转自:https://www.cnblogs.com/nikyxxx/archive/2012/11/27/2791001.html

聚集函数:GROUPING

用于汇总数据用的运算符: ROLLUP

1.用 CUBE 汇总数据

CUBE 运算符生成的结果集是多维数据集。多维数据集是事实数据的扩展,事实数据即记录个别事件的数据。扩展建立在用户打算分析的列上。这些列被称为维。多维数据集是一个结果集,其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格。

CUBE 运算符在 SELECT 语句的 GROUP BY 子句中指定。该语句的选择列表应包含维度列和聚合函数表达式。GROUP BY 应指定维度列和关键字 WITH CUBE。结果集将包含维度列中各值的所有可能组合,以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。

例如,一个简单的表 Inventory 中包含:

Item                 Color                Quantity

-------------------- -------------------- --------------------------

Table                Blue                 124

Table                Red                  223

Chair                Blue                 101

Chair                Red                  210

我们先来准备测试表和数据

IF object_id(N'Inventory',N'U') IS NOT NULL
DROP TABLE Inventory CREATE TABLE Inventory
(
Item varchar(255),
Color varchar(255),
Quantity decimal(18,8)
) --插入数据
INSERT INTO Inventory
SELECT 'Chair','Blue',101.00
UNION ALL
SELECT 'Chair', 'Red',210.00
UNION ALL
SELECT 'Table','Blue',124.00
UNION ALL
SELECT 'Table','Red',223.00

下列查询返回的结果集中,将包含 ItemColor 的所有可能组合的 Quantity 小计:

SELECT Item, Color, SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH CUBE

下面是结果集:

Item                 Color                QtySum

-------------------- -------------------- --------------------------

Chair                Blue                 101.00

Chair                Red                  210.00

Chair                (null)               311.00

Table                Blue                 124.00

Table                Red                  223.00

Table                (null)               347.00

(null)               (null)               658.00

(null)               Blue                 225.00

(null)               Red                  433.00

我们着重考查下列各行:

Chair                (null)               311.00

这一行报告了 Item 维度中值为 Chair 的所有行的小计。对 Color 维度返回了 NULL 值,表示该行所报告的聚合包括 Color 维度为任意值的行。

Table                (null)               347.00

这一行类似,但报告的是 Item 维度中值为 Table 的所有行的小计。

(null)               (null)               658.00

这一行报告了多维数据集的总计。ItemColor 维度的值都是 NULL,表示两个维度中的所有值都汇总在该行中。

(null)               Blue                 225.00

(null)               Red                  433.00

这两行报告了 Color 维度的小计。两行中的 Item 维度值都是 NULL,表示聚合数据来自 Item 维度为任意值的行。

使用 GROUPING 区分空值

CUBE 操作所生成的空值带来一个问题:如何区分 CUBE 操作所生成的 NULL 值和从实际数据中返回的 NULL 值?这个问题可用 GROUPING 函数解决。如果列中的值来自事实数据,则 GROUPING 函数返回 0;如果列中的值是 CUBE 操作所生成的 NULL,则返回 1在 CUBE 操作中,所生成的 NULL 代表全体值。可将 SELECT 语句写成使用 GROUPING 函数将所生成的 NULL 替换为字符串 ALL。因为事实数据中的 NULL 表明数据值未知,所以 SELECT 语句还可译码为返回字符串 UNKNOWN 替代来自事实数据的 NULL。例如:

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

            ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

       END AS Item,

       CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'

            ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')

       END AS Color,

       SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH CUBE

--小小的解释一下,如果GROUPING(Item)如果是有值,那么GROUPING(Item)=0,那么这一整段都不会执行,那么程序将继续往下走,来到SUM(Quantity) AS QtySum这里,所以查出的结果也是有值的,所以值并不是ALL,ALL是当为Null的时候,也就是某一字段全部SUM的时候,明白了吗?这里我也花了一点时间才理解透,其实都很简单的--

多维数据集

CUBE 运算符可用于生成 n 维的多维数据集,即具有任意数目维度的多维数据集。只有一个维度的多维数据集可用于生成合计,例如:

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

            ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

       END AS Item,

       SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item WITH CUBE

GO

此 SELECT 语句返回的结果集既显示了 Item 中每个值的小计,也显示了 Item 中所有值的总计:

Item                 QtySum

-------------------- --------------------------

Chair                311.00

Table                347.00

ALL                  658.00

包含带有许多维度的 CUBE 的 SELECT 语句可能生成很大的结果集,因为这些语句会为所有维度中值的所有组合生成行。这些大结果集包含的数据可能过多而不易于阅读和理解。这个问题有一种解决办法是将 SELECT 语句放在视图中:

