SQL GROUP BY e Funções de Agregação: Resuma Seus Dados

Published: 2026-04-08

GROUP BY colapsa múltiplas linhas que compartilham o mesmo valor em uma ou mais colunas em uma única linha de resumo. Combinado com funções de agregação como COUNT, SUM, AVG, MIN e MAX, ele é a base de quase todas as consultas de relatórios e análises. GROUP BY é suportado em todos os bancos de dados SQL, incluindo SQLite, PostgreSQL, MySQL, SQL Server e Oracle.

Dados de Exemplo

Usamos duas tabelas em todos os exemplos:

Tabela 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

Tabela 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

Explore o conjunto de dados no DbGate Lite

Sintaxe de GROUP BY

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

GROUP BY — uma ou mais colunas cujas combinações de valores distintos definem cada grupo
Funções de agregação — calculam um único valor a partir de todas as linhas do grupo
HAVING — filtra grupos (como WHERE, mas para resultados agrupados)
Toda coluna em SELECT que não estiver dentro de uma agregação deve aparecer em GROUP BY

Ordem de Execução do SQL

As cláusulas SQL são escritas em uma ordem, mas executadas em outra. Entender isso ajuda a explicar por que HAVING pode referenciar funções de agregação, mas WHERE não, e por que você não pode usar um alias de SELECT em uma cláusula HAVING.

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

Etapa	Cláusula	O que acontece
1	FROM	Carrega a(s) tabela(s) e avalia quaisquer JOINs
2	WHERE	Filtra linhas individuais — funções de agregação não são permitidas aqui
3	GROUP BY	Colapsa as linhas restantes em grupos
4	HAVING	Filtra grupos — funções de agregação são permitidas aqui
5	SELECT	Calcula colunas de saída e aliases
6	ORDER BY	Ordena o conjunto de resultados final

É por isso que WHERE status = 'delivered' é executado antes do agrupamento (rápido, filtro em nível de linha), enquanto HAVING COUNT(*) > 2 é executado após o agrupamento (filtra grupos inteiros).

COUNT()

COUNT(*) conta todas as linhas em um grupo. COUNT(column) conta valores não nulos nessa coluna.

Exemplo: Número de Funcionários 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;);

Exemplo: 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
);

Exemplo: Contar Entregues vs. Outros Status

Conte apenas pedidos que correspondem a uma condição usando COUNT com uma expressão 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) soma todos os valores no grupo para uma coluna numérica.

Exemplo: Salário 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
);

Exemplo: Receita Total por Categoria

Calcule a receita 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
);

Exemplo: Receita por Cliente e Categoria

Agrupe por múltiplas colunas para detalhar ainda mais a receita:

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) retorna a média aritmética de todos os valores não nulos no grupo.

Exemplo: Salário Médio 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
);

Exemplo: Valor Médio 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() e MAX()

MIN(column) e MAX(column) retornam os menores e maiores valores no grupo.

Exemplo: Faixa 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
);

Exemplo: Primeira e Última Data 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 Múltiplas Agregações

Você pode combinar qualquer número de funções de agregação em uma única consulta.

Exemplo: Resumo Completo do 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
);

Exemplo: Resumo 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 após a agregação — é o equivalente a WHERE para resultados agrupados.

Exemplo: Departamentos com Mais de Dois Funcionários

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
);

Exemplo: Clientes com Receita Total Acima de 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
);

Exemplo: Categorias com Valor Médio de Pedido Abaixo de 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 linhas individuais antes do agrupamento. HAVING filtra grupos após a agregação.

Exemplo: Receita Apenas de Pedidos Entregues por Cliente

Use WHERE para excluir linhas antes do agrupamento e depois 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 com JOINs

Você pode agrupar dados que abrangem múltiplas tabelas fazendo JOIN primeiro.

Exemplo: Receita por Departamento via Join com Employee

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
);

Exemplo: Contagem de Pedidos e Receita por Categoria e Mês

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 com Expressões

Você pode agrupar por expressões calculadas, não apenas por colunas simples.

Exemplo: Funcionários Contratados por Ano

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
);

Exemplo: Pedidos por Mês

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 o número de valores únicos no grupo.

Exemplo: Produtos 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
);

Filtrando Grupos com Múltiplas Condições

HAVING suporta qualquer expressão booleana, incluindo combinações AND/OR.

Exemplo: Clientes Ativos de Alto Valor

Encontre clientes com mais de um pedido e receita total acima de 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
);

Exemplo Prático: Relatório de Vendas

Combine tudo em um relatório completo de resumo de vendas.

Exemplo: Relatório de Desempenho por 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
);

Exemplo: Produto com Maior Receita

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. Funções de Janela

GROUP BY colapsa linhas em uma linha por grupo. Funções de janela mantêm todas as linhas e adicionam uma coluna calculada — veja o tutorial de Funções de Janela em SQL para detalhes.

Exemplo: GROUP BY Retorna Uma Linha 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
);

Exemplo: Função de Janela Mantém Todas as Linhas

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 Comuns para GROUP BY

Painéis de relatórios — Resumir totais, médias e contagens por categoria ou período de tempo
Análise de headcount — Contar funcionários, usuários ou registros por grupo
Detalhamento de receita — Receita total e média por produto, região ou cliente
Análise de tendências — Agrupar por mês ou ano para identificar padrões ao longo do tempo
Top-N por grupo — Combinar com subconsultas ou CTEs para encontrar o melhor desempenho em cada grupo
Validação de dados — Contar duplicatas ou valores NULL entre grupos
Análise de coorte — Agrupar usuários por data de cadastro ou segmento de comportamento

Dicas de Desempenho

Indexe colunas de GROUP BY — Índices nas colunas agrupadas aceleram a etapa de ordenação e agrupamento
Filtre cedo com WHERE — Reduzir linhas antes do agrupamento com WHERE é mais rápido do que filtrar depois com HAVING
Evite SELECT * — Selecione apenas as colunas de que você realmente precisa; operações de agregação se beneficiam de dados mais estreitos
Use índices abrangentes (covering indexes) — Um índice que inclui tanto a coluna de GROUP BY quanto a coluna agregada pode evitar um full table scan
Considere views materializadas — Para agregações frequentemente calculadas em grandes tabelas, alguns bancos de dados suportam resumos pré-computados

Resumo

GROUP BY colapsa linhas que compartilham os mesmos valores de coluna em uma linha de resumo por combinação única
COUNT(*) conta todas as linhas; COUNT(column) conta valores não nulos; COUNT(DISTINCT column) conta valores únicos
SUM totaliza valores numéricos; AVG calcula a média; MIN / MAX encontram os limites
Toda coluna em SELECT deve aparecer em GROUP BY ou estar envolvida em uma função de agregação
WHERE filtra linhas antes do agrupamento; HAVING filtra grupos após a agregação
Você pode usar GROUP BY em expressões (por exemplo, SUBSTR(date, 1, 7) para agrupamento em nível de mês)
Fazer JOIN entre tabelas antes de agrupar permite combinar dados de múltiplas fontes em um único relatório
Use funções de janela em vez de GROUP BY quando precisar de métricas em nível de grupo sem perder as linhas individuais

Tente combinar GROUP BY com JOINs, expressões CASE e cláusulas HAVING para construir os relatórios de que sua análise de dados precisa!