单一分组巴黎人澳门官网,新增的行数据就返回
分类:巴黎人-数据库

create table test(info varchar(30))
go
insert into test (info)values('a'),
('b'),('a'),('c'),('d'),('d') 
go

select info,count_big(info),grouping(info)
from test group by info 
WITH ROLLUP

go
drop table test 
----输出----
ifno 无列名 无列名
a    2    0
b    1    0
c    1    0
d    2    0
NULL    6    1

下面我们来看看具体的案例:

举例说明

创建表:

CREATE TABLE DEPART (部门 char(10),员工 char(6),工资 int)

INSERT INTO DEPART SELECT 'A','ZHANG',100
INSERT INTO DEPART SELECT 'A','LI',200
INSERT INTO DEPART SELECT 'A','WANG',300
INSERT INTO DEPART SELECT 'A','ZHAO',400
INSERT INTO DEPART SELECT 'A','DUAN',500
INSERT INTO DEPART SELECT 'B','DUAN',600
INSERT INTO DEPART SELECT 'B','DUAN',700

表中数据:

部门         员工         工资

A             ZHANG     100
A             LI             200
A             WANG      300
A             ZHAO      400
A             DUAN      500
B             DUAN      600
B             DUAN      700

select……from子句

该语句常用的行聚合函数有

  • count(*),返回组中的项数
  • count({ [ [all|distinct] 列名] }),返回某列的个数
  • avg({ [ [all|distinct] 列名] }),返回某列的平均值
  • max({ [ [all|distinct] 列名] }),返回某列的最大值
  • min({ [ [all|distinct] 列名] }),返回某列的最小值
  • sum({ [ [all|distinct] 列名] }),返回某列的和
    取别名可用三种方法
  • 别名=列名
  • 列名 as 别名
  • 列名 别名
    举例:
    use 数据库
    select
    distinct 员工编号=id
    name as 姓名
    sex 性别
    from 雇员表

/*
--1 UNION 运算符是将两个或更多查询的结果组合为单个结果集
使用 UNION 组合查询的结果集有两个最基本的规则:
1。所有查询中的列数和列的顺序必须相同。
2。数据类型必须兼容
a.UNION的结果集列名与第一个select语句中的结果集中的列名相同,其他select语句的结果集列名被忽略
b.默认情况下,UNION 运算符是从结果集中删除重复行。如果使用all关键字,那么结果集将包含所有行并且不删除重复行
c.sql是从左到右对包含UNION 运算符的语句进行取值,使用括号可以改变求值顺序
--例如:
*/
select * from tablea
union all
(
select * from tableb
union all
select * from tablec
)
/*
这样就可以先对tableb和tablec合并,再合并tablea
d.如果要将合并后的结果集保存到一个新数据表中,那么into语句必须加入到第一条select中
e.只可以在最后一条select语句中使用 order by 和 compute 子句,这样影响到最终合并结果的排序和计数汇总
f.group by 和 having 子句可以在单独一个select查询中使用,它们不影响最终结果
*/
--2 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。
*/
--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:
-->Title:生成測試數據
-->Author:wufeng4552
-->Date :2009-09-10 14:36:20
if not object_id('Tempdb..#t') is null
drop table #t
Go
Create table #t([Item] nvarchar(5),[Color] nvarchar(4),[Quantity] int)
Insert #t
select N'Table',N'Blue',124 union all
select N'Table',N'Red',223 union all
select N'Chair',N'Blue',101 union all
select N'Chair',N'Red',210
Go
select [Item],
[Color],
sum([Quantity])[Quantity]
from #t group by [Item],[Color] with cube
/*
Item Color Quantity

转自: http://www.maomao365.com/?p=6208  

 

 

order by子句

降序:oder by ……desc
升序:oder by ……asc


 

首先我们看看官方的解释:

(1)只有使用了CUBE 或 ROLLUP 运算符的SQL中才能使用GROUPING

in 关键字


grouping 语法简介 :
GROUPING (<列名>)
参数列名:

返回值
tinyint
<hr />
grouping 应用举例:  

下面我们来看看官方的解释:

其中 column_name 是用在CUBE 或 ROLLUP 运算的列 或group by 后的列。

exists关键字

指定一个子查询,测试行是否存在

Chair Blue 101
Chair Red 210
Chair ALL 311
Table Blue 124
Table Red 223
Table ALL 347
ALL ALL 658
(7 個資料列受到影響)
*/
/*
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。
*/

摘要:
GROUPING 用于区分列是否由 ROLLUP、CUBE 或 GROUPING SETS 聚合而产生的行
如果是原生态的行聚合,则返回0 ,新增的行数据就返回1

