SQLServer中的GROUPING,ROLLUP和CUBE
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
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
<span>IF</span> <span>object_id</span>(N<span>'</span><span>Inventory</span><span>'</span>,N<span>'</span><span>U</span><span>'</span>) <span>IS</span> <span>NOT</span> <span>NULL</span>
<span>DROP</span> <span>TABLE</span><span> Inventory
</span><span>CREATE</span> <span>TABLE</span><span> Inventory
(
Item </span><span>varchar</span>(<span>255</span><span>),
Color </span><span>varchar</span>(<span>255</span><span>),
Quantity </span><span>decimal</span>(<span>18</span>,<span>8</span><span>)
)
</span><span>--</span><span>插入数据</span>
<span>INSERT</span> <span>INTO</span><span> Inventory
</span><span>SELECT</span> <span>'</span><span>Chair</span><span>'</span>,<span>'</span><span>Blue</span><span>'</span>,<span>101.00</span>
<span>UNION</span> <span>ALL</span>
<span>SELECT</span> <span>'</span><span>Chair</span><span>'</span>, <span>'</span><span>Red</span><span>'</span>,<span>210.00</span>
<span>UNION</span> <span>ALL</span>
<span>SELECT</span> <span>'</span><span>Table</span><span>'</span>,<span>'</span><span>Blue</span><span>'</span>,<span>124.00</span>
<span>UNION</span> <span>ALL</span>
<span>SELECT</span> <span>'</span><span>Table</span><span>'</span>,<span>'</span><span>Red</span><span>'</span>,<span>223.00</span>
下列查询返回的结果集中，将包含 Item 和 Color 的所有可能组合的 Quantity 小计：
<span>SELECT</span> Item, Color, <span>SUM</span>(Quantity) <span>AS</span><span> QtySum </span><span>FROM</span><span> Inventory </span><span>GROUP</span> <span>BY</span> Item, Color <span>WITH</span> 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。Item 和 Color 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：
<span>SELECT</span> <span>CASE</span> <span>WHEN</span> (<span>GROUPING</span>(Item) <span>=</span> <span>1</span>) <span>THEN</span> <span>'</span><span>ALL</span><span>'</span>
<span>ELSE</span> <span>ISNULL</span>(Item, <span>'</span><span>UNKNOWN</span><span>'</span><span>)
</span><span>END</span> <span>AS</span><span> Item,
</span><span>CASE</span> <span>WHEN</span> (<span>GROUPING</span>(Color) <span>=</span> <span>1</span>) <span>THEN</span> <span>'</span><span>ALL</span><span>'</span>
<span>ELSE</span> <span>ISNULL</span>(Color, <span>'</span><span>UNKNOWN</span><span>'</span><span>)
</span><span>END</span> <span>AS</span><span> Color,
</span><span>SUM</span>(Quantity) <span>AS</span><span> QtySum
</span><span>FROM</span><span> Inventory
</span><span>GROUP</span> <span>BY</span> Item, Color <span>WITH</span> 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：
<span>SELECT</span> <span>CASE</span> <span>WHEN</span> (<span>GROUPING</span>(Item) <span>=</span> <span>1</span>) <span>THEN</span> <span>'</span><span>ALL</span><span>'</span>
<span>ELSE</span> <span>ISNULL</span>(Item, <span>'</span><span>UNKNOWN</span><span>'</span><span>)
</span><span>END</span> <span>AS</span><span> Item,
</span><span>SUM</span>(Quantity) <span>AS</span><span> QtySum
</span><span>FROM</span><span> Inventory
</span><span>GROUP</span> <span>BY</span> Item <span>WITH</span><span> CUBE
</span><span>GO</span>
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 <span>SELECT</span> <span>CASE</span> <span>WHEN</span> (<span>GROUPING</span>(Item) <span>=</span> <span>1</span>) <span>THEN</span> <span>'</span><span>ALL</span><span>'</span> <span>ELSE</span> <span>ISNULL</span>(Item, <span>'</span><span>UNKNOWN</span><span>'</span><span>) </span><span>END</span> <span>AS</span><span> Item, </span><span>CASE</span> <span>WHEN</span> (<span>GROUPING</span>(Color) <span>=</span> <span>1</span>) <span>THEN</span> <span>'</span><span>ALL</span><span>'</span> <span>ELSE</span> <span>ISNULL</span>(Color, <span>'</span><span>UNKNOWN</span><span>'</span><span>) </span><span>END</span> <span>AS</span><span> Color, </span><span>SUM</span>(Quantity) <span>AS</span><span> QtySum </span><span>FROM</span><span> Inventory </span><span>GROUP</span> <span>BY</span> Item, Color <span>WITH</span> CUBE
