SQL GROUP BY et fonctions d'agrégation : résumez vos données

Published: 2026-04-08

GROUP BY regroupe plusieurs lignes qui partagent la même valeur dans une ou plusieurs colonnes en une seule ligne de synthèse. Combiné avec des fonctions d’agrégation comme COUNT, SUM, AVG, MIN et MAX, c’est la base de presque toutes les requêtes de reporting et d’analytique. GROUP BY est pris en charge dans toutes les bases SQL, y compris SQLite, PostgreSQL, MySQL, SQL Server et Oracle.

Données d’exemple

Nous utilisons deux tables dans tous les exemples :

Table 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

Table 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

Explorer le jeu de données dans DbGate Lite

Syntaxe de GROUP BY

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

GROUP BY — une ou plusieurs colonnes dont les combinaisons de valeurs distinctes définissent chaque groupe
Fonctions d’agrégation — calculent une seule valeur à partir de toutes les lignes du groupe
HAVING — filtre les groupes (comme WHERE, mais pour les résultats groupés)
Chaque colonne dans SELECT qui n’est pas à l’intérieur d’une agrégation doit apparaître dans GROUP BY

Ordre d’exécution SQL

Les clauses SQL sont écrites dans un certain ordre mais exécutées dans un ordre différent. Comprendre cela aide à expliquer pourquoi HAVING peut référencer des fonctions d’agrégation mais pas WHERE, et pourquoi vous ne pouvez pas utiliser un alias de SELECT dans une clause HAVING.

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

Étape	Clause	Ce qui se passe
1	FROM	Charge la ou les tables et évalue les JOIN
2	WHERE	Filtre les lignes individuelles — les fonctions d’agrégation ne sont pas autorisées ici
3	GROUP BY	Regroupe les lignes restantes en groupes
4	HAVING	Filtre les groupes — les fonctions d’agrégation sont autorisées ici
5	SELECT	Calcule les colonnes de sortie et les alias
6	ORDER BY	Trie le jeu de résultats final

C’est pourquoi WHERE status = 'delivered' s’exécute avant le regroupement (filtre rapide au niveau des lignes), tandis que HAVING COUNT(*) > 2 s’exécute après le regroupement (filtre des groupes entiers).

COUNT()

COUNT(*) compte toutes les lignes d’un groupe. COUNT(column) compte les valeurs non NULL dans cette colonne.

Exemple : nombre d’employés par département

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;);

Exemple : nombre de commandes par client

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
);

Exemple : compter les commandes livrées vs autres statuts

Comptez uniquement les commandes correspondant à une condition en utilisant COUNT avec une expression 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) additionne toutes les valeurs du groupe pour une colonne numérique.

Exemple : masse salariale totale par département

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
);

Exemple : chiffre d’affaires total par catégorie

Calculez le chiffre d’affaires comme 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
);

Exemple : chiffre d’affaires par client et par catégorie

Regroupez par plusieurs colonnes pour détailler davantage le chiffre d’affaires :

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) renvoie la moyenne arithmétique de toutes les valeurs non NULL du groupe.

Exemple : salaire moyen par département

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
);

Exemple : valeur moyenne de commande par client

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() et MAX()

MIN(column) et MAX(column) renvoient respectivement les plus petites et plus grandes valeurs du groupe.

Exemple : fourchette de salaires par département

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
);

Exemple : première et dernière date de commande par client

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
);

Combiner plusieurs agrégations

Vous pouvez combiner n’importe quel nombre de fonctions d’agrégation dans une seule requête.

Exemple : synthèse complète par département

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
);

Exemple : synthèse des commandes par client

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 filtre les groupes après agrégation — c’est l’équivalent de WHERE pour les résultats groupés.

Exemple : départements avec plus de deux employés

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
);

Exemple : clients avec un chiffre d’affaires total supérieur à 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
);

Exemple : catégories avec une valeur moyenne de commande inférieure à 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 filtre les lignes individuelles avant le regroupement. HAVING filtre les groupes après l’agrégation.

