Oracle的group by除了基本使用方法以外，還有3種擴展使用方法，各自是rollup、cube、grouping sets。分別介紹例如以下：

1、rollup

對數據庫表emp。如果當中兩個字段名為a，b,c。

假設使用group by rollup(a,b)，首先會對(a,b)進行group by ，然后對 a 進行 group by 。最后對全表進行 group by 操作。

例如以下查詢結果：

查詢語句

Select deptno,job,sum(sal) from?emp group by rollup(deptno,job);

等同于

Select deptno,job,sum(sal) from emp group by deptno,job

union all

Select deptno,null sum(sal) from emp group by deptno

union all

Select null,null,sum(sal) from emp (group by null )

2、cube

假設使用group by cube(a,b),，則首先會對(a,b)進行group by，然后依次是(a)，(b)，最后對全表進行group by 操作，一共是2^2=4次grouping

例如以下查詢結果。

查詢語句

Select deptno,job,sum(sal) from emp group by cube(deptno,job);

等同于

Select deptno,job,sum(sal) from emp group by deptno,job

union all

Select deptno,null sum(sal) from emp group by deptno

union all

Select null,job, sum(sal) from emp group by job

union all

Select null,null,sum(sal) from emp (group by null )

3、grouping sets

grouping sets就是對參數中的每一個參數做grouping。假設使用group by grouping sets(a,b)。則對(a),(b)進行group by

例如以下查詢結果：

查詢語句

Select deptno,job,sum(sal) from emp group by cube(deptno,job);

等同于

select null,job,sum(sal) from emp group by job

union all

select deptno,null,sum(sal) from emp group by deptno

4、grouping

使用grouping能夠推斷該行是數據庫中本來的行，還是有統計產生的行。grouping值為0時說明這個值是數據庫中本來的值。為1說明是統計的結果，參數僅僅有一個,并且必須為group by中出現的某一列

例如以下查詢結果：

查詢語句

select deptno,job,sum(sal),grouping(deptno) a,grouping(job) b?from emp group by rollup(deptno,job);

5、grouping_id

Grouping_id()的返回值事實上就是參數中的每列的grouping()值的二進制向量。假設grouping(a)=1，grouping(b)=1，則grouping_id(A,B)的返回值就是二進制的11。轉成10進制就是3。

參數能夠是多個，但必須為group by中出現的列。

查詢結果例如以下：

查詢語句

select deptno,job,sum(sal),grouping(deptno) a,grouping(job) b，grouping_id(deptno,job) from emp group by rollup(deptno,job);

6、group_id

GROUP_ID()唯一標識反復組，能夠通過group_id去除反復組

查詢結果例如以下：

查詢語句

select deptno,job,sum(sal),group_id() from emp group by?deptno,?rollup(deptno,job) having group_id()=0;

Oracle中group by 的擴展函數rollup、cube、grouping sets

標簽：net???rollup???oracle???jsb???from???產生???基本使用???log???font

本條技術文章來源于互聯網，如果無意侵犯您的權益請點擊此處反饋版權投訴 本文系統來源：http://www.cnblogs.com/yxysuanfa/p/6830388.html