SQL 15: GROUP BY İfadesi

Bir önceki makalede SQL kümeleme fonksiyonlarını anlatmıştık. Çünkü kümeleme fonksiyonları genelde GROUP BY ifadesi ile birlikte kullanılır. Adından da anlaşılacağı üzere GROUP BY ifadesi gruplama yapar. Yani sonuç kümesini bir veya birden fazla kolona göre gruplar. Öncelikle bir önceki makalede de kullandığımız aşağıdaki kisiler tablosunu inceleyelim. Sonra bu tablo üzerinde biraz gruplama yapacağız.

Not: Bu arada diğer SQL derslerine buradan ulaşabilirsiniz

id	Ad	Soyad	Yas	Cinsiyet	Şehir	Ülke	Maaş
2	Ahmet	Yılmaz	20	1	Ankara	Türkiye	2000
3	Mehmet	Efe	22	1	Bolu	Türkiye	2000
4	Ayşe	Can	23	0	İstanbul	Türkiye	3500
5	Fatma	Ak	35	0	Ankara	Türkiye	3200
6	John	Smith	45	1	New York	USA	3500
7	Ellen	Smith	40	0	New York	USA	3500
8	Hans	Müller	30	1	Berlin	Almanya	4000
9	Frank	Cesanne	35	1	Paris	Fransa	3700
10	Abbas	Demir	26	1	Adana	Türkiye	2000
11	Hatice	Topçu	26	0	Hatay	Türkiye	2200
12	Gülsüm	Demir	35	0	Adana	Türkiye	2000

Şimdi yukarıdaki tabloyu ülkelere göre gruplasaydık ne olurdu? Görüldüğü gibi 4 farklı ülke olduğuna göre 4 farklı grup oluşacaktı. Bu gruplar Türkiye’de çalışanlar, Amerika’da çalışanlar, Fransa’da çalışanlar ve Almanya’da çalışanlar olarak ifade edilebilir. Bu ifade biçimi oldukça anlaşılır zira saf Türkçe. Biraz daha teknik bir ifade kullanmak istersek; Ülke alanında Türkiye, Amerika, Fransa veya Almanya değerleri bulunan kayıtların gruplaşması diyebiliriz. Hemen bu örneği sorgu olarak yazalım:

SELECT ülke FROM `kisiler` GROUP BY ülke

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke
Almanya
Fransa
Türkiye
USA

Burada SELECT ifadesinden sonra ülke kolonu dışında kolonlar yazarsak, bu kolonlar için gelecek olan değerler anlamlı olmayacaktır. Mesela:

SELECT * FROM `kisiler` GROUP BY ülke

Anlamsız sonuçlar verir

id	Ad	Soyad	Yas	Cinsiyet	Şehir	Ülke	Maaş
8	Hans	Müller	30	1	Berlin	Almanya	4000
9	Frank	Cesanne	35	1	Paris	Fransa	3700
2	Ahmet	Yılmaz	20	1	Ankara	Türkiye	2000
6	John	Smith	45	1	New York	USA	3500

Sonuç kümesine baktığımızda ülke alanı hariç diğer alanlar için gruba ait kayıtlardan ilkinin değerlerinin geldiğini görürüz. Bu da yukarıdaki tabloyu anlamsız kılıyor. Bütün bunları anlatmamın sebebi GROUP BY’ın kümeleme fonksiyonları ile nasıl anlamlı hale geldiğini göstermek. Örneğin ülkelerin ortalama maaşını görmek istesek:

SELECT ülke, AVG(maaş) FROM `kisiler` GROUP BY ülke

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	AVG(maaş)
Almanya	4000.0000
Fransa	3700.0000
Türkiye	2414.2857
USA	3500.0000

Burada geri planda kayıtlar ülke değerlerine göre gruplandı ve her grubun maaş değerinin ortalaması hesaplanarak yukarıdaki sonuç kümesi elde edildi. Sonuç olarak GROUP BY kullanırken SELECT’ten sonra GROUP BY ile kullandığımız alanları ve kümeleme fonksiyonlarını kullanmamız gerekiyor. Eğer her ülkeden kaç çalışanın olduğunu görmek istersek:

