Pagkat-on mahitungod sa Paggamit sa Microsoft Access GROUP PINAAGI

Mahimo nimo gamiton ang pangunang mga pangutana sa SQL aron makuha ang datos gikan sa usa ka database apan kini kasagaran wala naghatag og igo nga paniktik sa pagtubag sa mga kinahanglanon sa negosyo. Ang SQL naghatag usab kanimo sa katakos sa pag-grupo sa mga resulta sa pangutana nga gibase sa mga hiyas sa row-level aron mapadapat ang mga kinatibuk-ang gimbuhat gamit ang GROUP BY clause. Pananglitan, pananglitan, ang usa ka lamesa sa data sa order nga naglangkob sa mga hiyas sa ubos:

• OrderID - usa ka numero nga bili nga talagsaon nga nagpaila sa matag han-ay. Kini nga luna mao ang nag-una nga yawe alang sa database.
• Salesperson - usa ka bili sa teksto nga naghatag sa ngalan sa salesperson nga namaligya sa mga produkto. Kini nga luna usa ka langyaw nga yawe sa lain nga lamesa nga adunay impormasyon sa personnel.
• CustomerID - usa ka numeric value nga katumbas sa numero sa customer account. Kini nga luna usa usab ka langyaw nga yawe, nga naghisgot sa usa ka lamesa nga adunay kasayuran sa account sa customer.
• Revenue - usa ka numeric value nga katumbas sa dolyar nga kantidad sa pagbaligya.

Inig-abot sa panahon sa pagpahigayon sa mga reviews reviews alang sa mga salespeople, ang Orders table naglangkob sa bililhong impormasyon nga mahimong magamit alang sa review. Sa pag-evaluate ni Jim, mahimong mahimo nimo, pananglitan, pagsulat og usa ka yanong pangutana nga makakuha sa tanan nga rekord sa pagbaligya ni Jim:

PILI * GIKAN SA MGA PASIUNA DIIN MAGSUGOD PORMISASYON ANG 'Jim'

Kini makuha ang tanang mga rekord gikan sa database nga katumbas sa mga halin nga gihimo ni Jim:

OrderID Salesperson CustomerID Revenue 12482 Jim 182 40000 12488 Jim 219 25000 12519 Jim 137 85000 12602 Jim 182 10000 12741 Jim 155 90000

Mahimo nimo pagribyu kini nga kasayuran ug paghimo sa pipila ka mga pagkalkula sa mga manuskrito aron makahimo sa mga statistics sa performance, apan kini usa ka lisud nga buluhaton nga kinahanglan nimo sublion alang sa matag salesperson sa kompaniya. Hinoon, mahimo nimo kining ilisan sa usa ka GROUP BY query nga mag kuwentahon ang mga estadistika sa matag salesperson sa kompaniya. Isulat lang nimo ang pangutana ug isulti nga ang database kinahanglan nga maghugpong sa mga resulta base sa natad sa Salesperson. Mahimo nimong gamiton ang bisan unsa sa mga kinatibuk-ang SQL nga gimbuhaton aron mahimo ang kalkulasyon sa mga resulta.

Ania ang usa ka panig-ingnan. Kon imong ipatuman ang mosunod nga SQL nga pahayag:

Pili Salesperson, SUM (Revenue) AS 'Total', MIN (Revenue) AS 'Pinakamainit', MAX (Revenue) AS 'Pinakadako', AVG (Revenue) PINAAGI sa Salesperson

Makuha nimo ang mosunod nga mga resulta:

Salesperson Kinatibuk-ang Kinagamay Pinakadako nga Average nga Numero Jim 250000 10000 90000 50000 5 Mary 342000 24000 102000 57000 6 Bob 118000 4000 36000 39333 3

Sumala sa imong makita, kining gamhanan nga function nagtugot kanimo sa pagmugna og mga gagmay nga mga taho gikan sa sulod sa usa ka SQL nga pangutana, nga naghatag og bililhon nga negosyo nga paniktik ngadto sa manedyer nga nagpahigayon sa performance reviews. Ang GROUP BY clause sagad nga gigamit sa mga database alang niini nga katuyoan ug usa ka bililhon nga himan sa DBA's bag sa tricks.