SQL GROUP BY y funciones de agregación: resume tus datos

Published: 2026-04-08

GROUP BY colapsa varias filas que comparten el mismo valor en una o más columnas en una sola fila de resumen. Combinado con funciones de agregación como COUNT, SUM, AVG, MIN y MAX, es la base de casi todas las consultas de informes y analítica. GROUP BY está disponible en todas las bases de datos SQL, incluidas SQLite, PostgreSQL, MySQL, SQL Server y Oracle.

Datos de ejemplo

Usamos dos tablas en todos los ejemplos:

Tabla employees:

id	name	department	hire_date	salary
1	Alice	Engineering	2023-01-15	95000
2	Bob	Engineering	2023-06-01	85000
3	Carol	Engineering	2024-03-10	85000
4	Dave	Sales	2023-02-20	72000
5	Eve	Sales	2023-09-05	68000
6	Frank	Sales	2024-01-15	65000
7	Grace	Marketing	2023-04-01	82000
8	Henry	Marketing	2024-06-01	70000

Tabla orders:

id	customer	product	category	quantity	unit_price	order_date	status
1	Acme Corp	Laptop Pro	Electronics	3	1299.99	2026-01-05	delivered
2	Acme Corp	Wireless Mouse	Electronics	10	29.99	2026-01-12	delivered
3	Globex	Office Chair	Furniture	5	249.99	2026-01-18	delivered
4	Globex	Standing Desk	Furniture	2	599.99	2026-01-20	shipped
5	Initech	Notebook Pack	Stationery	20	12.99	2026-02-03	delivered
6	Initech	Pen Set	Stationery	15	8.99	2026-02-07	delivered
7	Acme Corp	Monitor 27"	Electronics	4	399.99	2026-02-14	delivered
8	Umbrella Ltd	Laptop Pro	Electronics	2	1299.99	2026-02-20	cancelled
9	Umbrella Ltd	Desk Lamp	Furniture	8	39.99	2026-03-01	delivered
10	Globex	Wireless Mouse	Electronics	12	29.99	2026-03-05	shipped
11	Initech	Monitor 27"	Electronics	1	399.99	2026-03-10	delivered
12	Acme Corp	Standing Desk	Furniture	1	599.99	2026-03-15	processing

Explora el conjunto de datos en DbGate Lite

Sintaxis de GROUP BY

SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1
HAVING aggregate_condition
ORDER BY column1;

GROUP BY: una o más columnas cuyas combinaciones de valores distintos definen cada grupo
Funciones de agregación: calculan un solo valor a partir de todas las filas del grupo
HAVING: filtra grupos (como WHERE, pero para resultados agrupados)
Cada columna en SELECT que no esté dentro de una agregación debe aparecer en GROUP BY

Orden de ejecución de SQL

Las cláusulas SQL se escriben en un orden pero se ejecutan en otro. Entender esto ayuda a explicar por qué HAVING puede hacer referencia a funciones de agregación pero WHERE no, y por qué no puedes usar un alias de SELECT en una cláusula HAVING.

FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY

Paso	Cláusula	Qué sucede
1	FROM	Carga la(s) tabla(s) y evalúa cualquier JOIN
2	WHERE	Filtra filas individuales — las funciones de agregación no están permitidas aquí
3	GROUP BY	Colapsa las filas restantes en grupos
4	HAVING	Filtra grupos — las funciones de agregación sí están permitidas aquí
5	SELECT	Calcula las columnas de salida y los alias
6	ORDER BY	Ordena el conjunto de resultados final

Por eso WHERE status = 'delivered' se ejecuta antes del agrupamiento (rápido, filtro a nivel de fila), mientras que HAVING COUNT(*) > 2 se ejecuta después del agrupamiento (filtra grupos completos).

COUNT()

COUNT(*) cuenta todas las filas de un grupo. COUNT(column) cuenta los valores no NULL de esa columna.