注意:可通过having group_id() <1来剔除重复的分组。

GROUPING是一个聚合函数,用在含有CUBE 或 ROLLUP 语句的SQL语句中,当结果集中的数据行是由CUBE 或 ROLLUP 运算产生的(添加的)则该函数返回1,否则返回0。

group by子句

按一个或多个列或表达式的值将一组选定行组合成一个摘要行集,针对每一组返回一行。

Chair Blue 101
Chair Red 210
Chair ALL 311
Table Blue 124
Table Red 223
Table ALL 347
ALL ALL 658
ALL Blue 225
ALL Red 433
(9 個資料列受到影響)
*/
/*
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 view_cube
as
select [Item]=case when grouping([Item])=1 then 'ALL' else isnull(Item, 'UNKNOWN')end,
[Color]=case when grouping([Color])=1 then 'ALL' else isnull([Color],'UNKNOWN')end,
sum([Quantity])[Quantity]
from tb group by [Item],[Color] with cube --視圖中不能用臨時表,故改之
--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


说了这么多,下面我们来看一个利用GROUPING_ID实现行列转换的案例。

注意:

all、some、any关键字

需要与比较运算符和子查询一起使用

all,表示大于条件的每一个值,即大于条件的最大值
some,表示大于条件的一些值
any,表示至少大于条件的一值,即大于条件的最小值
use 数据库
select * from 雇员表
where age >all
(select age from 雇员表 where sex='男')

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SQL> select grouping(deptno),grouping(job),deptno,job,sum(sal) from emp group by rollup(deptno,job);

GROUPING(DEPTNO) GROUPING(JOB)       DEPTNO JOB          SUM(SAL)
---------------- -------------   ---------- ---------  ----------
               0             0           10 CLERK            1300
               0             0           10 MANAGER          2450
               0             0           10 PRESIDENT        5000
               0             1           10                  8750
               0             0           20 CLERK            1900
               0             0           20 ANALYST          6000
               0             0           20 MANAGER          2975
               0             1           20                 10875
               0             0           30 CLERK             950
               0             0           30 MANAGER          2850
               0             0           30 SALESMAN         5600
               0             1           30                  9400
               1             1                              29025

13 rows selected.

语法: GROUPING ( column_name )   

compute子句

生成合计作为附加的汇总列出现在结果集的最后。当与by一起使用时,compute子句在结果集内生成控制中断和小计。

  • compute子句可以使用行聚合函数,如avg/count/max/min/sum/stdev(标准差)/stdevp(总体标准差)/var(方差)/varp
  • 如果用compute子句指定行聚合函数,则不能用distinct关键字;
    区别:
    use 数据库
    select * from 雇员表
    order by sex
    compute avg(age)

    use 数据库
    select * from 雇员表
    order by sex
    compute avg(age) by sex

Chair ALL 311.00
*/
--3 ROLLUP 汇总数据
/*
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。
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 #t
中包含:Item Color Quantity
*/
select [Item]=case when grouping([Item])=1 then 'ALL' else isnull(Item, 'UNKNOWN')end,
[Color]=case when grouping([Color])=1 then 'ALL' else isnull([Color],'UNKNOWN')end,
sum([Quantity])[Quantity]
from #t group by [Item],[Color] with rollup
/*
Item Color Quantity

参考资料:

(1)GROUPING的作用

A:先执行一个ROLLUP,看看结果 以便对比

SELECT 部门,员工,SUM(工资)AS TOTAL
FROM DEPART
GROUP BY  部门,员工  WITH ROLLUP

结果:

部门         员工        TOTAL

A             DUAN       500
A             LI             200
A             WANG      300
A             ZHANG     100
A             ZHAO       400
A             NULL       1500
B             DUAN      1300
B             NULL       1300
NULL      NULL        2800

B:在A  的基础上 加上GROUPING ,执行下面的SQL(GROUPING中的列名是ROLLUP的列名)

SELECT 部门,员工,SUM(工资)AS TOTAL,GROUPING(员工) AS 'Grouping'
FROM DEPART
GROUP BY  部门,员工  WITH ROLLUP

结果:

部门         员工        TOTAL  Grouping

A             DUAN      500         0
A             LI             200        0
A             WANG      300        0
A             ZHANG     100         0
A             ZHAO      400          0
A             NULL        1500       1
B             DUAN      1300        0
B             NULL       1300       1
NULL       NULL       2800       1

C: 在A 的基础上 加上GROUPING ,执行下面的SQL(GROUPING中的列名是GROUP BY后的列名,但不是ROLLUP的列名)

