GROUP BY – Grouper les données

Bonne lecture et bon apprentissage !
Junior TSAFACK – 08/08/2026
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La commande GROUP BY est utilisée en SQL pour grouper plusieurs résultats et utiliser une fonction de totaux sur un groupe de résultats. Sur une table qui contient toutes les ventes d’un magasin, il est par exemple possible de regrouper les ventes par clients identiques et d’obtenir le coût total des achats pour chaque client.

Syntaxe d’utilisation de GROUP BY

De façon générale, la commande GROUP BY s’utilise de la façon suivante :

SELECT colonne1, fonction(colonne2) FROM table GROUP BY colonne1

💡 Bon à savoir : Cette commande doit toujours s’utiliser après la clause WHERE et avant la clause HAVING (si elles sont présentes).

Exemple d’utilisation

Prenons en considération une table « achat » qui résume les ventes d’une boutique :

Table « achat »

id	client	tarif	date_achat
1	Pierre	102	2012-10-23
2	Simon	47	2012-10-27
3	Marie	18	2012-11-05
4	Marie	20	2012-11-14
5	Pierre	160	2012-12-03

Ce tableau contient une colonne qui sert d’identifiant pour chaque ligne, une autre qui contient le nom du client, le coût de la vente et la date d’achat.

Pour obtenir le coût total de chaque client en regroupant les commandes des mêmes clients, il faut utiliser la requête suivante :

SELECT client, SUM(tarif)
FROM achat
GROUP BY client

La fonction SUM() permet d’additionner la valeur de chaque tarif pour un même client.

Résultat :

client	SUM(tarif)
Pierre	262
Simon	47
Marie	38

La manière simple de comprendre GROUP BY, c’est tout simplement d’assimiler qu’il va éviter de présenter plusieurs fois les mêmes lignes. C’est une méthode pour regrouper les données.

Comparaison avec SELECT sans GROUP BY

Juste à titre informatif, voici ce qu’on obtient de la requête sans utiliser GROUP BY :

SELECT client, SUM(tarif)
FROM achat

Résultat :

client	SUM(tarif)
Pierre	262
Simon	47
Marie	38
Marie	38
Pierre	262

Sans GROUP BY, la fonction SUM() s’applique à l’ensemble des lignes et chaque ligne est répétée avec le même total, ce qui est peu pertinent.

Utilisation d’autres fonctions d’agrégation

Il existe plusieurs fonctions qui peuvent être utilisées pour manipuler plusieurs enregistrements : ce sont les fonctions d’agrégation statistiques.

Fonction	Description	Exemple d’utilisation
`AVG()`	Calcule la moyenne d’un ensemble de valeurs	`AVG(tarif)` → panier moyen par client
`COUNT()`	Compte le nombre de lignes concernées	`COUNT(id)` → nombre d’achats par client
`MAX()`	Récupère la plus haute valeur	`MAX(tarif)` → achat le plus cher par client
`MIN()`	Récupère la plus petite valeur	`MIN(date_achat)` → date du premier achat
`SUM()`	Calcule la somme de plusieurs lignes	`SUM(tarif)` → total des achats d’un client

Exemples avec d’autres fonctions

Nombre d’achats par client

SELECT client, COUNT(*) AS nb_achats
FROM achat
GROUP BY client

Résultat :

client	nb_achats
Pierre	2
Simon	1
Marie	2

Panier moyen par client (moyenne des montants)

SELECT client, AVG(tarif) AS panier_moyen
FROM achat
GROUP BY client

Résultat :

client	panier_moyen
Pierre	131
Simon	47
Marie	19

Date du premier achat par client

SELECT client, MIN(date_achat) AS premiere_commande
FROM achat
GROUP BY client

Résultat :

client	premiere_commande
Pierre	2012-10-23
Simon	2012-10-27
Marie	2012-11-05

GROUP BY sur plusieurs colonnes

Il est possible de grouper sur plusieurs colonnes. Par exemple, pour obtenir le total des ventes par client et par mois :

SELECT client, YEAR(date_achat) AS annee, MONTH(date_achat) AS mois, SUM(tarif) AS total
FROM achat
GROUP BY client, YEAR(date_achat), MONTH(date_achat);

(Note : les fonctions YEAR() et MONTH() sont disponibles dans MySQL, d’autres SGBD utilisent EXTRACT.)

Bonnes pratiques

Toute colonne du SELECT qui n’est pas une fonction d’agrégation doit figurer dans le GROUP BY (sauf dans certains SGBD non stricts comme MySQL en mode par défaut, mais c’est une mauvaise pratique).
Utilisez des alias pour les colonnes calculées afin d’améliorer la lisibilité.
GROUP BY est souvent utilisé avec ORDER BY pour trier les résultats (par exemple, par total décroissant).

Prochain chapitre

Vous savez désormais comment grouper des données avec GROUP BY et utiliser des fonctions d’agrégation. Mais comment filtrer les groupes, par exemple pour ne garder que les clients ayant dépensé plus de 100€ ?

👉 Chapitre 14 : HAVING – Filtrer les groupes

Bonne continuation !

Junior TSAFACK – 08/08/2026