SQL中ROLLUP用法
SQL中ROLLUP⽤法
ROLLUP 运算符⽣成的结果集类似于 CUBE 运算符⽣成的结果集。
下⾯是 CUBE 和 ROLLUP 之间的具体区别：
CUBE ⽣成的结果集显⽰了所选列中值的所有组合的聚合。
ROLLUP ⽣成的结果集显⽰了所选列中值的某⼀层次结构的聚合。
ROLLUP 优点：
（１）ROLLUP 返回单个结果集，⽽ COMPUTE BY 返回多个结果集，⽽多个结果集会增加应⽤程序代码的复杂性。
（２）ROLLUP 可以在服务器游标中使⽤，⽽ COMPUTE BY 则不可以。
（３）有时，查询优化器为 ROLLUP ⽣成的执⾏计划⽐为 COMPUTE BY ⽣成的更为⾼效。
下⾯对⽐⼀下GROUP BY 、CUBE 和 ROLLUP后的结果
创建表：
CREATE TABLE DEPART (部门 char(10),员⼯ char(6),⼯资 int)
INSERT INTO DEPART SELECT 'A','ZHANG',100 INSERT INTO DEPART SELECT 'A','LI',200 INSERT INTO DEPART SELECT
'A','WANG',300 INSERT INTO DEPART SELECT 'A','ZHAO',400 INSERT INTO DEPART SELECT 'A','DUAN',500 INSERT INTO
DEPART SELECT 'B','DUAN',600 INSERT INTO DEPART SELECT 'B','DUAN',700
部门 员⼯ ⼯资
A ZHANG 100 A LI 200
A WANG 300 A ZHAO 400
A DUAN 500 B DUAN 600
B DUAN 700
（1）GROUP BY
SELECT 部门,员⼯,SUM(⼯资)AS TOTAL FROM DEPART GROUP BY 部门,员⼯
结果：
A DUAN 500 B DUAN 1300
A LI 200 A WANG 300
A ZHANG 100 A ZHAO 400
（2）ROLLUP
SELECT 部门,员⼯,SUM(⼯资)AS TOTAL FROM DEPART GROUP BY 部门,员⼯ WITH ROLLUP
结果如下：
A DUAN 500 A LI 200
A WANG 300 A ZHANG 100
A ZHAO 400 A NULL 1500
B DUAN 1300 B NULL 1300
NULL NULL 2800
ROLLUP结果集中多了三条汇总信息：即部门A的合计，部门B的合计以及总合计。其中将部门B中的DUAN合计。
等价于下列SQL语句
SELECT 部门,员⼯,SUM(⼯资)AS TOTAL FROM DEPART GROUP BY 部门,员⼯ union
SELECT 部门,'NULL',SUM(⼯资)AS TOTAL FROM DEPART GROUP BY 部门 union
SELECT 'NULL','NULL',SUM(⼯资)AS TOTAL FROM DEPART
结果：
A DUAN 500 A LI 200
A NULL 1500 A WANG 300
A ZHANG 100 A ZHAO 400
B DUAN 1300 B NULL 1300 NULL NULL 2800
（3）CUBE
SELECT 部门,员⼯,SUM(⼯资)AS TOTAL FROM DEPART GROUP BY 部门,员⼯ WITH CUBE
结果：
A DUAN 500 A LI 200
A WANG 300 A ZHANG 100
A ZHAO 400 A NULL 1500
B DUAN 1300 B NULL 1300 NULL NULL 2800 NULL DUAN 1800 NULL LI 200
NULL WANG 300 NULL ZHANG 100 NULL ZHAO 400
CUBE的结果集是在 ROLLUP结果集的基础上多了5⾏，这5⾏相当于在ROLLUP结果集上在union 上以员⼯ （即CUBE）为 GROUP BY的
结果。
SELECT 部门,员⼯,SUM(⼯资)AS TOTAL FROM DEPART GROUP BY 部门,员⼯ WITH CUBE
等价于下列的SQL语句：
SELECT 部门,员⼯,SUM(⼯资)AS TOTAL FROM DEPART GROUP BY 部门,员⼯ WITH ROLLUP
union
SELECT 'NULL',员⼯,SUM(⼯资)AS TOTAL FROM DEPART GROUP BY 员⼯
结果：
NULL NULL 2800 A NULL 1500 A DUAN 500 A LI 200 A WANG 300
A ZHANG 100 A ZHAO 400
B NULL 1300 B DUAN 1300 NULL DUAN 1800 NULL LI 200 NULL WANG 300
NULL ZHANG 100 NULL ZHAO 400
不⽤讲了吧，⼀对⽐结果就全明⽩了。
oracle rollup用法
