[转自] http://blog.csdn.net/t0nsha/article/details/6538838

使用GROUP BY GROUPING SETS相当于把需要GROUP的集合用UNION ALL联合起来。

当GROUPING SETS里面的分组元素越多时，使用GROUPING SETS比使用UNION ALL性能更好，这可能和使用GROUPING SETS只需要访问一次表有关。

如下两段查询的结果是相等的：

q1（GROUPING SETS）：

  1. SELECT   department_id, job_id, manager_id, AVG (salary)
  2. FROM employees
  3. GROUP BY GROUPING SETS ((department_id, job_id), (job_id, manager_id));
  4. DEPARTMENT_ID JOB_ID     MANAGER_ID AVG(SALARY)
  5. ------------- ---------- ---------- -----------
  6. SH_CLERK          122        3200
  7. AC_MGR            101       12000
  8. ST_MAN            100        7280
  9. ST_CLERK          121        2675
  10. SA_REP            148        8650
  11. SH_CLERK          120        2900
  12. SH_CLERK          124        2825
  13. MK_MAN            100       13000
  14. AD_PRES                     24000
  15. FI_MGR            101       12000
  16. SA_REP            146        8500
  17. SH_CLERK          123        3475
  18. AD_ASST           101        4400
  19. IT_PROG           102        9000
  20. IT_PROG           103        4950
  21. FI_ACCOUNT        108        7920
  22. PU_MAN            100       11000
  23. ST_CLERK          122        2700
  24. SA_REP            145        8500
  25. AC_ACCOUNT        205        8300
  26. AD_VP             100       17000
  27. DEPARTMENT_ID JOB_ID     MANAGER_ID AVG(SALARY)
  28. ------------- ---------- ---------- -----------
  29. ST_CLERK          120        2625
  30. ST_CLERK          124        2925
  31. SA_REP            147  7766.66667
  32. SA_REP            149  8333.33333
  33. HR_REP            101        6500
  34. PR_REP            101       10000
  35. ST_CLERK          123        3000
  36. SH_CLERK          121        3675
  37. PU_CLERK          114        2780
  38. SA_MAN            100       12200
  39. MK_REP            201        6000
  40. 110 AC_ACCOUNT                   8300
  41. 90 AD_VP                       17000
  42. 50 ST_CLERK                     2785
  43. 80 SA_REP                 8396.55172
  44. 50 ST_MAN                       7280
  45. 80 SA_MAN                      12200
  46. 110 AC_MGR                      12000
  47. 90 AD_PRES                     24000
  48. 60 IT_PROG                      5760
  49. 100 FI_MGR                      12000
  50. DEPARTMENT_ID JOB_ID     MANAGER_ID AVG(SALARY)
  51. ------------- ---------- ---------- -----------
  52. 30 PU_CLERK                     2780
  53. 50 SH_CLERK                     3215
  54. 20 MK_MAN                      13000
  55. 100 FI_ACCOUNT                   7920
  56. SA_REP                       7000
  57. 70 PR_REP                      10000
  58. 30 PU_MAN                      11000
  59. 10 AD_ASST                      4400
  60. 20 MK_REP                       6000
  61. 40 HR_REP                       6500
  62. 52 rows selected.

SELECT department_id, job_id, manager_id, AVG (salary)
FROM employees
GROUP BY GROUPING SETS ((department_id, job_id), (job_id, manager_id));

DEPARTMENT_ID JOB_ID MANAGER_ID AVG(SALARY)
------------- ---------- ---------- -----------
SH_CLERK 122 3200
AC_MGR 101 12000
ST_MAN 100 7280
ST_CLERK 121 2675
SA_REP 148 8650
SH_CLERK 120 2900
SH_CLERK 124 2825
MK_MAN 100 13000
AD_PRES 24000
FI_MGR 101 12000
SA_REP 146 8500
SH_CLERK 123 3475
AD_ASST 101 4400
IT_PROG 102 9000
IT_PROG 103 4950
FI_ACCOUNT 108 7920
PU_MAN 100 11000
ST_CLERK 122 2700
SA_REP 145 8500
AC_ACCOUNT 205 8300
AD_VP 100 17000

