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# GROUP BY 句
<a name="GROUP_BY_clause"></a>

GROUP BY 句は、クエリのグループ化列を特定します。クエリが SUM、AVG、COUNT などの標準関数を使って集計する場合、グループ化列を宣言する必要があります。SELECT 式に集計関数が含まれている場合、集計関数に含まれていない SELECT 式の列はすべて GROUP BY 句に含まれている必要があります。

詳細については、「[AWS Clean Rooms Spark SQL 関数](sql-functions-topic-spark.md)」を参照してください。

## 構文
<a name="r_GROUP_BY_clause-syntax"></a>

```
GROUP BY group_by_clause [, ...]

group_by_clause := {
    expr |
        ROLLUP ( expr [, ...] ) |
        }
```

## パラメータ**
<a name="GROUP_BY_clause-parameters"></a>

 expr**  
列または式のリストは、クエリの SELECT リストの非集計式のリストと一致する必要があります。例えば、次のシンプルなクエリを考慮してみます。  

```
select listid, eventid, sum(pricepaid) as revenue,
count(qtysold) as numtix
from sales
group by listid, eventid
order by 3, 4, 2, 1
limit 5;

listid | eventid | revenue | numtix
-------+---------+---------+--------
89397  |      47 |   20.00 |      1
106590 |      76 |   20.00 |      1
124683 |     393 |   20.00 |      1
103037 |     403 |   20.00 |      1
147685 |     429 |   20.00 |      1
(5 rows)
```
このクエリでは、選択されたリストは 2 つの集計式で構成されています。最初の式は SUM 関数を使用し、2 番目の式は COUNT 関数を使用します。残りの 2 つの例 (LISTID と EVENTID) は、グループ化列として宣言する必要があります。  
GROUP BY 句の式は、序数を使用することで、SELECT リストを参照することもできます。例えば、前の例は、次のように短縮できます。  

```
select listid, eventid, sum(pricepaid) as revenue,
count(qtysold) as numtix
from sales
group by 1,2
order by 3, 4, 2, 1
limit 5;

listid | eventid | revenue | numtix
-------+---------+---------+--------
89397  |      47 |   20.00 |      1
106590 |      76 |   20.00 |      1
124683 |     393 |   20.00 |      1
103037 |     403 |   20.00 |      1
147685 |     429 |   20.00 |      1
(5 rows)
```

 ROLLUP**   
集計拡張機能の ROLLUP を使用すると、1 つのステートメントで複数の GROUP BY 操作を実行できます。集計拡張機能および関連する関数の詳細については、「[集計拡張機能](GROUP_BY_aggregation-extensions.md)」を参照してください。