SELECT ülke, COUNT(*) AS sayı FROM `kisiler` GROUP BY ülke

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	sayı
Almanya	1
Fransa	1
Türkiye	7
USA	2

Örneğin maaş ortalamasını bayanlar ve erkekler olarak görmek isteseydik:

SELECT cinsiyet, AVG(maaş) AS sayı FROM `kisiler` GROUP BY cinsiyet

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

cinsiyet	sayı
0	2880.0000
1	2866.6667

GROUP BY ile birden fazla alan kullanımı

GROUP BY ifadesinden sonra birden fazla alan kullanabiliriz. Örneğin kayıtları önce ülkelere göre gruplayıp sonra her bir grubu kendi içinde şehirlere göre gruplamak istesek:

SELECT ülke, şehir FROM `kisiler` GROUP BY ülke, şehir

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	şehir
Almanya	Berlin
Fransa	Paris
Türkiye	Adana
Türkiye	Ankara
Türkiye	Bolu
Türkiye	Hatay
Türkiye	İstanbul
USA	New York

Türkiye dışındaki gruplarda tek bir şehir varken, Türkiye grubunun da kendi içinde 5 gruba ayrıldığına dikkat edin. Her bir gruba ait kaç adet çalışan olduğunu görmek istersek sorguya ufak bir ekleme yapmamız yeterli olur:

SELECT ülke, şehir, COUNT(*) FROM `kisiler` GROUP BY ülke, şehir

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	şehir	COUNT(*)
Almanya	Berlin	1
Fransa	Paris	1
Türkiye	Adana	2
Türkiye	Ankara	2
Türkiye	Bolu	1
Türkiye	Hatay	1
Türkiye	İstanbul	1
USA	New York

Şimdi de her ülke için bayan ve erkek çalışanların sayısını ve yaş ortalamalarını bulalım:

SELECT ülke, cinsiyet, AVG(yas), COUNT(*) FROM `kisiler` GROUP BY ülke, cinsiyet

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	cinsiyet	AVG(yas)	COUNT(*)
Almanya	1	30.0000	1
Fransa	1	35.0000	1
Türkiye	0	29.7500	4
Türkiye	1	22.6667	3
USA	0	40.0000	1
USA	1	45.0000	1

Yukarıdaki tablodan mesela, Türkiye’den 4 bayan, 3 erkek çalışanın olduğunun ve bayanların yaş ortalamalarının 29.7 erkeklerinkinin ise 22.6 olduğunu okuyabiliriz.

GROUP BY İfadesini WHERE ifadesi ile birlikte kullanmak

Öncelikle WHERE ifadesinin sorguda her zaman group by’dan önce geldiğini belirtelim. Örneğin yukarıdaki sorguya maaşı 2000’den büyük olanlar gibi bir koşul ekleyelim.

SELECT ülke, cinsiyet, AVG(yas), COUNT(*) FROM `kisiler` WHERE maaş > 2000 GROUP BY ülke, cinsiyet

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	cinsiyet	AVG(yas)	COUNT(*)
Almanya	1	30.0000	1
Fransa	1	35.0000	1
Türkiye	0	28.0000	3
USA	0	40.0000	1
USA	1	45.0000	1

Bu sorgu biraz karışık görünse de aslında oldukça basit. Geri planda önce maaşı 2000’den küçük olan kayıtlar elendi. Yani önce sorgunun WHERE kısmı çalıştırıldı. Sonra kalan kayıtlar üzerinde sorgunun geri kalanı çalıştırıldı. Yani asında bir önceki sorgu tüm tablo yerine tablonun alt kümesi (maaşı 2000’den büyük olanlar) üzerinde çalıştırılmış oldu.

Umarım yeterince açık izah edebildim meseleyi. Bir sonraki yazıda yalnızca GROUP BY ile birlikte kullanılan HAVING anahtar sözcüğünü anlatacağım. Yazıda anlayamadığınız ya da “şöyle olsaydı daha anlaşılır olurdu” diyebileceğiniz yerler var ise yorumlara çekinmeden yazın. En kısa zamanda bir tepki veririm.

Herkese kolay gelsin

İlgili Diğer Makaleler

10 Eylül 2010 Cuma tarihinde yayınlandı.