Oracle ROLLUP和CUBE 用法

转自wzy0623前辈：http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/2838080

Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外，还支持ROLLUP和CUBE语句。如果是ROLLUP(A, B, C)的话，首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后对(A、B)进行GROUP BY，然后是(A)进行GROUP BY，最后对全表进行GROUP BY操作。如果是GROUP BY CUBE(A, B, C)，则首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后依次是(A、B)，(A、C)，(A)，(B、C)，(B)，(C)，最后对全表进行GROUP BY操作。 grouping_id()可以美化效果：

Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外，还支持ROLLUP和CUBE语句。

 

 

 

除本文内容外，你还可参考：
分析函数参考手册： http://xsb.itpub.net/post/419/33028
分析函数使用例子介绍：http://xsb.itpub.net/post/419/44634

SQL> create table t as select * from dba_indexes;

 

表已创建。

 

SQL> select index_type, status, count(*) from t group by index_type, status;

 

INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)
--------------------------- -------- ----------
LOB VALID 51
NORMAL N/A 25
NORMAL VALID 479
CLUSTER VALID 11

 

下面来看看ROLLUP和CUBE语句的执行结果。

 

SQL> select index_type, status, count(*) from t group by rollup(index_type, status);

 

INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)
--------------------------- -------- ----------
LOB VALID 51
LOB 51
NORMAL N/A 25
NORMAL VALID 479
NORMAL 504
CLUSTER VALID 11
CLUSTER 11
566

 

已选择8行。

 

SQL> select index_type, status, count(*) from t group by cube(index_type, status);

 

INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)
--------------------------- -------- ----------
566
N/A 25
VALID 541
LOB 51
LOB VALID 51
NORMAL 504
NORMAL N/A 25
NORMAL VALID 479
CLUSTER 11
CLUSTER VALID 11

 

已选择10行。

 

查询结果不是很一目了然，下面通过Oracle提供的函数GROUPING来整理一下查询结果。

 

SQL> select grouping(index_type) g_ind, grouping(status) g_st, index_type, status, count(*)
2 from t group by rollup(index_type, status) order by 1, 2;

 

G_IND G_ST INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)
---------- ---------- --------------------------- -------- ----------
0 0 LOB VALID 51
0 0 NORMAL N/A 25
0 0 NORMAL VALID 479
0 0 CLUSTER VALID 11
0 1 LOB 51
0 1 NORMAL 504
0 1 CLUSTER 11
1 1 566

 

已选择8行。

 

这个查询结果就直观多了，和不带ROLLUP语句的GROUP BY相比，ROLLUP增加了对INDEX_TYPE的GROUP BY统计和对所有记录的GROUP BY统计。

 

也就是说，如果是ROLLUP(A, B, C)的话，首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后对(A、B)进行GROUP BY，然后是(A)进行GROUP BY，最后对全表进行GROUP BY操作。

 

下面看看CUBE语句。

 

SQL> select grouping(index_type) g_ind, grouping(status) g_st, index_type, status, count(*)
2 from t group by cube(index_type, status) order by 1, 2;

 

G_IND G_ST INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)
---------- ---------- --------------------------- -------- ----------
0 0 LOB VALID 51
0 0 NORMAL N/A 25
0 0 NORMAL VALID 479
0 0 CLUSTER VALID 11
0 1 LOB 51
0 1 NORMAL 504
0 1 CLUSTER 11
1 0 N/A 25
1 0 VALID 541
1 1 566

 

已选择10行。

 

和ROLLUP相比，CUBE又增加了对STATUS列的GROUP BY统计。

 

如果是GROUP BY CUBE(A, B, C)，则首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后依次是(A、B)，(A、C)，(A)，(B、C)，(B)，(C)，最后对全表进行GROUP BY操作。

 

除了使用GROUPING函数，还可以使用GROUPING_ID来标识GROUP BY结果。

 

SQL> select grouping_id(index_type, status) g_ind, index_type, status, count(*)
2 from t group by rollup(index_type, status) order by 1;

 

G_IND INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)
---------- --------------------------- -------- ----------
0 LOB VALID 51
0 NORMAL N/A 25
0 NORMAL VALID 479
0 CLUSTER VALID 11
1 LOB 51
1 NORMAL 504
1 CLUSTER 11
3 566

 

已选择8行。

 

SQL> select grouping_id(index_type, status) g_ind, index_type, status, count(*)
2 from t group by cube(index_type, status) order by 1;

 

G_IND INDEX_TYPE STATUS COUNT(*)
---------- --------------------------- -------- ----------
0 LOB VALID 51
0 NORMAL N/A 25
0 NORMAL VALID 479
0 CLUSTER VALID 11
1 LOB 51
1 NORMAL 504
1 CLUSTER 11
2 N/A 25
2 VALID 541
3 566

 

已选择10行。

grouping_id()可以美化效果：

select DECODE(GROUPING_ID(C1), 1, ''合计'', C1) D1,
DECODE(GROUPING_ID(C1, C2), 1, ''小计'', C2) D2,
DECODE(GROUPING_ID(C1, C2, C1 + C2), 1, ''小计'', C1 + C2) D3,
count(*),
GROUPING_ID(C1, C2, C1 + C2, C1 + 1, C2 + 1),
GROUPING_ID(C1)
from T2
group by rollup(C1, C2, C1 + C2, C1 + 1, C2 + 1);