oracle rollup用法
Oracle Rollup语法是一种用于SQL查询的高级特性，能够在对数据进行聚合计算时，对多个维度进行交叉分组操作。在SQL中，使用Rollup函数可以将多列分别聚合，实现多维度统计。本文将详细介绍Oracle Rollup语法的用法，包括语法、示例以及注意事项等方面。
一、Rollup语法
Oracle Rollup函数的语法如下所示：
SELECT column_name(s), aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column_name(s) WITH ROLLUP;
SELECT语句用于查询需要聚合的列和对应的聚合函数，FROM语句用于指定数据源表，WHERE语句用于指定查询条件，GROUP BY语句用于指定需要分组的列，WITH ROLLUP则表示需要对指定的列进行Rollup操作。
我们有如下一张销售数据记录表Sales：
| Product | Region | Year | Sales |
| ------ | ------ | ---- | ----- |
| A | East | 2020 | 100 |
| A | East | 2021 | 200 |
| A | West | 2020 | 150 |
| A | West | 2021 | 250 |
| B | East | 2020 | 300 |
| B | East | 2021 | 400 |
| B | West | 2020 | 350 |
| B | West | 2021 | 450 | 我们希望对该表进行按Product、Region、Year进行分组统计，计算Sales的总和。使用Rollup函数的语句如下：
flinksql lookup join用法
flinksql lookup join用法
FlinkSQL Lookup Join用法:
Flink是一个流处理和批处理框架，而FlinkSQL是Flink的SQL扩展，允许使用SQL语句来操作和处理数据。Lookup Join是FlinkSQL中的一种操作，用于将两个或多个数据流进行连接，并提供了一种快速的、可扩展的方法来处理流数据。
在FlinkSQL中，Lookup Join是一种基于键值对的连接操作。它使用一个或多个维表（也称为Lookup表）与输入数据流进行连接。维表通常较小且不变化，而输入数据流通常是持续产生的流数据。Lookup Join操作将输入数据流中的每条记录与维表进行匹配，并返回符合条件的结果。
Lookup Join的用法如下：
1. 注册维表：首先，我们需要在FlinkSQL中注册维表。维表可以是CSV文件、数据库表或其他数据源。通过注册维表，我们可以在SQL语句中引用维表。
2. 编写Join语句：使用FlinkSQL的JOIN关键字，我们将输入数据流与维表进行连接。JOIN关键字支持不同的连接类型，如INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT
JOIN等。
3. 指定连接条件：在JOIN关键字之后，我们需要指定连接条件。连接条件是连接两个数据流的关键，它定义了两个数据流如何进行匹配和连接。
4. 执行查询：最后，我们通过执行SQL查询来触发Lookup Join操作。Flink会将查询结果作为新的流数据输出。
Lookup Join的优点是它可以快速、灵活地处理流数据。由于维表通常较小，Lookup Join操作具有高效的查询速度和低延迟。此外，Flink的分布式处理能力使得Lookup Join可以处理大规模的流数据。通过合理设计和优化连接条件，我们可以最大限度地提高查询性能。 总之，FlinkSQL的Lookup Join是一种强大的连接操作，通过连接输入数据流和维表，我们可以灵活地处理和分析流数据。它为我们提供了一种高效、可扩展的方式来加工和处理大规模的实时数据。
oracle中group by用法
oracle中group by用法
摘要：
1.Oracle 中 Group By 概述
2.Group By 的基本语法
3.Group By 的常见用法
1.按某一列分组
2.按多列分组
3.使用聚合函数
4.使用 rollup 和 cube
5.使用 having 子句
4.Group By 的高级用法
1.去除重复记录
2.分组排序
3.结合其他 SQL 语句
5.Group By 在实际应用中的案例
正文：
在 Oracle 数据库中，Group By 是一个非常重要的 SQL 语句组成部分，它可以帮助我们对查询结果进行分组和汇总。本文将详细介绍 Oracle 中
Group By 的用法，包括基本语法、常见用法、高级用法以及在实际应用中的案例。
1.Oracle 中 Group By 概述 Group By 是 SQL 语句中用于对查询结果进行分组和汇总的关键字。通过使用 Group By，我们可以将查询结果按照某一列或多个列进行分组，并对每组数据进行汇总。
2.Group By 的基本语法
在 Oracle 中，Group By 的基本语法如下：