Ejemplo: número de empleados por departamento

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

INSERT INTO employees (id, name, department, hire_date, salary) VALUES
  (1, &#39;Alice&#39;, &#39;Engineering&#39;, &#39;2023-01-15&#39;, 95000),
  (2, &#39;Bob&#39;, &#39;Engineering&#39;, &#39;2023-06-01&#39;, 85000),
  (3, &#39;Carol&#39;, &#39;Engineering&#39;, &#39;2024-03-10&#39;, 85000),
  (4, &#39;Dave&#39;, &#39;Sales&#39;, &#39;2023-02-20&#39;, 72000),
  (5, &#39;Eve&#39;, &#39;Sales&#39;, &#39;2023-09-05&#39;, 68000),
  (6, &#39;Frank&#39;, &#39;Sales&#39;, &#39;2024-01-15&#39;, 65000),
  (7, &#39;Grace&#39;, &#39;Marketing&#39;, &#39;2023-04-01&#39;, 82000),
  (8, &#39;Henry&#39;, &#39;Marketing&#39;, &#39;2024-06-01&#39;, 70000);

INSERT INTO orders (id, customer, product, category, quantity, unit_price, order_date, status) VALUES
  (1, &#39;Acme Corp&#39;, &#39;Laptop Pro&#39;, &#39;Electronics&#39;, 3, 1299.99, &#39;2026-01-05&#39;, &#39;delivered&#39;),
  (2, &#39;Acme Corp&#39;, &#39;Wireless Mouse&#39;, &#39;Electronics&#39;, 10, 29.99, &#39;2026-01-12&#39;, &#39;delivered&#39;),
  (3, &#39;Globex&#39;, &#39;Office Chair&#39;, &#39;Furniture&#39;, 5, 249.99, &#39;2026-01-18&#39;, &#39;delivered&#39;),
  (4, &#39;Globex&#39;, &#39;Standing Desk&#39;, &#39;Furniture&#39;, 2, 599.99, &#39;2026-01-20&#39;, &#39;shipped&#39;),
  (5, &#39;Initech&#39;, &#39;Notebook Pack&#39;, &#39;Stationery&#39;, 20, 12.99, &#39;2026-02-03&#39;, &#39;delivered&#39;),
  (6, &#39;Initech&#39;, &#39;Pen Set&#39;, &#39;Stationery&#39;, 15, 8.99, &#39;2026-02-07&#39;, &#39;delivered&#39;),
  (7, &#39;Acme Corp&#39;, &#39;Monitor 27&#34;&#39;, &#39;Electronics&#39;, 4, 399.99, &#39;2026-02-14&#39;, &#39;delivered&#39;),
  (8, &#39;Umbrella Ltd&#39;, &#39;Laptop Pro&#39;, &#39;Electronics&#39;, 2, 1299.99, &#39;2026-02-20&#39;, &#39;cancelled&#39;),
  (9, &#39;Umbrella Ltd&#39;, &#39;Desk Lamp&#39;, &#39;Furniture&#39;, 8, 39.99, &#39;2026-03-01&#39;, &#39;delivered&#39;),
  (10, &#39;Globex&#39;, &#39;Wireless Mouse&#39;, &#39;Electronics&#39;, 12, 29.99, &#39;2026-03-05&#39;, &#39;shipped&#39;),
  (11, &#39;Initech&#39;, &#39;Monitor 27&#34;&#39;, &#39;Electronics&#39;, 1, 399.99, &#39;2026-03-10&#39;, &#39;delivered&#39;),
  (12, &#39;Acme Corp&#39;, &#39;Standing Desk&#39;, &#39;Furniture&#39;, 1, 599.99, &#39;2026-03-15&#39;, &#39;processing&#39;);

Ejemplo: número de pedidos por cliente

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: contar entregados frente a otros estados

Cuenta solo los pedidos que coinciden con una condición usando COUNT con una expresión CASE:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

SUM()

SUM(column) suma todos los valores del grupo para una columna numérica.

Ejemplo: salario total por departamento

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: ingresos totales por categoría

Calcula los ingresos como quantity * unit_price:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: ingresos por cliente y categoría

Agrupa por varias columnas para desglosar más los ingresos:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

AVG()

AVG(column) devuelve la media aritmética de todos los valores no NULL del grupo.

Ejemplo: salario promedio por departamento

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: valor promedio de pedido por cliente

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

MIN() y MAX()

MIN(column) y MAX(column) devuelven los valores más pequeño y más grande del grupo.

Ejemplo: rango salarial por departamento

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: primera y última fecha de pedido por cliente

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Combinando múltiples agregaciones

Puedes combinar cualquier número de funciones de agregación en una sola consulta.

Ejemplo: resumen completo por departamento

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: resumen de pedidos por cliente

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

HAVING

HAVING filtra grupos después de la agregación: es el equivalente de WHERE para resultados agrupados.

