SQL GROUP BY e Funzioni di Aggregazione: Riassumi i Tuoi Dati

Published: 2026-04-08

GROUP BY comprime più righe che condividono lo stesso valore in una o più colonne in un’unica riga di riepilogo. Combinato con funzioni di aggregazione come COUNT, SUM, AVG, MIN e MAX, è la base di quasi tutte le query di reporting e analytics. GROUP BY è supportato in tutti i database SQL, inclusi SQLite, PostgreSQL, MySQL, SQL Server e Oracle.

Dati di esempio

Usiamo due tabelle in tutti gli esempi:

Tabella 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

Tabella 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

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Sintassi di 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 più colonne le cui combinazioni di valori distinti definiscono ciascun gruppo
Funzioni di aggregazione — calcolano un singolo valore da tutte le righe del gruppo
HAVING — filtra i gruppi (come WHERE, ma per i risultati raggruppati)
Ogni colonna in SELECT che non è all’interno di un’aggregazione deve comparire in GROUP BY

Ordine di esecuzione SQL

Le clausole SQL sono scritte in un certo ordine ma eseguite in un ordine diverso. Capirlo aiuta a spiegare perché HAVING può fare riferimento a funzioni di aggregazione ma WHERE no, e perché non puoi usare un alias di SELECT in una clausola HAVING.

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

Step	Clause	Cosa succede
1	FROM	Carica le tabelle e valuta eventuali JOIN
2	WHERE	Filtra le singole righe — le funzioni di aggregazione non sono permesse qui
3	GROUP BY	Comprimi le righe rimanenti in gruppi
4	HAVING	Filtra i gruppi — le funzioni di aggregazione sono permesse qui
5	SELECT	Calcola le colonne di output e gli alias
6	ORDER BY	Ordina il result set finale

Per questo WHERE status = 'delivered' viene eseguito prima del raggruppamento (filtro veloce a livello di riga), mentre HAVING COUNT(*) > 2 viene eseguito dopo il raggruppamento (filtra interi gruppi).

COUNT()

COUNT(*) conta tutte le righe in un gruppo. COUNT(column) conta i valori non NULL in quella colonna.

Esempio: Numero di dipendenti per reparto

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;);

Esempio: Numero di ordini per 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
);

Esempio: Conteggio ordini consegnati vs altri stati

Conta solo gli ordini che corrispondono a una condizione usando COUNT con un’espressione 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) somma tutti i valori nel gruppo per una colonna numerica.

Esempio: Salario totale per reparto

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
);

Esempio: Fatturato totale per categoria

Calcola il fatturato come 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
);

Esempio: Fatturato per cliente e categoria

Raggruppa per più colonne per suddividere ulteriormente il fatturato:

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) restituisce la media aritmetica di tutti i valori non NULL nel gruppo.

Esempio: Salario medio per reparto

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
);

Esempio: Valore medio dell’ordine per 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() e MAX()

MIN(column) e MAX(column) restituiscono rispettivamente il valore più piccolo e più grande nel gruppo.

Esempio: Intervallo di salari per reparto

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
);

Esempio: Prima e ultima data d’ordine per 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
);

Combinare più aggregazioni

Puoi combinare qualsiasi numero di funzioni di aggregazione in un’unica query.

Esempio: Riepilogo completo del reparto

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
);

Esempio: Riepilogo ordini per 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 i gruppi dopo l’aggregazione — è l’equivalente di WHERE per i risultati raggruppati.

Esempio: Reparti con più di due dipendenti

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
);

Esempio: Clienti con fatturato totale superiore 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
);

Esempio: Categorie con valore medio dell’ordine inferiore 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 le singole righe prima del raggruppamento. HAVING filtra i gruppi dopo l’aggregazione.

Esempio: Fatturato solo dagli ordini consegnati per cliente

Usa WHERE per escludere righe prima del raggruppamento, poi HAVING per filtrare i risultati:

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 JOIN

Puoi raggruppare dati che coprono più tabelle effettuando prima una join.