Exemple : chiffre d’affaires des seules commandes livrées par client

Utilisez WHERE pour exclure des lignes avant le regroupement, puis HAVING pour filtrer les résultats :

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 avec des JOIN

Vous pouvez regrouper des données couvrant plusieurs tables en les joignant d’abord.

Exemple : chiffre d’affaires par département via une jointure sur employees

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
);

Exemple : nombre de commandes et chiffre d’affaires par catégorie et par mois

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 avec des expressions

Vous pouvez regrouper par des expressions calculées, pas seulement par des colonnes simples.

Exemple : employés embauchés par année

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
);

Exemple : commandes par mois

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) compte le nombre de valeurs uniques dans le groupe.

Exemple : nombre de produits uniques commandés par client

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
);

Filtrer les groupes avec plusieurs conditions

HAVING prend en charge toute expression booléenne, y compris les combinaisons AND/OR.

Exemple : clients actifs à forte valeur

Trouvez les clients avec plus d’une commande et un chiffre d’affaires total supérieur à 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
);

Exemple pratique : rapport de ventes

Combinez tout pour obtenir un rapport de ventes complet.

Exemple : rapport de performance par catégorie

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
);

Exemple : produit le plus rentable

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. fonctions de fenêtre

GROUP BY regroupe les lignes en une ligne par groupe. Les fonctions de fenêtre conservent toutes les lignes et ajoutent une colonne calculée — voir le tutoriel sur les fonctions de fenêtre SQL pour plus de détails.

Exemple : GROUP BY renvoie une ligne par département

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
);

Exemple : une fonction de fenêtre conserve toutes les lignes

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
);

Cas d’usage courants de GROUP BY

Tableaux de bord de reporting — Résumer totaux, moyennes et comptes par catégorie ou période
Analyse des effectifs — Compter les employés, utilisateurs ou enregistrements par groupe
Répartition du chiffre d’affaires — Total et moyenne par produit, région ou client
Analyse de tendances — Regrouper par mois ou année pour repérer les évolutions dans le temps
Top-N par groupe — Combiner avec des sous-requêtes ou des CTE pour trouver le meilleur élément dans chaque groupe
Validation des données — Compter les doublons ou les valeurs NULL par groupe
Analyse de cohortes — Regrouper les utilisateurs par date d’inscription ou segment de comportement

Conseils de performance

Indexer les colonnes de GROUP BY — Les index sur les colonnes de regroupement accélèrent l’étape de tri et de regroupement
Filtrer tôt avec WHERE — Réduire les lignes avant le regroupement avec WHERE est plus rapide que filtrer après avec HAVING
Éviter SELECT * — Ne sélectionnez que les colonnes dont vous avez réellement besoin ; les agrégations profitent de données plus étroites
Utiliser des index couvrants — Un index qui inclut à la fois la colonne de GROUP BY et la colonne agrégée peut éviter un scan complet de la table
Envisager des vues matérialisées — Pour des agrégations fréquentes sur de grandes tables, certaines bases permettent des synthèses pré-calculées

Récapitulatif

GROUP BY regroupe les lignes qui partagent les mêmes valeurs de colonnes en une ligne de synthèse par combinaison unique
COUNT(*) compte toutes les lignes ; COUNT(column) compte les valeurs non NULL ; COUNT(DISTINCT column) compte les valeurs uniques
SUM totalise les valeurs numériques ; AVG calcule la moyenne ; MIN / MAX trouvent les bornes
Chaque colonne de SELECT doit soit apparaître dans GROUP BY, soit être enveloppée dans une fonction d’agrégation
WHERE filtre les lignes avant le regroupement ; HAVING filtre les groupes après agrégation
Vous pouvez faire un GROUP BY sur des expressions (par exemple SUBSTR(date, 1, 7) pour un regroupement au niveau du mois)
Joindre des tables avant le regroupement vous permet de combiner des données de plusieurs sources dans un seul rapport
Utilisez des fonctions de fenêtre plutôt que GROUP BY lorsque vous avez besoin de métriques au niveau du groupe sans perdre les lignes individuelles

Essayez de combiner GROUP BY avec des JOIN, des expressions CASE et des clauses HAVING pour construire les rapports dont votre analyse de données a besoin !