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1.报表合计专用的Rollup函数

销售报表

广州 1月 2000元

广州 2月 2500元

广州 4500元

深圳 1月 1000元

深圳 2月 2000元

深圳 3000元

所有地区 7500元

 

 

以往的查询SQL:

Select area,month,sum(money) from SaleOrder group by area,month

然后广州，深圳的合计和所有地区合计都需要在程序里自行累计

 

1.其实可以使用如下SQL:

Select area,month,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup(area,month)

就能产生和报表一模一样的纪录

 

2.如果year不想累加，可以写成

Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by year, rollup(month,area)

另外Oracle 9i还支持如下语法:

Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup((year,month),area)

 

3.如果使用Cube(area,month)而不是RollUp(area,month)，除了获得每个地区的合计之外，还将获得每个月份的合计，在报表最后显示。

 

4.Grouping让合计列更好读

RollUp在显示广州合计时，月份列为NULL，但更好的做法应该是显示为"所有月份"

Grouping就是用来判断当前Column是否是一个合计列，1为yes，然后用Decode把它转为"所有月份"

Select Decode(Grouping(area),1,''所有地区'',area) area, Decode(Grouping(month),1,''所有月份'',month), sum(money) From SaleOrder Group by RollUp(area,month);

 

2.对多级层次查询的start with.....connect by

比如人员组织,产品类别,Oracle提供了很经典的方法

SELECT LEVEL, name, emp_id,manager_emp_id FROM employee START WITH manager_emp_id is null CONNECT BY PRIOR emp_id = manager_emp_id;

上面的语句demo了全部的应用,start with指明从哪里开始遍历树,如果从根开始,那么它的manager应该是Null,如果从某个职员开始,可以写成emp_id=''11''

CONNECT BY 就是指明父子关系,注意PRIOR位置

另外还有一个LEVEL列,显示节点的层次

 

3.更多报表/分析决策功能

3.1 分析功能的基本结构

分析功能() over( partion子句,order by子句,窗口子句)

概念上很难讲清楚,还是用例子说话比较好.

 

3.2 Row_Number 和 Rank, DENSE_Rank

用于选出Top 3 sales这样的报表

当两个业务员可能有相同业绩时,就要使用Rank和Dense_Rank

比如

金额 RowNum Rank Dense_Rank

张三 4000元 1 1 1

李四 3000元 2 2 2

钱五 2000元 3 3 3

孙六 2000元 4 3 3

丁七 1000元 5 5 4

这时,应该把并列第三的钱五和孙六都选进去,所以用Ranking功能比RowNumber保险.至于Desnse还是Ranking就看具体情况了。

SELECT salesperson_id, SUM(tot_sales) sp_sales, RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_rank FROM orders GROUP BY salesperson_id

3.3 NTILE 把纪录平分成甲乙丙丁四等

比如我想取得前25%的纪录,或者把25%的纪录当作同一个level平等对待,把另25%当作另一个Level平等对待

SELECT cust_nbr, SUM(tot_sales) cust_sales, NTILE(4) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_quartile FROM orders GROUP BY cust_nbr ORDER BY 3,2 DESC;

NTITLE(4)把纪录以 SUM(tot_sales)排序分成4份.

 

3.4 辅助分析列和Windows Function

报表除了基本事实数据外,总希望旁边多些全年总销量,到目前为止的累计销量,前后三个月的平均销量这样的列来参考.

这种前后三个月的平均和到目前为止的累计销量就叫windows function, 见下例

SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales, SUM(SUM(tot_sales)) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) max_preceeding FROM orders GROUP BY month ORDER BY month;

SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales, AVG(SUM(tot_sales)) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) rolling_avg FROM orders GROUP BY month ORDER BY month;

Windows Function的关键就是Windows子句的几个取值

1 PRECEDING 之前的一条记录

1 FOLLOWING 之后的一条记录

UNBOUNDED PRECEDING 之前的所有记录

CURRENT ROW 当前纪录

 

4.SubQuery总结

SubQuery天天用了,理论上总结一下.SubQuery 分三种

1.Noncorrelated 子查询 最普通的样式.

2.Correlated Subqueries 把父查询的列拉到子查询里面去,头一回cyt教我的时候理解了半天.

3.Inline View 也被当成最普通的样式用了.

 

然后Noncorrelated 子查询又有三种情况

1.返回一行一列 where price < (select max(price) from goods )

2.返回多行一列 where price>= ALL (select price from goods where type=2)

or where NOT price< ANY(select price from goods where type=2)

最常用的IN其实就是=ANY()

3.返回多行多列 一次返回多列当然就节省了查询时间

UPDATE monthly_orders SET (tot_orders, max_order_amt) = (SELECT COUNT(*), MAX(sale_price) FROM cust_order) DELETE FROM line_item WHERE (order_nbr, part_nbr) IN (SELECT order_nbr, part_nbr FROM cust_order c)

========================================
/*--------理解grouping sets
select a, b, c, sum( d ) from t
group by grouping sets ( a, b, c )

等效于

select * from (
select a, null, null, sum( d ) from t group by a
union all
select null, b, null, sum( d ) from t group by b
union all
select null, null, c, sum( d ) from t group by c
)
*/