CREATE VIEW InvCube AS

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

            ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

       END AS Item,

       CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'

            ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')

       END AS Color,

       SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH CUBE

然后即可用该视图来只查询您感兴趣的维度值:

SELECT *

FROM InvCube

WHERE Item = 'Chair'

  AND Color = 'ALL'

Item                 Color                QtySum

-------------------- -------------------- --------------------------

Chair                ALL                  311.00

(1 row(s) affected)

2.用 ROLLUP 汇总数据

在生成包含小计和合计的报表时,ROLLUP 运算符很有用。ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符所生成的结果集。有关更多信息.

CUBE 和 ROLLUP 之间的区别在于:

  •     CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
  •     ROLLUP 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。

例如,简单表 Inventory 中包含:

Item                 Color                Quantity

-------------------- -------------------- --------------------------

Table                Blue                 124

Table                Red                  223

Chair                Blue                 101

Chair                Red                  210

下列查询将生成小计报表:

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

            ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

       END AS Item,

       CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'

            ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')

       END AS Color,

       SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH ROLLUP

Item                 Color                QtySum

-------------------- -------------------- --------------------------

Chair                Blue                 101.00

Chair                Red                  210.00

Chair                ALL                  311.00

Table                Blue                 124.00

Table                Red                  223.00

Table                ALL                  347.00

ALL                ALL               658.00

(7 row(s) affected)

如果查询中的 ROLLUP 关键字更改为 CUBE,那么 CUBE 结果集与上述结果相同,只是在结果集的末尾还会返回下列两行:

ALL                  Blue                 225.00                    

ALL                  Red                  433.00

CUBE 操作为 ItemColor 中值的可能组合生成行。例如,CUBE 不仅报告与 Item 值 Chair 相组合的 Color 值的所有可能组合(Red、Blue 和 Red + Blue),而且报告与 Color 值 Red 相组合的 Item 值的所有可能组合(Chair、Table 和 Chair + Table)。

对于 GROUP BY 子句中右边的列中的每个值,ROLLUP 操作并不报告左边一列(或左边各列)中值的所有可能组合。例如,ROLLUP 并不对每个 Color 值报告 Item 值的所有可能组合。

ROLLUP 操作的结果集具有类似于 COMPUTE BY 所返回结果集的功能;然而,ROLLUP 具有下列优点:

  • ROLLUP 返回单个结果集;COMPUTE BY 返回多个结果集,而多个结果集会增加应用程序代码的复杂性。
  • ROLLUP 可以在服务器游标中使用;COMPUTE BY 不可以。
  • 有时,查询优化器为 ROLLUP 生成的执行计划比为 COMPUTE BY 生成的更为高效。

3.GROUPING

是一个聚合函数,它产生一个附加的列,当用 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加行时,附加的列输出值为1,当所添加的行不是由 CUBE 或 ROLLUP 产生时,附加列值为0。

仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY 子句相联系的选择列表中才允许分组。

语法

GROUPING ( column_name )

参数

column_name

是 GROUP BY 子句中用于检查 CUBE 或 ROLLUP 空值的列。

返回类型

int

注释

分组用于区分由 CUBE 和 ROLLUP 返回的空值和标准的空值。作为CUBE 或 ROLLUP 操作结果返回的 NULL 是 NULL 的特殊应用。它在结果集内作为列的占位符,意思是"全体"。

示例

下面的示例将 royalty 的数值分组,并聚合 advance 的数值。GROUPING 函数应用于 royalty 列。

USE pubs

SELECT royalty, SUM(advance) 'total advance',

   GROUPING(royalty) 'grp'

   FROM titles

   GROUP BY royalty WITH ROLLUP

结果集在 royalty 下显示两个空值。第一个 NULL 代表从表中这一列得到的空值组。第二个 NULL 在 ROLLUP 操作所添加的汇总行中。汇总行显示的是所有 royalty 组的 advance 合计数值,并且在 grp 列中用 1 标识。

下面是结果集:

royalty        total advance              grp

---------      ---------------------    ---

NULL           NULL                     0

10             57000.0000               0

12             2275.0000                0

14             4000.0000                0

16             7000.0000                0

24             25125.0000               0

NULL           95400.0000               1

转:SQLServer中的GROUPING,ROLLUP和CUBE的更多相关文章

  1. SQLSERVER中的ALL、PERCENT、CUBE关键字、ROLLUP关键字和GROUPING函数

    SQLSERVER中的ALL.PERCENT.CUBE关键字.ROLLUP关键字和GROUPING函数 先来创建一个测试表 USE [tempdb] GO )) GO INSERT INTO [#te ...