然后即可用该视图来只查询您感兴趣的维度值：
<span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span><span> InvCube </span><span>WHERE</span> Item <span>=</span> <span>'</span><span>Chair</span><span>'</span> <span>AND</span> Color <span>=</span> <span>'</span><span>ALL</span><span>'</span>
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：
<span>SELECT</span> <span>CASE</span> <span>WHEN</span> (<span>GROUPING</span>(Item) <span>=</span> <span>1</span>) <span>THEN</span> <span>'</span><span>ALL</span><span>'</span>
<span>ELSE</span> <span>ISNULL</span>(Item, <span>'</span><span>UNKNOWN</span><span>'</span><span>)
</span><span>END</span> <span>AS</span><span> Item,
</span><span>CASE</span> <span>WHEN</span> (<span>GROUPING</span>(Color) <span>=</span> <span>1</span>) <span>THEN</span> <span>'</span><span>ALL</span><span>'</span>
<span>ELSE</span> <span>ISNULL</span>(Color, <span>'</span><span>UNKNOWN</span><span>'</span><span>)
</span><span>END</span> <span>AS</span><span> Color,
</span><span>SUM</span>(Quantity) <span>AS</span><span> QtySum
</span><span>FROM</span><span> Inventory
</span><span>GROUP</span> <span>BY</span> Item, Color <span>WITH</span> 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 Item 和 Color 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。
<span>USE</span><span> pubs </span><span>SELECT</span> royalty, <span>SUM</span>(advance) <span>'</span><span>total advance</span><span>'</span><span>, </span><span>GROUPING</span>(royalty) <span>'</span><span>grp</span><span>'</span> <span>FROM</span><span> titles </span><span>GROUP</span> <span>BY</span> royalty <span>WITH</span> 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
热AI工具
Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序，用于创建逼真的裸体照片
AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。
Undress AI Tool
免费脱衣服图片
Clothoff.io
AI脱衣机
Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸！
热门文章
热工具
记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器
SublimeText3汉化版
中文版，非常好用
禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境
Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具
SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)
sqlserver怎么导入mdf文件
Apr 08, 2024 am 11:41 AM
导入步骤如下：将 MDF 文件复制到 SQL Server 的数据目录（通常为 C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\DATA）。在 SQL Server Management Studio（SSMS）中，打开数据库并选择“附加”。单击“添加”按钮，选择 MDF 文件。确认数据库名称，点击确定按钮即可。
sqlserver数据库中已存在名为的对象怎么解决
Apr 05, 2024 pm 09:42 PM
对于 SQL Server 数据库中已存在同名对象，需要采取以下步骤：确认对象类型（表、视图、存储过程）。如果对象为空，可使用 IF NOT EXISTS 跳过创建。如果对象有数据，使用不同名称或修改结构。使用 DROP 删除现有对象（谨慎操作，建议备份）。检查架构更改，确保没有引用删除或重命名的对象。
怎么查看sqlserver端口号
Apr 05, 2024 pm 09:57 PM
要查看 SQL Server 端口号：打开 SSMS，连接到服务器。在对象资源管理器中找到服务器名称，右键单击它，然后选择“属性”。在“连接”选项卡中，查看“TCP 端口”字段。
sqlserver误删数据库怎么恢复
Apr 05, 2024 pm 10:39 PM
若误删 SQL Server 数据库，可采取以下步骤恢复：停止数据库活动；备份日志文件；检查数据库日志；恢复选项：从备份恢复；从事务日志恢复；使用 DBCC CHECKDB；使用第三方工具。请定期备份数据库并启用事务日志以防止数据丢失。
sqlserver数据库在哪里
Apr 05, 2024 pm 08:21 PM
SQL Server 数据库文件通常存储在以下默认位置：Windows: C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\DATALinux: /var/opt/mssql/data可通过修改数据库文件路径设置来自定义数据库文件位置。
sqlserver服务无法启动怎么办
Apr 05, 2024 pm 10:00 PM
当 SQL Server 服务无法启动时，可采取以下步骤解决：检查错误日志以确定根本原因。确保服务帐户具有启动服务的权限。检查依赖项服务是否正在运行。禁用防病毒软件。修复 SQL Server 安装。如果修复不起作用，重新安装 SQL Server。
sqlserver安装失败怎么样删除干净
Apr 05, 2024 pm 11:27 PM
如果 SQL Server 安装失败，可通过以下步骤清理：卸载 SQL Server删除注册表项删除文件和文件夹重启计算机
sqlserver删不干净无法重新安装怎么办
Apr 05, 2024 pm 11:30 PM
SQL Server 删除不干净导致无法重新安装的问题可以通过以下步骤解决：手动删除文件和注册表项；使用 SQL Server 安装卸载工具；使用第三方卸载工具；检查 Windows 事件查看器；重新启动计算机；重新安装 SQL Server。
