我们研究过分组运算的实质，即将一个集合按某种规则拆分成若干子集。不过，讨论重点在于还原分组运算的步骤，并没有讨论拆分规则，例子中都是用某些分组键值来定义拆分规则，也就是 SQL 中使用的方法。
我们把这种拆分方式称为等值分组。

等值分组相当于在集合上定义了一个等价关系：分组键值相等的成员（记录）就认为等价。等价关系是个数学概念，这里不详述了。可以证明，任何等价关系一定能把原集合完全划分成若干个子集，每个子集中的成员互相等价。
完全划分具有这样两个性质：
1) 没有空子集
2) 原集合的任何成员都属于且只属于某一个子集
考查等值分组，我们会发现这种分组的结果能精确的满足完全划分的特性。

有等值分组和完全划分，那是不是还有非等值分组和不完全划分？还有没有别的方式产生完全划分？这些是否有业务意义呢？
答案是肯定的。
比如我们要统计男女员工数量。我们可以写成这样：

SELECT gender,COUNT(*) FROM employee GROUP BY gender

但如果公司员工全是男性或女性，这个运算结果就只有一行了，那可能就不是我们想要的了。

为解决这个问题，我们可以设计这样一种分组方案：先罗列出一个基准集合，然后将待分组集合成员的某个键值与基准集合成员比较，相同者则分到一个子集中，最后拆分出来的子集数量和基准集合成员数是相同的。这种分组我们称为对位分组。
SPL 中提供了对位分组运算，用来统计男女员工数量可以写成这样：

a=[Male,Female]					// 基准集合
g=employee.align(a,gender)			// 函数align实现对位分组，拆分集合
g.new(a(#),~.len())				// 用分组子集计算汇总

可以想象，这种对位分组在日常统计中是很常见的，比如按地区、按部门统计，都可以事先把基准集合列出来，而且我们经常还要求结果集必须按基准集合的次序出现，等值分组就不能保证这个次序，还要再排序，而排序时还是要提供这个基准集合，因为原集合成员属性中没有这个信息。
对位分组可能出现空子集，它也不能保证任何原集合的成员都被拆到某个子集中（比如有些不重要的成员没有被列入基准集合），不过对位分组能保证每个成员最多只出现在一个子集中。

我们还能把对位分组推广成更一般的枚举分组。
枚举分组是指，事先指定一组条件，将待分组集合的成员作为参数计算这批条件，条件成立者都被划分到与该条件对应的一个子集中，分组结果中的子集和事先指定的条件一一对应。
比如，将员工按年龄段分组统计人数，SPL 中可以这样写：

a=[?<=30,?<=40,?>40]			// 用?表示要代入的参数
g=employee.enum(a,age)			// 设计函数enum实现枚举分组，拆分集合
....

显然，枚举分组在日常业务中也是不少见的。

枚举分组和对位分组很象，都需要先列出一个基准集合，事实上，对位分组就是一种特殊的枚举分组。不过，不同的是，枚举分组可能制造出有重复成员的子集，也就是可重分组。

a=[?<=30,?>20 && ?<=40,?>50]		// 条件有重叠
g=employee.enum@r(a,age)

可重分组在实际业务中相对罕见一些，不过了解一下也有助于再次理解分组运算的实质。

表面上看，对位分组和枚举分组和 SQL 的 GROUP BY 差别很大，但理解了分组运算的本质后，就会明白它们其实是一回事：把某个集合拆分成若干子集。只是拆分的方法各有不同。
还有其它不完全依赖于成员属性的分组方式，但仍然是一种“把集合拆成子集”的方法，我们还会再讲到。

还有一个问题，SQL 只提供了等值分组，那会不会不够用呢？用 SQL 又是如何解决对位分组和枚举分组问题的？
其实 SQL 的运算能力是完备的，上述两种非等值分组都可以转换成等值分组，但是会麻烦很多。
对于对位分组，可以用基准集合和待分组集合做 LEFT JOIN，对这个结果集再做 GROUP BY 就可以得到对位分组的效果了。注意一定要用 LEFT JOIN，用 JOIN 可能会失去空子集，用 FULL JOIN 又会多出基准集合之外的成员。
枚举分组也是类似，但语句会更复杂，要根据枚举条件去设计 JOIN 的条件，难以给出通用写法。