本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# GROUP BY 子句
<a name="GROUP_BY_clause"></a>

GROUP BY 子句會識別查詢的分組資料欄。分組資料欄必須在查詢使用標準函數運算彙整時宣告，像是 SUM、AVG 和 COUNT。如果 SELECT 表達式中存在彙總函數，則 SELECT 表達式中不在彙總函數中的任何資料欄都必須在 GROUP BY 子句中。

如需詳細資訊，請參閱[AWS Clean Rooms Spark SQL 函數](sql-functions-topic-spark.md)。

## 語法
<a name="r_GROUP_BY_clause-syntax"></a>

```
GROUP BY group_by_clause [, ...]

group_by_clause := {
    expr |
        ROLLUP ( expr [, ...] ) |
        }
```

## *參數*
<a name="GROUP_BY_clause-parameters"></a>

 *expr*  
在查詢的選取清單中，資料欄或表達式的清單必須符合非彙整表達式的清單。例如，請考量以下簡單查詢。  

```
select listid, eventid, sum(pricepaid) as revenue,
count(qtysold) as numtix
from sales
group by listid, eventid
order by 3, 4, 2, 1
limit 5;

listid | eventid | revenue | numtix
-------+---------+---------+--------
89397  |      47 |   20.00 |      1
106590 |      76 |   20.00 |      1
124683 |     393 |   20.00 |      1
103037 |     403 |   20.00 |      1
147685 |     429 |   20.00 |      1
(5 rows)
```
在此查詢中，選取清單是由兩個彙整表達式所構成。第一個使用 SUM 函數，第二個使用 COUNT 函數。其餘兩個資料欄 LISTID 和 EVENTID 必須宣告為分組資料欄。  
GROUP BY 子句中的表達式也可以使用序數來參考選取清單。例如，前一個範例可縮減如下。  

```
select listid, eventid, sum(pricepaid) as revenue,
count(qtysold) as numtix
from sales
group by 1,2
order by 3, 4, 2, 1
limit 5;

listid | eventid | revenue | numtix
-------+---------+---------+--------
89397  |      47 |   20.00 |      1
106590 |      76 |   20.00 |      1
124683 |     393 |   20.00 |      1
103037 |     403 |   20.00 |      1
147685 |     429 |   20.00 |      1
(5 rows)
```

 *ROLLUP*   
您可以使用彙總擴充功能 ROLLUP，在單一陳述式中執行多個 GROUP BY 操作的工作。如需彙總延伸項目及相關函數的相關資訊，請參閱 [彙總延伸項目](GROUP_BY_aggregation-extensions.md)。