```sql
SELECT column1, column2, aggregate_function(column)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2
ORDER BY column1, column2;
```
其中，`aggregate_function` 可以是 `COUNT`、`SUM`、`AVG`、`MAX`、`MIN` 等聚合函数，`column1` 和 `column2` 是需要分组的列，`condition` 是查询条件，`ORDER BY` 子句用于对分组后的结果进行排序。
sql中rollup的用法
sql中rollup的用法
SQL中的ROLLUP是一种非常有用的聚合函数，它可以帮助我们快速地生成汇总数据。ROLLUP函数可以在GROUP BY子句中使用，它会生成一组汇总行，这些汇总行包含了GROUP BY子句中指定的列的所有可能的组合。
ROLLUP函数的语法如下：
SELECT column1, column2, …, columnN, aggregate_function(column)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2, …, columnN WITH ROLLUP;
在这个语法中，column1, column2, …, columnN是我们要分组的列，aggregate_function是我们要使用的聚合函数，table_name是我们要查询的表，condition是我们要应用的筛选条件。
ROLLUP函数会生成一组汇总行，这些汇总行包含了GROUP BY子句中指定的列的所有可能的组合。例如，如果我们使用以下SQL语句：
SELECT region, country, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY region, country WITH ROLLUP;
我们将得到以下结果：
region country total_sales
------------------------------------
East USA 10000
East Canada 5000
East NULL 15000
West USA 8000
West Canada 6000
Oracle分组ROLLUP、GROUP BY、GROUPING、GROUPING SETS区别和作用+++
Oracle分组ROLLUP、GROUP BY、GROUPING、GROUPING SETS区别和作用
1.ROLLUP
ROLLUP的作用相当于
SQL> set autotrace on
SQL> select department_id,job_id,count(*)
2
from employees
3
group by department_id,job_id
4
union
5
select department_id,null,count(*)
6
from employees
7
group by department_id
8
union
9
select null,null,count(*)
10 from employees;
最后面的SA_REP表示此jobid没有部门，为null
这里的union系统默认进行了排序
使用ROLLUP能达到上面GROUP BY的功能，但性能开销更小
SQL> ed
已写入
file afiedt.buf
1
select department_id,job_id,count(*)
2
from employees
3* group by rollup (department_id,job_id)
SQL> /
2.为什么ROLLUP会比GROUP BY性能好
ROLLUP(a,b,c)=a,b,c+a,b+a+All
通过一次全表扫描，得出a,b,c的分组统计信息后；分组统计a,b 相同，c不同的项即可得到a,b；依此类推……，就不用去多次全表扫描
3.ROLLUP的另类用法ROLLUP(a,(b,c))
ROLLUP((a,b))
SQL> ed
已写入 file afiedt.buf
1 select department_id,job_id,count(*)
sql rollup函数
sql rollup函数
ROLLUP 是 SQL 中的一个扩展功能，主要用于在 GROUP BY 子句中生成分组的小计和总计。当你想在查询结果中同时看到不同级别的聚合数据时，ROLLUP 是一个非常有用的工具。
例如，假设我们有一个销售数据表 sales，其结构如下：
CREATE TABLE sales (
year INT,
quarter INT,
month INT,
amount DECIMAL(10, 2)
);
现在，我们想知道每年的销售额、每个季度的销售额以及每个月的销售额。使用 ROLLUP 可以轻松实现这一目标：
SELECT
year,
quarter,
month,
SUM(amount) as total_sales
FROM sales
