Основы реляционных баз данных
2026-02-26 18:37 Diff
https://ru.hexlet.io/courses/rdb-basics/lessons/group/theory_unit

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

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:

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:

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:

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:

Теперь попытаемся выполнить следующий запрос:

Запрос завершится с ошибкой:

ERROR: column "topics.created_at" must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function LINE 1: SELECT user_id, created_at, COUNT(*) AS topics_count FROM topics G...

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:

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:

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:

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:

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.