DEPARTMENT_ID JOB_ID MANAGER_ID AVG(SALARY)
------------- ---------- ---------- -----------
ST_CLERK 120 2625
ST_CLERK 124 2925
SA_REP 147 7766.66667
SA_REP 149 8333.33333
HR_REP 101 6500
PR_REP 101 10000
ST_CLERK 123 3000
SH_CLERK 121 3675
PU_CLERK 114 2780
SA_MAN 100 12200
MK_REP 201 6000
110 AC_ACCOUNT 8300
90 AD_VP 17000
50 ST_CLERK 2785
80 SA_REP 8396.55172
50 ST_MAN 7280
80 SA_MAN 12200
110 AC_MGR 12000
90 AD_PRES 24000
60 IT_PROG 5760
100 FI_MGR 12000

DEPARTMENT_ID JOB_ID MANAGER_ID AVG(SALARY)
------------- ---------- ---------- -----------
30 PU_CLERK 2780
50 SH_CLERK 3215
20 MK_MAN 13000
100 FI_ACCOUNT 7920
SA_REP 7000
70 PR_REP 10000
30 PU_MAN 11000
10 AD_ASST 4400
20 MK_REP 6000
40 HR_REP 6500

52 rows selected.

q2（UNION ALL）：

  1. SELECT   NULL department_id, job_id, manager_id, AVG (salary)
  2. FROM employees
  3. GROUP BY (job_id, manager_id)
  4. UNION ALL
  5. SELECT   department_id, job_id, NULL manager_id, AVG (salary)
  6. FROM employees
  7. GROUP BY (department_id, job_id);
  8. DEPARTMENT_ID JOB_ID     MANAGER_ID AVG(SALARY)
  9. ------------- ---------- ---------- -----------
  10. SH_CLERK          122        3200
  11. AC_MGR            101       12000
  12. ST_MAN            100        7280
  13. ST_CLERK          121        2675
  14. SA_REP            148        8650
  15. SH_CLERK          120        2900
  16. SH_CLERK          124        2825
  17. MK_MAN            100       13000
  18. AD_PRES                     24000
  19. FI_MGR            101       12000
  20. SA_REP            146        8500
  21. SH_CLERK          123        3475
  22. AD_ASST           101        4400
  23. IT_PROG           102        9000
  24. IT_PROG           103        4950
  25. FI_ACCOUNT        108        7920
  26. PU_MAN            100       11000
  27. ST_CLERK          122        2700
  28. SA_REP            145        8500
  29. AC_ACCOUNT        205        8300
  30. AD_VP             100       17000
  31. DEPARTMENT_ID JOB_ID     MANAGER_ID AVG(SALARY)
  32. ------------- ---------- ---------- -----------
  33. ST_CLERK          120        2625
  34. ST_CLERK          124        2925
  35. SA_REP            147  7766.66667
  36. SA_REP            149  8333.33333
  37. HR_REP            101        6500
  38. PR_REP            101       10000
  39. ST_CLERK          123        3000
  40. SH_CLERK          121        3675
  41. PU_CLERK          114        2780
  42. SA_MAN            100       12200
  43. MK_REP            201        6000
  44. 110 AC_ACCOUNT                   8300
  45. 90 AD_VP                       17000
  46. 50 ST_CLERK                     2785
  47. 80 SA_REP                 8396.55172
  48. 50 ST_MAN                       7280
  49. 80 SA_MAN                      12200
  50. 110 AC_MGR                      12000
  51. 90 AD_PRES                     24000
  52. 60 IT_PROG                      5760
  53. 100 FI_MGR                      12000
  54. DEPARTMENT_ID JOB_ID     MANAGER_ID AVG(SALARY)
  55. ------------- ---------- ---------- -----------
  56. 30 PU_CLERK                     2780
  57. 50 SH_CLERK                     3215
  58. 20 MK_MAN                      13000
  59. 100 FI_ACCOUNT                   7920
  60. SA_REP                       7000
  61. 70 PR_REP                      10000
  62. 30 PU_MAN                      11000
  63. 10 AD_ASST                      4400
  64. 20 MK_REP                       6000
  65. 40 HR_REP                       6500
  66. 52 rows selected.

Oracle PL/SQL之GROUP BY GROUPING SETS的更多相关文章

  1. Oracle的rollup、cube、grouping sets函数

    转载自:https://blog.csdn.net/huang_xw/article/details/6402396 Oracle的group by除了基本用法以外,还有3种扩展用法,分别是rollu ...

  2. ORACLE PL/SQL编程详解

    ORACLE PL/SQL编程详解 编程详解 SQL语言只是访问.操作数据库的语言,并不是一种具有流程控制的程序设计语言,而只有程序设计语言才能用于应用软件的开发.PL /SQL是一种高级数据库程序设 ...