SELECT 部门,员工,SUM(工资)AS TOTAL,GROUPING(部门) AS 'Grouping'
FROM DEPART
GROUP BY  部门,员工  WITH ROLLUP

结果:

部门         员工        TOTAL  Grouping

A             DUAN      500         0
A             LI             200        0
A             WANG      300        0
A             ZHANG     100        0
A             ZHAO      400         0
A             NULL       1500       0
B             DUAN      1300       0
B             NULL     1300        0
NULL       NULL     2800        1

看到了没?GROUPING就是用来测试结果集中的那些数据是CUBE 或 ROLLUP添加进去的,是则 GROUPIN返回1不是则返回0。这样一来他的用处就出来啦。

with子句

用于指定临时命名的结果集,这些结果集称为公用表表达式(CTE)。
该表达书源自简单查询,并且在单条select、insert、update、delete语句的执行范围内定义。
语法格式:

              [ with 指定临时命名的结果集 [,……n] ]
              指定临时命名的结果集>::=
                      公用表表达书的有效标识符[ (在公用表达式中的指定列名[,……])]
                as
                     (指定一个其结果集填充公用表达式的select语句)

举例:
创建公用表表达式,计算雇员数据表中年龄字段中每一年龄员工的数量。

               use 数据库
                with agereps(age,agecount) as
              (
                   select 
                     age,
                     count(*)
                  from 雇员表 as agereports
                  where age is not null
                  group by age     
             )
               select  age,agecount
               from agereps

创建公用表表达式,计算雇员数据表中员工age的平均值

              use 数据库
              with avgagereps(age,agecount) as
              (
              select 
                  age,
                  count(*)
              from 雇员表 as agereports
              where age is not null
              group by age
              )
             select avg(age) as [avgage of 雇员表]
             from avgagereps

GROUPING_ID(expr1, expr2, expr3,….)

(2)GROUPING用法

可以用在HAVING语句中,用去选取或去掉合计值,对比上面的执行结果看看下面的执行结果 ,你就什么都明白了。

SELECT 部门,员工,SUM(工资)AS TOTAL
FROM DEPART
GROUP BY  部门,员工  WITH ROLLUP
HAVING GROUPING(员工)=1

结果:

部门         员工        TOTAL

A             NULL    1500
B             NULL    1300
NULL        NULL    2800

SELECT 部门,员工,SUM(工资)AS TOTAL
FROM DEPART
GROUP BY  部门,员工  WITH ROLLUP
HAVING GROUPING(员工)=0

结果:

部门         员工        TOTAL

A             DUAN      500
A             LI             200
A             WANG      300
A             ZHANG     100
A             ZHAO      400
B             DUAN      1300

SELECT 部门,员工,SUM(工资)AS TOTAL
FROM DEPART
GROUP BY  部门,员工  WITH ROLLUP
HAVING GROUPING(部门) =1

结果:

部门         员工        TOTAL

NULL      NULL         2800

where子句

1、逻辑运算符
not、and、or
use 数据库
select
name
sex
age
from 雇员表
where sex='女' and not age>=20
or sex='男' and age<=23
--查询雇员表中年龄不大于等于20的女员工,或者年龄小于等于23的男员工。

Chair Blue 101
Chair Red 210
Chair NULL 311
Table Blue 124
Table Red 223
Table NULL 347
NULL NULL 658
NULL Blue 225
NULL Red 433
*/
/*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:
*/
-->Title:生成測試數據
-->Author:wufeng4552
-->Date :2009-09-10 14:36:20
if not object_id('Tempdb..#t') is null
drop table #t
Go
Create table #t([Item] nvarchar(5),[Color] nvarchar(4),[Quantity] int)
Insert #t
select N'Table',N'Blue',124 union all
select N'Table',N'Red',223 union all
select N'Chair',N'Blue',101 union all
select N'Chair',N'Red',210
Go
select [Item]=case when grouping([Item])=1 then 'ALL' else isnull(Item, 'UNKNOWN')end,
[Color]=case when grouping([Color])=1 then 'ALL' else isnull([Color],'UNKNOWN')end,
sum([Quantity])[Quantity]
from #t group by [Item],[Color] with cube
/*
Item Color Quantity

最后生成的结果如下:

(2)GROUPING 后面的列 名可以是CUBE 或 ROLLUP 运算符中使用的列名,也可以是group by 中的列名

into子句

创建新表并将来自查询的结果行插入新表中
use 数据库
select
id,
age
into 新的雇员表
from 雇员表


下面我们来看看官方的解释:

top子句

限制查询结果集的行数。
举例:查询雇员表中name/age列前五条记录
use 数据库
select top 5 name,age from 雇员表

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