group by、rollup、cube的用法以及區別

 在此使用oracle，oracle 中的用法爲 group by [rollup|cube]( colomn),sql server中的用法爲group by colomn with [rollup|cube]

  首先要弄明白rollup 和cube，就要知道group by的用法，group by 爲對列進行分組，只展示分組統計的值，而rollup 爲分層次展示，cube爲展示列中全部層次，聽我娓娓道來。

一、搭建場地

首先創建一個group_by 表,列值分別爲購買者名稱，購買物品的大類，購買物品的小類，物品以及價格，

用戶購買了一些3C以及衣物

 1 create table group_by (
 2 o_name varchar2(20),
 3 o_class varchar2(20),
 4 o_item varchar2(20),
 5 o_object varchar2(20),
 6 o_price int
 7 )
 8 
 9 insert into group_by values('springy','3C','phone','huawei',4000);
10 insert into group_by values('springy','3C','phone','xiaomi',3000);
11 insert into group_by values('springy','3C','computer','mac',10000);
12 insert into group_by values('springy','3C','phone','thinkpad',8000);
13 insert into group_by values('springy','3C','phone','huawei',4000);
14 insert into group_by values('springy','clothes','shoes','adidas',300);
15 insert into group_by values('springy','clothes','shoes','lining',400);
16 insert into group_by values('springy','clothes','pants','jackjones',500);
17 insert into group_by values('stephenson','clothes','shoes','adivon',200);
18 insert into group_by values('stephenson','clothes','shoes','nike',300);
19 insert into group_by values('stephenson','clothes','skirt','nike',300);
20 insert into group_by values('stephenson','clothes','skirt','adidas',400);
21 commit;

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二、初識group by

此時向咱們緩緩走來的是group by，group by 能夠對數據進行分組求值。

首先對O_NAME,O_CLASS,O_ITEM進行group by 分組 ，查看購買者購買對應分類物品的價格合計。

1 select o_name, o_class, o_item, sum(o_price)
2 from group_by
3 group by o_name, o_class, o_item
4 order by o_name, o_class, o_item

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咱們能夠看到購買者沒類物品消耗的價格

三、rollup

此時咱們對統計的數據不太理想，除了想看每一個小類，還想看每一個大類，以及他們兩人的消費和

表格畫出來就是這個意思

　　　　表3-1

這時，咱們將其與上面group by的進行對比，發現多了這些

　　　　表3-2

而這些又是怎麼出來的呢？

這是就回到了開始所說的，rollup爲分層次展示，怎麼個分層次法呢？

首先，咱們要肯定，group by 的爲O_NAME,O_CLASS,O_ITEM，此時對這些值進行分層次展示，即爲下表

其中第一行爲group by出來的，接下來的三行即爲分層次彙總統計，而最後的空白的一行爲對購買者進行彙總統計。

帶入咱們的例子中，能夠看出來即爲表3-1，而第2-4行則爲多出來的部分，在此也能夠看出來rollup 對group by中的值有順序要求

1 select o_name,o_class,o_item，sum(o_price),grouping(o_name ),grouping(o_class),grouping(o_item)
2 from group_by
3 group by rollup (o_name,o_class,o_item) 
4 order by o_name,o_class,o_item 

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使用rollup出來的結果

此時，看到的結果和表格也不同呀，其中還有這麼多空格怎麼處理？？別急，接下來會講到

四、初始cube 

說完rollup，開始說cube

開始說cube爲展示全部層次，這是什麼意思呢？就是有這裏面全部的分組彙總統計

 在此，看下咱們的結果

select o_name,o_class,o_item，sum(o_price),grouping(o_name ),grouping(o_class),grouping(o_item)
from group_by
group by cube (o_name,o_class,o_item) 
order by o_name,o_class,o_item 

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五、group by、rollup、cube的用法以及區別

cube的組合

使用數字表達一下，看上去至少會更清晰點

想必這樣子看上去更明白些，空值部分即該行爲合計，這裏面列出了全部分組。

而cube與rollup的區別在於後面對2,3部分的分組

rollup分組

group by分組

想必這樣子更直觀

 六、處理空值

此時有一個方法爲grouping() 能夠查看該值是否有rollup|cube產生的，若爲其值則爲1，不然爲0，使用一個case when判斷一下就好。

下圖爲使用cube時，能夠看出每一個有cube產生合計，即空值處，其grouping的值都爲1

1 select o_name,o_class,o_item，sum(o_price),grouping(o_name ),grouping(o_class),grouping(o_item)
2 from group_by
3 group by cube (o_name,o_class,o_item) 
4 order by o_name,o_class,o_item 

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7 應用

7.1在統計時，若只有一列，那麼cube和rollup沒差異

select case
         when grouping(o_name) = '1' then
          '合計'
         else
          o_name
       end as customer,
       sum(o_price) as total,
       grouping(o_name) 
  from group_by
 group by rollup(o_name)
 order by o_name

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在看到上圖時，只對一列進行統計時，而且有合計值時使用cube和rollup都ok。

7.2 若進行兩列的統計

 1 select case
 2          when grouping(o_name) = '1' then
 3           count(distinct o_name) || '位'
 4          else
 5           o_name
 6        end as customer,
 7        case
 8          when grouping(o_class) = 1 and grouping(o_name) = 1 then
 9           '合計'
10          when grouping(o_class) = 1 then
11           '小計'
12          else
13           o_class
14        end as class,
15        sum(o_price) as total,
16        grouping(o_name),
17        grouping(o_class)
18   from group_by
19  group by rollup(o_name, o_class)
20  order by o_name, o_class

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看到相似上圖時，總的合計中不出現第二列的詳細狀況時，只對兩列進行總的合計時，使用rollup

7.3 兩列分各類狀況全統計

 此時，我除了想看到兩位顧客和消費，還想看到兩位在各個類上的消費是

 1 select case
 2          when grouping(o_name) = '1' and grouping(o_class) = 1 then
 3           count(distinct o_name) || '位消費'
 4            when grouping(o_class) = 1
 5          then
 6           o_name
 7        end as customer,
 8        case
 9          when grouping(o_class) = 1 and grouping(o_name) = 1 then
10           '合計'
11          when grouping(o_class) = 1 then
12           '小計'
13          else
14           o_class
15        end as class,
16        sum(o_price) as total,
17        grouping(o_name),
18        grouping(o_class)
19   from group_by
20  group by cube(o_name, o_class)
21  order by o_name, o_class desc

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對應的圖就是上面這樣子。

若果仍不清楚，就挨着試一下rollup和cube。