  2. Oracle中group by 的扩展函数rollup、cube、grouping sets

    Oracle的group by除了基本使用方法以外,还有3种扩展使用方法,各自是rollup.cube.grouping sets.分别介绍例如以下: 1.rollup 对数据库表emp.如果当中两个 ...

  3. 转:GROUPING SETS、ROLLUP、CUBE

    转:http://blog.csdn.net/shangboerds/article/details/5193211 大家对GROUP BY应该比较熟悉,如果你感觉自己并不完全理解GROUP BY,那 ...

  4. SQL Server 之 GROUP BY、GROUPING SETS、ROLLUP、CUBE

    1.创建表 Staff CREATE TABLE [dbo].[Staff]( ,) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, [Money] [int] NULL, [Cr ...

  5. GROUPING SETS、CUBE、ROLLUP

    其实还是写一个Demo 比较好 USE tempdb IF OBJECT_ID( 'dbo.T1' , 'U' )IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE dbo.T1; END; G ...

  6. GROUPING SETS、ROLLUP、CUBE

    大家对GROUP BY应该比较熟悉,如果你感觉自己并不完全理解GROUP BY,那么本文不适合你.还记得当初学习SQL的时候,总是理解不了GROUP BY的作用,经过好长时间才终于明白GROUP BY ...

  7. Hive函数:GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP

    参考:lxw大数据田地:http://lxw1234.com/archives/2015/04/193.htm 数据准备: CREATE EXTERNAL TABLE test_data ( mont ...

  8. 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 ...

  9. Hive高级聚合GROUPING SETS,ROLLUP以及CUBE

    scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContext s ...

随机推荐

  1. Android dialog圆角显示及解决出现的黑色棱角

    最近在开发一个天气预报的app,看到一个比较不错友情提示,如下:                怎么样,看起来比原始的dialog好看吧.好了,做法也许有很多,我介绍下我的做法吧, 首先,我第一个想到 ...

  2. ubuntu下面解压tar.gz包报错:tar命令报错: gzip: stdin: not in gzip format tar: Child returned status 1 tar: Error

    原因: 压缩包文件不完整(损坏或者其他原因) 比如今天下载的tomcat8,使用ubuntu的命令下载的 curl -O http://apache.mirrors.ionfish.org/tomca ...

  3. FileWriter与BufferedWriter的适用场景

    IO这块,各种Writer,Reader,让人眼晕 而在网上基本找不到在什么时候用哪个类,并且网上的IO demo 很多用法都是错的 在这简单的分析一下FileWriter与BufferedWrite ...

  4. 使用iCarousel的旋转木马效果请求图片

    使用iCarousel的旋转木马效果请求图片 https://github.com/nicklockwood/iCarousel 先看看效果: 源码如下: // // RootViewControll ...

  5. 高级mask应用

    高级mask应用 用mask做遮罩可以实现复杂的效果: 用来形成遮罩的图片: 原始图片: 如果你熟悉Photoshop,那这种效果绝对是你的菜,看代码你会秒懂...... // // RootView ...

  6. 乘风破浪:LeetCode真题_003_Longest Substring Without Repeating Characters

    乘风破浪:LeetCode真题_003_Longest Substring Without Repeating Characters 一.前言 在算法之中出现最多的就是字符串方面的问题了,关于字符串的 ...

  7. December 08th 2016 Week 50th Thursday

    Life is a test and this world a place of trial. 人生是一场考试,这个世界就是考场. I have not passed the test yet. I ...

  8. 理解活在Iphone中的那些App (一)

    关于一个app的生命 干IOS开发两年多了,如果把大学中的时间也算上,编程也有六年了.这些时间中,从一个懵懵懂懂的学徒,变成一个还算熟练的码农,也多多少少有一点反思.于是,边促成了理解活在Iphone ...

  9. Spotlight监控Linux服务器

    1.安装 Spotlight on Unix 下载地址:http://worlddownloads.quest.com.edgesuite.net/Repository/www.quest.com/l ...

  10. 【OpenCV】三种方式操作图像像素

    OpenCV中,有3种访问每个像素的方法:使用at方法.使用迭代器方法.使用指针 运行如下程序后可以发现使用at方法速度最快. 代码如下: //操作图像像素 #include <opencv2/ ...