一個小計，為所有分組返回一個總計

    GROUP BY ROLLUP

    按照所有可能的列組合分組

    GROUP BY CUBE

    按照指定的多個分組集合分別分組

    GROUP BY GROUPING SETS

    重要

    在 SQL 陳述式中，普通分組查詢的 SELECT 列表只能包含以下內容：

    • GROUP BY 子句中指定的列或運算式

    • 對任意列的彙總計算結果，如 COUNT()、SUM() 等

    • 使用 GROUP BY ALL 時，分組鍵由 SELECT 列表自動推導，無需在 GROUP BY 子句中重複列出。

    • 還可以在分組結果上使用視窗函數，參見樣本 9。

    直接選擇非 GROUP BY 列是不允許的，因為這些列的值在分組後可能不唯一，無法明確其含義。例如，以下語句是非法的：

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

    原因是 request_time 並未包含在 GROUP BY 子句中，也未彙總。正確的寫法可以是：

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

    arbitrary(request_time) 是對 request_time 彙總的一種方式，表示從每個分組中任意選取一個 request_time 值，既符合 SQL 文法規則，又能滿足查詢需求。

    GROUP BY

    對分析結果分組。

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

    參數說明：

    • key1：分組鍵，即用於分組的列，支援按日誌欄位名稱或彙總函式計算結果列分組。GROUP BY 子句支援單列或多列。

    • aggregate_function：應用在每個分組上的彙總函式，如 count、min、max、avg 和 sum 等。

    完整樣本參見樣本 1～樣本 3。

    GROUP BY ALL

    GROUP BY ALL 自動將 SELECT 列表中不包含彙總函式、也不包含視窗函數的運算式作為分組鍵，無需在 GROUP BY 子句中重複列出這些運算式。適合分組鍵較多，或需要調整分析維度情境。

    SELECT
 key1,
 key2,
 aggregate_function
GROUP BY ALL

    參數說明：

    • key1、key2：分組鍵，可以是欄位或運算式，例如 status、request_method、substr(request_method, 1, 1) 或 CASE 運算式。運算式按其完整計算結果分組；GROUP BY ALL 後不跟任何欄位或別名，SELECT 列表中已設定的別名無需重複引用。

    • aggregate_function：應用在每個分組上的彙總函式，例如 count(*)、sum(request_time) 和 avg(request_time)。

    例如，以下兩條語句等價：

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

    SELECT 列表的通用合法性規則參見本章開頭的重要提示，GROUP BY ALL 的使用規則和限制如下：

    • 自動分組以當前 SELECT 列表為準，不會按日誌中的全部欄位分組。增加或刪除非彙總、非視窗運算式會相應改變分組維度。

    • 不支援在同一層查詢中將 GROUP BY ALL 與 SELECT *、SELECT 表別名.* 或 SELECT *, count(*) 組合使用，請顯式列出欄位。該限制針對 SELECT * 這類通配選擇，顯式列出欄位後使用 count(*) 等彙總函式不受影響。

    • 包含彙總函式或視窗函數的整個運算式不會被自動加入分組鍵，例如 sum(request_time) / count(*) 整體不參與分組。如果此類運算式之外還直接選擇了未彙總的欄位（例如未經 arbitrary() 等彙總函式處理的 request_time），仍須滿足普通 GROUP BY 的分組規則。

    • 當 SELECT 列表只有彙總運算式時，對全部符合查詢條件的資料全域彙總。例如 * | SELECT count(*) AS PV, sum(request_time) AS total_time GROUP BY ALL 與省略 GROUP BY ALL 的寫法等價。

    • 支援與 WHERE、HAVING、ORDER BY 以及視窗函數配合使用。視窗函數基於分組彙總後的結果計算，其引用的欄位仍需滿足分組規則。

    • 只有單獨書寫的 GROUP BY ALL 才會自動推導分組鍵，GROUP BY ALL status 或 GROUP BY ALL ROLLUP (...) 中的 ALL 不會觸發自動推導。

    • 需要按名為 all 的欄位或別名分組時，請使用雙引號，例如 GROUP BY "all"。預設情況下，即使存在名為 all 的欄位，單獨的 GROUP BY ALL 仍會自動推導分組鍵。

    完整樣本參見樣本 7～樣本 9。

    GROUP BY ROLLUP

    GROUP BY ROLLUP 子句按匯總層級分組，為每個分組返回一個小計，為所有分組返回一個總計。例如 GROUP BY ROLLUP (a, b) 的結果集為 (a, b)、(a, null) 和 (null, null)。完整樣本參見樣本 6。

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

    參數說明如下所示：

    • key1：是您希望根據其值來分組的列，支援按照日誌欄位名稱或彙總函式計算結果列進行分組。GROUP BY子句支援單列或多列。

    • aggregate_function：是應用在每個分組上的彙總函式，如count、min、max、avg和sum等。

    GROUP BY CUBE

    GROUP BY CUBE 子句按照所有可能的列組合分組。例如 GROUP BY CUBE (a, b) 的結果集為 (a, b)、(null, b)、(a, null) 和 (null, null)。完整樣本參見樣本 5。

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

    參數說明如下所示：

    • key1：是您希望根據其值來分組的列，支援按照日誌欄位名稱或彙總函式計算結果列進行分組。GROUP BY子句支援單列或多列。

    • aggregate_function：是應用在每個分組上的彙總函式，如count、min、max、avg和sum等。

    GROUP BY GROUPING SETS

    GROUP BY GROUPING SETS 子句按照指定的多個分組集合分別分組，未參與某個分組集合的列在該集合的結果中為 null。例如 GROUP BY GROUPING SETS (a, b) 的結果集為 (a, null) 和 (null, b)。完整樣本參見樣本 4。

