合并一列的值并汇总第二列中的值

Question

我是 Oracle 的新手 SQL。我正在尝试对大约三个表执行操作。基本上，我有三个表：Artist、Transaction、Work。我正在尝试检索售出最多艺术品的艺术家。当我运行查询时，我得到了重复的值，而且我不完全确定如何合并列。

这是我最初执行的查询

SELECT FIRSTNAME || '' || LASTNAME AS ARTISTNAME, TITLE, SALESPRICE
FROM DTOOHEY.ARTIST A, DTOOHEY.WORK W, DTOOHEY.TRANS T
WHERE A.ARTISTID = W.ARTISTID
AND W.WORKID = T.WORKID
AND DATESOLD IS NOT NULL;

Here is the result. 我想要实现的是合并艺术家姓名，然后汇总他们的销售价格。例如，对于艺术家 Joan Miro，我希望它只显示一个值 "Joan Miro"，销售价格是合并行的总和 (400+200 = 600)。所以像

Artist Name | SalesPrice    

Joan Miro   | 600

这可能吗？我不完全确定如何使用 MERGE 函数，我不确定这是否是我需要在这里使用的。

编辑：

抱歉，忘了说我确实用过GROUP BY。我也试过这个查询：

SELECT FIRSTNAME || '' || LASTNAME AS ARTISTNAME, TITLE, SUM(SALESPRICE)
FROM DTOOHEY.ARTIST A, DTOOHEY.WORK W, DTOOHEY.TRANS T
WHERE A.ARTISTID = W.ARTISTID
AND W.WORKID = T.WORKID
AND DATESOLD IS NOT NULL
GROUP BY FIRSTNAME, LASTNAME;

我收到一条错误消息：

ORA-00979: not a GROUP BY expression
00979. 00000 -  "not a GROUP BY expression"
*Cause:    
*Action:
Error at Line: 42 Column: 51

Answer 1

您需要使用 GROUP BY 和 SUM。

此外，为了清楚起见，我推荐使用 ANSI 连接语法。

SELECT FIRSTNAME || '' || LASTNAME AS ARTISTNAME, SUM(SALESPRICE) AS TOTAL_SALESPRICE
FROM DTOOHEY.ARTIST A
JOIN DTOOHEY.WORK W ON A.ARTISTID = W.ARTISTID
JOIN DTOOHEY.TRANS T ON W.WORKID = T.WORKID
WHERE DATESOLD IS NOT NULL
GROUP BY FIRSTNAME, LASTNAME;

Answer 2

这正是 group by 子句的用途。它允许您指定哪些列应该定义一组行（在您的例子中是艺术家的名字和姓氏），并让您在其他列上应用一些聚合函数（在您的例子中是求和）。即：

SELECT   FIRSTNAME || '' || LASTNAME AS ARTISTNAME, SUM(SALESPRICE)
FROM     DTOOHEY.ARTIST A, DTOOHEY.WORK W, DTOOHEY.TRANS T
WHERE    A.ARTISTID = W.ARTISTID AND
         W.WORKID = T.WORKID AND
         DATESOLD IS NOT NULL
GROUP BY FIRSTNAME, LASTNAME;

一般评论：
隐式连接（在 from 子句中有多个表）已被认为已弃用，并且多年来不被推荐。您可能应该使用显式连接子句：

SELECT   FIRSTNAME || '' || LASTNAME AS ARTISTNAME, SUM(SALESPRICE)
FROM     DTOOHEY.ARTIST A
JOIN     DTOOHEY.WORK W ON A.ARTISTID = W.ARTISTID
JOIN     DTOOHEY.TRANS T ON W.WORKID = T.WORKID
WHERE    DATESOLD IS NOT NULL
GROUP BY FIRSTNAME, LASTNAME;

合并一列的值并汇总第二列中的值

Merging values for one column and summing up the values in the second column

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