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弥勒市是云南省红河哈尼族彝族自治州下辖县级市，位于云南省东南部、红河州北部。 [1]  是红河州“北大门”，南抵国家级开放口岸河口316公里，市内交通四通八达，昆河公路纵贯腹地93公里，滇越铁路沿西境跨越78公里，有G80广昆高速公路、高铁南昆客运专线经过。

2013年1月，经国务院批准，民政部批复：撤销弥勒县，设立县级市弥勒市，由云南省直管，红河州代管。市人民政府驻弥阳镇。2021年2月，经云南省政府批复，同意弥勒市撤销弥阳镇，设立弥阳街道，以原弥阳镇行政区域为弥阳街道行政区域，弥阳街道办事处驻锦屏路80号。现下辖1个街道，9个镇2个乡和1个农场管理局，常住人口56.35万人。 [1]  [7] 

2018年，地区生产总值突破300亿元，增长7%；固定资产投资完成288.27亿元，增长17.1%；社会消费品零售总额完成37.75亿元，增长12.1%；一般公共预算收入完成18.26亿元，增长6.1%；一般公共预算支出完成45.44亿元，增长15.9%；城镇、农村常住居民人均可支配收入分别完成35220元、13336元，增长9%、10%；年末金融机构存款余额248.53亿元、贷款余额172.6亿元，分别增长6.7%、7.3%。 [2]  弥勒市是高原葡萄之乡，有中国著名葡萄酒品牌“云南红”。 [3] 

2017年6月，弥勒市被命名国家卫生城市。2019年1月25日，入选2018年度全国“平安农机”示范县。 [4]  2019年9月20日，获得全国绿化模范单位荣誉称号。 [5]  2019中国西部百强县市。

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PostgreSQL GROUP BY 语句

在 PostgreSQL 中，GROUP BY 语句和 SELECT 语句一起使用，用来对相同的数据进行分组。

GROUP BY 在一个 SELECT 语句中，放在 WHRER 子句的后面，ORDER BY 子句的前面。

语法

下面给出了 GROUP BY 子句的基本语法:

SELECT column-list
FROM table_name
WHERE [ conditions ]GROUP BY column1, column2....columnN
ORDER BY column1, column2....columnN

GROUP BY 子句必须放在 WHERE 子句中的条件之后，必须放在 ORDER BY 子句之前。

在 GROUP BY 子句中，你可以对一列或者多列进行分组，但是被分组的列必须存在于列清单中。

实例

创建 COMPANY 表（下载 COMPANY SQL 文件 ），数据内容如下：

runoobdb# select * from COMPANY;
 id | name  | age | address   | salary----+-------+-----+-----------+--------
  1 | Paul  |  32 | California|  20000
  2 | Allen |  25 | Texas     |  15000
  3 | Teddy |  23 | Norway    |  20000
  4 | Mark  |  25 | Rich-Mond |  65000
  5 | David |  27 | Texas     |  85000
  6 | Kim   |  22 | South-Hall|  45000
  7 | James |  24 | Houston   |  10000(7 rows)

下面实例将根据 NAME 字段值进行分组，找出每个人的工资总额：

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runoobdb=# SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME;

得到以下结果：

  name  |  sum -------+-------
  Teddy | 20000
  Paul  | 20000
  Mark  | 65000
  David | 85000
  Allen | 15000
  Kim   | 45000
  James | 10000(7 rows)

现在我们添加使用下面语句在 CAMPANY 表中添加三条记录：

INSERT INTO COMPANY VALUES (8, 'Paul', 24, 'Houston', 20000.00);INSERT INTO COMPANY VALUES (9, 'James', 44, 'Norway', 5000.00);INSERT INTO COMPANY VALUES (10, 'James', 45, 'Texas', 5000.00);

现在 COMPANY 表中存在重复的名称，数据如下：

 id | name  | age | address      | salary ----+-------+-----+--------------+--------
   1 | Paul  |  32 | California   |  20000
   2 | Allen |  25 | Texas        |  15000
   3 | Teddy |  23 | Norway       |  20000
   4 | Mark  |  25 | Rich-Mond    |  65000
   5 | David |  27 | Texas        |  85000
   6 | Kim   |  22 | South-Hall   |  45000
   7 | James |  24 | Houston      |  10000
   8 | Paul  |  24 | Houston      |  20000
   9 | James |  44 | Norway       |   5000
  10 | James |  45 | Texas        |   5000(10 rows)

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