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rollup和cube语句。
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）；
===========================================================
1.
报表合计专用的
rollup
函数
销售报表
以往的查询
sql:
select
area,month,sum（money） from saleorder group by area,month
[1] [2] [3]