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

    參數說明如下所示：

    • key1：是您希望根據其值來分組的列，支援按照日誌欄位名稱或彙總函式計算結果列進行分組。GROUP BY子句支援單列或多列。

    • aggregate_function：是應用在每個分組上的彙總函式，如count、min、max、avg和sum等。

    樣本

    樣本 1：按狀態代碼統計請求次數

    統計不同狀態代碼對應的請求次數。

    • 查詢和分析語句

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

    • 查詢和分析結果以表格形式展示，包含 status 和 PV 兩列，分別顯示各 HTTP 狀態代碼及其對應的頁面訪問量統計值。

    樣本 2：按小時統計網站訪問 PV

    按照每小時的時間粒紋計算網站訪問 PV。

    • 查詢和分析語句

      __time__ 欄位為Log Service中的保留欄位，表示時間列；time 為 date_trunc('hour', __time__) 的別名，函數用法參見 date_trunc 函數。

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

    • 查詢和分析結果：返回包含 PV 和 time 兩列的結果，樣本資料：PV 分別為 1202、10159、28001，對應時間為 2021-08-10 00:00:00.000、2021-08-10 01:00:00.000、2021-08-10 02:00:00.000。

    樣本 3：按 5 分鐘時間粒紋統計 PV

    按照每 5 分鐘的時間粒紋計算 PV。

    • 查詢和分析語句

    由於 date_trunc 函數只能按照固定時間間隔統計，需要按照自訂時間統計分析時，請按照數學模數方法分組。例如 %300 表示按照 5 分鐘的時間粒紋模數對齊。

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

    • 查詢和分析結果返回三條記錄：PV=143 對應 time=1628525100，PV=31 對應 time=1628526600，PV=44 對應 time=1628526900。

    樣本 4：按指定分組集合統計訪問資料 (GROUPING SETS)

    根據要求方法和請求狀態分組，先計算各個要求方法對應的訪問資料，再計算各個請求狀態對應的訪問數量。

    • 查詢和分析語句

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

    • 查詢和分析結果：按 request_method 分組時，status 為 null，各方法 PV 值分別為：GET=285、POST=51、DELETE=28、PUT=60；按 status 分組時，request_method 為 null，各狀態代碼 PV 值分別為：200=382、204=2、501=2、202=4、305=4。

    樣本 5：按所有列組合統計訪問資料 (CUBE)

    根據要求方法和請求狀態分組，分組集包括 (null, null)、(request_method, null)、(null, status) 和 (request_method, status)，計算以上各個分組的訪問數量。

    • 查詢和分析語句

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

    • 查詢和分析結果：查詢結果包含 request_method、status、PV 三列，共 43 條記錄。CUBE 分組產生的彙總行中，request_method 或 status 為 null 表示該維度小計。例如：null/null 的 PV 為 285（總計），GET/null 為 189，POST/null 為 47，PUT/null 為 39，DELETE/null 為 9，HEAD/null 為 1；null/200 為 259，null/201 為 2，null/202 為 2。

    樣本 6：按匯總層級統計小計與總計 (ROLLUP)

    根據要求方法和請求狀態分組，分組集包括 (request_method, status)、(request_method, null) 和 (null, null)，計算以上各個分組的訪問數量。

    • 查詢和分析語句

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

    • 查詢和分析結果：查詢結果包含 request_method、status、PV 三列，共 33 條記錄。ROLLUP 函數在各分組層級產生合計列，其中 null 表示該列已被彙總：例如 GET / null / 162 表示 GET 方法所有狀態代碼的合計 PV 為 162，null / null / 285 表示所有方法與狀態代碼的總計 PV 為 285。

    樣本 7：自動按多個欄位分組 (GROUP BY ALL)

    根據要求方法和狀態代碼統計請求次數，只保留請求次數大於 100 的分組。

    • 查詢和分析語句

    * |
SELECT
 request_method,
 status,
 count(*) AS PV
GROUP BY ALL
HAVING count(*) > 100
ORDER BY PV DESC

    • 查詢和分析結果：包含 request_method、status 和 PV 三列，僅返回請求次數大於 100 的組合，並按 PV 從高到低排列。分組方式等價於 GROUP BY request_method, status。

    樣本 8：自動按運算式分組 (GROUP BY ALL)

    按照每 5 分鐘的時間粒紋和要求方法統計 PV，無需重複填寫時間運算式或其別名。

    • 查詢和分析語句

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

    • 查詢和分析結果：包含 time、request_method 和 PV 三列。分組方式等價於 GROUP BY __time__ - __time__ % 300, request_method。

    樣本 9：對分組結果計算排名 (GROUP BY ALL)

    統計各狀態代碼的請求次數，再按照請求次數從高到低計算排名。

    • 查詢和分析語句

    * |
SELECT
 status,
 count(*) AS PV,
 rank() OVER (ORDER BY count(*) DESC) AS ranking
GROUP BY ALL
ORDER BY ranking, status

    • 查詢和分析結果：包含 status、PV 和 ranking 三列。僅 status 作為分組鍵，count(*) 用於彙總，rank() 對彙總結果排名，不參與分組；請求次數相同的狀態代碼具有相同排名。