Ejemplo: departamentos con más de dos empleados

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: clientes con ingresos totales superiores a 2000

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: categorías con valor promedio de pedido inferior a 500

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

WHERE vs. HAVING

WHERE filtra filas individuales antes del agrupamiento. HAVING filtra grupos después de la agregación.

Ejemplo: ingresos solo de pedidos entregados por cliente

Usa WHERE para excluir filas antes de agrupar y luego HAVING para filtrar resultados:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

GROUP BY con JOINs

Puedes agrupar datos que abarcan varias tablas uniéndolas primero.

Ejemplo: ingresos por departamento mediante JOIN con empleados

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: número de pedidos e ingresos por categoría y mes

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

GROUP BY con expresiones

Puedes agrupar por expresiones calculadas, no solo por columnas simples.

Ejemplo: empleados contratados por año

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: pedidos por mes

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

COUNT(DISTINCT)

COUNT(DISTINCT column) cuenta el número de valores únicos del grupo.

Ejemplo: productos únicos pedidos por cliente

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Filtrar grupos con múltiples condiciones

HAVING admite cualquier expresión booleana, incluidas combinaciones AND/OR.

Ejemplo: clientes activos de alto valor

Encuentra clientes con más de un pedido e ingresos totales superiores a 1000:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo práctico: informe de ventas

Combina todo en un informe completo de resumen de ventas.

Ejemplo: informe de rendimiento por categoría

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: producto principal por ingresos

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

GROUP BY vs. funciones de ventana

GROUP BY colapsa filas en una fila por grupo. Las funciones de ventana mantienen todas las filas y añaden una columna calculada; consulta el tutorial de funciones de ventana en SQL para más detalles.

Ejemplo: GROUP BY devuelve una fila por departamento

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Ejemplo: una función de ventana mantiene todas las filas

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer TEXT,
  product TEXT,
  category TEXT,
  quantity INTEGER,
  unit_price DECIMAL(10,2),
  order_date TEXT,
  status TEXT
);

Casos de uso comunes de GROUP BY

Paneles de informes: resume totales, promedios y conteos por categoría o periodo de tiempo
Análisis de dotación: cuenta empleados, usuarios o registros por grupo
Desglose de ingresos: ingresos totales y promedio por producto, región o cliente
Análisis de tendencias: agrupa por mes o año para detectar patrones a lo largo del tiempo
Top-N por grupo: combina con subconsultas o CTE para encontrar el mejor desempeño en cada grupo
Validación de datos: cuenta duplicados o valores NULL en los grupos
Análisis de cohortes: agrupa usuarios por fecha de registro o segmento de comportamiento

Consejos de rendimiento

Indexa las columnas de GROUP BY: los índices en las columnas agrupadas aceleran el paso de ordenación y agrupamiento
Filtra pronto con WHERE: reducir filas antes de agrupar con WHERE es más rápido que filtrar después con HAVING
Evita SELECT *: selecciona solo las columnas que realmente necesitas; las operaciones de agregación se benefician de datos más estrechos
Usa índices cubrientes: un índice que incluya tanto la columna de GROUP BY como la columna agregada puede evitar un escaneo completo de la tabla
Considera vistas materializadas: para agregados calculados con frecuencia en tablas grandes, algunas bases de datos admiten resúmenes precomputados

Resumen

GROUP BY colapsa filas que comparten los mismos valores de columna en una fila de resumen por combinación única
COUNT(*) cuenta todas las filas; COUNT(column) cuenta valores no NULL; COUNT(DISTINCT column) cuenta valores únicos
SUM suma valores numéricos; AVG calcula la media; MIN / MAX encuentran los límites
Cada columna de SELECT debe aparecer en GROUP BY o estar envuelta en una función de agregación
WHERE filtra filas antes del agrupamiento; HAVING filtra grupos después de la agregación
Puedes usar GROUP BY con expresiones (por ejemplo, SUBSTR(date, 1, 7) para agrupar a nivel de mes)
Unir tablas antes de agrupar te permite combinar datos de múltiples fuentes en un solo informe
Usa funciones de ventana en lugar de GROUP BY cuando necesites métricas a nivel de grupo sin perder filas individuales

Prueba a combinar GROUP BY con JOINs, expresiones CASE y cláusulas HAVING para crear los informes que tu análisis de datos necesita.