  3. ORACLE PL/SQL编程之八：把触发器说透

    原文:ORACLE PL/SQL编程之八:把触发器说透 ORACLE PL/SQL编程之八: 把触发器说透 大家一定要评论呀,感谢!光发表就花了我将近一个下午. 本篇主要内容如下: 8.1 触发器类型 ...

  4. [转]详解Oracle高级分组函数(ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS)

    原文地址:http://blog.csdn.net/u014558001/article/details/42387929 本文主要讲解 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS的主要用 ...

  5. ORACLE PL/SQL编程详解（转）

    原帖地址:http://blog.csdn.net/chenjinping123/article/details/8737604 ORACLE PL/SQL编程详解 SQL语言只是访问.操作数据库的语 ...

  6. ORACLE PL/SQL：触发器

    ORACLE PL/SQL 触发器 本篇主要内容如下: 8.1 触发器类型 8.1.1 DML触发器 8.1.2 替代触发器 8.1.3 系统触发器 8.2 创建触发器 8.2.1 触发器触发次序 8 ...

  7. group by <grouping sets(...) ><cube(...)>

    GROUP BY      GROUPING SETS() 后面将还会写学习 with cube,  with rollup,以及将它们转换为标准的GROUP BY的子句GROUP SET(), CU ...

  8. [强烈推荐]ORACLE PL/SQL编程详解之七：程序包的创建与应用(聪明在于学习，天才在于积累！)

    原文:[强烈推荐]ORACLE PL/SQL编程详解之七:程序包的创建与应用(聪明在于学习,天才在于积累!) [强烈推荐]ORACLE PL/SQL编程详解之七: 程序包的创建与应用(聪明在于学习,天 ...

  9. [推荐]ORACLE PL/SQL编程之五：异常错误处理(知已知彼、百战不殆)

    原文:[推荐]ORACLE PL/SQL编程之五:异常错误处理(知已知彼.百战不殆) [推荐]ORACLE PL/SQL编程之五: 异常错误处理(知已知彼.百战不殆) 继上三篇:ORACLE PL/S ...

随机推荐

  1. R 如何 隐藏坐标轴

    x = c(7,5,8)dim(x)<-3names(x)<-c("apple","banana", "cherry")plot ...

  2. Java日志组件logback使用：加载非类路径下的配置文件并设置定时更新

    Java日志组件logback使用:加载非类路径下的配置文件并设置定时更新 摘自: https://blog.csdn.net/johnson_moon/article/details/7887449 ...

  3. Requests接口测试(二)

    requests安装先看下怎么安装requests, 执行以下命令: pip install requests 安装好后如何导入requests模块呢? 如下所示: import requests 基 ...

  4. Java 线程的通讯--生产者和消费者

    package 生产者和消费者; //消费者 public class Customer implements Runnable { private Share_resources rescource ...

  5. Daubechies Wavelet

    The Daubechies wavelets, based on the work of Ingrid Daubechies, are a family of orthogonal wavelets ...

  6. Python Lambda 的简单用法

    下面代码简单举例介绍以下 lambda的用法. from functools import reduce #1 python lambda会创建一个函数对象,但不会把这个函数对象赋给一个标识符,而de ...

  7. Arduino ADC + 模拟温度传感器LM35D

    LM35是美国国家半导体(后被TI收购)推出的精密温度传感IC系列,其信号输出方式为模拟输出,输出电压值与摄氏温度值呈正比,且用户不需额外的校正就能获得较高的测量精度.其主要特性有: 供电电压:4~3 ...

  8. CString::MakeLower Crash

    记录一下使用CString::MakeLower可能导致的crash的一个问题: 问题重现: int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ std::string  sT ...

  9. 数据库表转换成JavaBean

    本人花了几个小时用C#开发了一款,数据表生成javabean的软件.目前只支持Mysql,内置类型映射器.开源,没有测试. 支持数据库注释,忘了获取表注释,见谅.使用之前配置一下config.xml文 ...

  10. ASP.NET Core依赖注入最佳实践,提示&技巧

    分享翻译一篇Abp框架作者(Halil İbrahim Kalkan)关于ASP.NET Core依赖注入的博文. 在本文中,我将分享我在ASP.NET Core应用程序中使用依赖注入的经验和建议. ...