這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)如何在Oracle中使用ROLLUP分組函數(shù),文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
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環(huán)境準(zhǔn)備
create table dept as select * from scott.dept; create table emp as select * from scott.emp;
業(yè)務(wù)場(chǎng)景:求各部門的工資總和及其所有部門的工資總和
這里可以用union來(lái)做,先按部門統(tǒng)計(jì)工資之和,然后在統(tǒng)計(jì)全部部門的工資之和
select a.dname, sum(b.sal) from scott.dept a, scott.emp b where a.deptno = b.deptno group by a.dname union all select null, sum(b.sal) from scott.dept a, scott.emp b where a.deptno = b.deptno;
上面是用union來(lái)做,然后用rollup來(lái)做,語(yǔ)法更簡(jiǎn)單,而且性能更好
select a.dname, sum(b.sal) from scott.dept a, scott.emp b where a.deptno = b.deptno group by rollup(a.dname);
業(yè)務(wù)場(chǎng)景:基于上面的統(tǒng)計(jì),再加需求,現(xiàn)在要看看每個(gè)部門崗位對(duì)應(yīng)的工資之和
select a.dname, b.job, sum(b.sal) from scott.dept a, scott.emp b where a.deptno = b.deptno group by a.dname, b.job union all//各部門的工資之和 select a.dname, null, sum(b.sal) from scott.dept a, scott.emp b where a.deptno = b.deptno group by a.dname union all//所有部門工資之和 select null, null, sum(b.sal) from scott.dept a, scott.emp b where a.deptno = b.deptno;
用rollup實(shí)現(xiàn),語(yǔ)法更簡(jiǎn)單
select a.dname, b.job, sum(b.sal) from scott.dept a, scott.emp b where a.deptno = b.deptno group by rollup(a.dname, b.job);
假如再加個(gè)時(shí)間統(tǒng)計(jì)的,可以用下面sql:
select to_char(b.hiredate, 'yyyy') hiredate, a.dname, b.job, sum(b.sal) from scott.dept a, scott.emp b where a.deptno = b.deptno group by rollup(to_char(b.hiredate, 'yyyy'), a.dname, b.job);
cube函數(shù)
select a.dname, b.job, sum(b.sal) from scott.dept a, scott.emp b where a.deptno = b.deptno group by cube(a.dname, b.job);
cube
函數(shù)是維度更細(xì)的統(tǒng)計(jì),語(yǔ)法和rollup類似
假設(shè)有n個(gè)維度,那么rollup會(huì)有n個(gè)聚合,cube會(huì)有2n個(gè)聚合
rollup統(tǒng)計(jì)列
rollup(a,b) 統(tǒng)計(jì)列包含:(a,b)、(a)、()
rollup(a,b,c) 統(tǒng)計(jì)列包含:(a,b,c)、(a,b)、(a)、()
....
cube統(tǒng)計(jì)列
cube(a,b) 統(tǒng)計(jì)列包含:(a,b)、(a)、(b)、()
cube(a,b,c) 統(tǒng)計(jì)列包含:(a,b,c)、(a,b)、(a,c)、(b,c)、(a)、(b)、(c)、()
上述就是小編為大家分享的如何在Oracle中使用ROLLUP分組函數(shù)了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。