Esempio: Fatturato per reparto tramite join con 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
);

Esempio: Conteggio ordini e fatturato per categoria e mese

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 espressioni

Puoi raggruppare per espressioni calcolate, non solo per colonne semplici.

Esempio: Dipendenti assunti per anno

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
);

Esempio: Ordini per mese

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) conta il numero di valori unici nel gruppo.

Esempio: Prodotti unici ordinati per 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
);

Filtrare gruppi con più condizioni

HAVING supporta qualsiasi espressione booleana, incluse combinazioni AND/OR.

Esempio: Clienti attivi di alto valore

Trova i clienti con più di un ordine e fatturato totale superiore 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
);

Esempio pratico: Report di vendita

Combina tutto in un report di riepilogo vendite completo.

Esempio: Report sulle performance per categoria

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
);

Esempio: Prodotto top per fatturato

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. funzioni finestra (window functions)

GROUP BY comprime le righe in una riga per gruppo. Le funzioni finestra mantengono tutte le righe e aggiungono una colonna calcolata — vedi il tutorial sulle funzioni finestra SQL per i dettagli.

Esempio: GROUP BY restituisce una riga per reparto

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
);

Esempio: La funzione finestra mantiene tutte le righe

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
);

Casi d’uso comuni per GROUP BY

Dashboard di reporting — Riepiloga totali, medie e conteggi per categoria o periodo di tempo
Analisi dell’organico — Conta dipendenti, utenti o record per gruppo
Suddivisione del fatturato — Totale e media del fatturato per prodotto, area geografica o cliente
Analisi dei trend — Raggruppa per mese o anno per individuare pattern nel tempo
Top-N per gruppo — Combina con subquery o CTE per trovare il migliore in ogni gruppo
Validazione dei dati — Conta duplicati o valori NULL tra i gruppi
Analisi di coorte — Raggruppa gli utenti per data di registrazione o segmento di comportamento

Suggerimenti sulle prestazioni

Indicizza le colonne di GROUP BY — Gli indici sulle colonne di raggruppamento velocizzano la fase di ordinamento e grouping
Filtra presto con WHERE — Ridurre le righe prima del raggruppamento con WHERE è più veloce che filtrare dopo con HAVING
Evita SELECT * — Seleziona solo le colonne di cui hai davvero bisogno; le operazioni di aggregazione beneficiano di dati più “stretti”
Usa indici coprenti (covering indexes) — Un indice che include sia la colonna di GROUP BY sia la colonna aggregata può evitare una scansione completa della tabella
Valuta viste materializzate — Per aggregazioni calcolate spesso su tabelle grandi, alcuni database supportano riepiloghi pre-calcolati

Riepilogo

GROUP BY comprime le righe che condividono gli stessi valori di colonna in una riga di riepilogo per ogni combinazione unica
COUNT(*) conta tutte le righe; COUNT(column) conta i valori non NULL; COUNT(DISTINCT column) conta i valori unici
SUM totalizza i valori numerici; AVG calcola la media; MIN / MAX trovano i valori limite
Ogni colonna in SELECT deve comparire in GROUP BY oppure essere racchiusa in una funzione di aggregazione
WHERE filtra le righe prima del raggruppamento; HAVING filtra i gruppi dopo l’aggregazione
Puoi fare GROUP BY su espressioni (ad es. SUBSTR(date, 1, 7) per un raggruppamento a livello di mese)
Effettuare join tra tabelle prima del raggruppamento ti permette di combinare dati da più fonti in un unico report
Usa le funzioni finestra invece di GROUP BY quando ti servono metriche a livello di gruppo senza perdere le singole righe

Prova a combinare GROUP BY con JOIN, espressioni CASE e clausole HAVING per costruire i report di cui hai bisogno per l’analisi dei dati!