]

समूह द्वारा X स्टेटमेंट SQL का उपयोग निर्दिष्ट कॉलम x के सामान्य मान के आधार पर समूह रिकॉर्ड के लिए किया जाता है। इस अवधारणा का विस्तार करने के लिए, X, y

द्वारा

समूह एक महीन दानेदार समूहन का प्रतिनिधित्व करता है, जहां रिकॉर्ड न केवल कॉलम X में मूल्यों के आधार पर समूहीकृत होते हैं, बल्कि कॉलम y में मानों पर भी होते हैं। कैसे काम करना

यह पैकेट प्रभावी रूप से डेटा को अलग -अलग सेटों में विभाजित करता है। प्रत्येक सेट में ऐसे रिकॉर्ड होते हैं जिनमें x और y के लिए समान मूल्य होता है। उदाहरण के लिए: ]

]

• उदाहरण ] --------- ---------- -------------- | विषय | सेमेस्टर | सहभागी | --------- ---------- ---------- | ITB001 | 1 | जॉन | | ITB001 | 1 | बॉब | | ITB001 | 1 | मिकी | | ITB001 | 2 | जेनी | | ITB001 | 2 | जेम्स | | MKB114 | 1 | जॉन | | MKB114 | 1 | एरिका | -----------------------------------
• ] विषय का चयन करें, गणना (*) विषय_सेलेक्शन से विषय द्वारा समूह आउटपुट: ] | विषय | गिनती | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ITB001 | 5 | | MKB114 | 2 | ----------------

]

विषय, सेमेस्टर, गिनती (*) का चयन करें विषय_सेलेक्शन से विषय द्वारा समूह, सेमेस्टर

आउटपुट:

--------- ------------------ | विषय | सेमेस्टर | गिनती | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ITB001 | 1 | 3 | | ITB001 | 2 | 2 | | MKB114 | 1 | 2 | ----------------------------------

 --------- ---------- ---------- 
| Subject | Semester | Attendee |
 --------- ---------- ---------- 
| ITB001  |        1 | John     |
| ITB001  |        1 | Bob      |
| ITB001  |        1 | Mickey   |
| ITB001  |        2 | Jenny    |
| ITB001  |        2 | James    |
| MKB114  |        1 | John     |
| MKB114  |        1 | Erica    |
 --------- ---------- ---------- 

कई कॉलमों को समूहीकृत करके, आप अधिक विशिष्ट अंतर्दृष्टि निकाल सकते हैं और डेटा का विश्लेषण अधिक विस्तार से कर सकते हैं।