GROUP BY year, quarter, month WITH ROLLUP;
上述查询的结果将为每个 (year, quarter, month) 组合提供销售额，同时为 (year,
quarter)、(year) 和 ()（即所有数据的总和）提供小计和总计。
结果可能如下：
+------+---------+-------+--------------+
| year | quarter | month | total_sales |
+------+---------+-------+--------------+
| 2020 | 1 | 1 | 1000.00 |
| 2020 | 1 | 2 | 1500.00 |
| 2020 | 1 | NULL | 2500.00 | -- Q1 2020 total
| 2020 | 2 | 4 | 1800.00 |
| 2020 | 2 | 5 | 2200.00 |
| 2020 | 2 | NULL | 4000.00 | -- Q2 2020 total
oracle Rollup 和 Cube用法
oracle Rollup 和 Cube用法
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： /post/419/33028
分析函数使用例子介绍：/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(*)
sql round函数
- 1 - sql round函数
SQLRound数是SQL语言中的一种统计函数，可以将某个字段中的数据四舍五入至指定位数。它是SQL Server中常用的统计函数之一，可以用于格式化数据、检查数据范围等操作。
SQL Round数的语法
SQL Round数的语法如下：
ROUND (numeric_expression,length)
参数说明：
numeric_expression：指定需要四舍五入的数字表达式。
length：指定四舍五入的位数。
SQL Round数的使用
当使用SQL Round函数时，length参数是必须的，可以将length参数设置为正数，表示从小数点开始向右计算的位数；也可以将length参数设置为负数，表示从十位开始向左计算的位数。
举例说明：
假设我们有一张Sales表，其中包含字段Amount，表示销售额，我们想要查询每笔销售额的百位数，可以使用下面的SQL语句：
SELECT ROUND (Amount,-2) AS Amount
FROM Sales
上述SQL语句的意思是，从Sales表中查询Amount字段，使用SQL Round函数将其四舍五入至百位数。
SQL Round数优点 - 2 - SQL Round数最大的优点是可以快速精确地对数据进行四舍五入，利用它可以快速转换数据格式，也可以检查数据的范围，简化数据分析过程，提高分析效率。
SQL Round数缺点
尽管SQL Round数具有很多优点，但它也有一些缺点，主要表现在数据精度方面。由于将数据四舍五入至指定位数，可能导致数据的精度丢失，特别是在处理小数时，这种缺点更加明显。
总结
SQL Round数是SQL语言中的一种统计函数，可以将某个字段中的数据四舍五入至指定位数，利用它可以快速转换数据格式，也可以检查数据的范围，简化数据分析过程。不过，SQL Round数也存在一些缺点，主要表现在数据精度方面，可能会导致数据的精度丢失。
mysql中的sql语句完整执行流程
mysql中的sql语句完整执⾏流程
SQL Select 语句完整的执⾏顺序：
1、from ⼦句组装来⾃不同数据源的数据；
2、where ⼦句基于指定的条件对记录⾏进⾏筛选；
3、group by ⼦句将数据划分为多个分组；
4、使⽤聚集函数进⾏计算；
5、使⽤ having ⼦句筛选分组；
6、计算所有的表达式；
7、select 的字段；
8、使⽤ order by 对结果集进⾏排序。
SQL 语⾔不同于其他编程语⾔的最明显特征是处理代码的顺序。在⼤多数据库语⾔中，代码按编码顺序被处
理。但在 SQL 语句中，第⼀个被处理的⼦句式 FROM，⽽不是第⼀出现的 SELECT。SQL 查询处理的步骤序号：(1) FROM
(2) JOIN
(3) ON
(4) WHERE
(5) GROUP BY
(6) WITH {CUBE | ROLLUP}
(7) HAVING
(8) SELECT
(9) DISTINCT
(9) ORDER BY
(10)
以上每个步骤都会产⽣⼀个虚拟表，该虚拟表被⽤作下⼀个步骤的输⼊。这些虚拟表对调⽤者(客户端应
⽤程序或者外部查询)不可⽤。只有最后⼀步⽣成的表才会会给调⽤者。如果没有在查询中指定某⼀个⼦句，
将跳过相应的步骤。
逻辑查询处理阶段简介：1、 FROM：对 FROM ⼦句中的前两个表执⾏笛卡尔积(交叉联接)，⽣成虚拟表 VT1。
2、 ON：对 VT1 应⽤ ON 筛选器，只有那些使为真才被插⼊到 TV2。
3、 OUTER (JOIN):如果指定了 OUTER JOIN(相对于 CROSS JOIN 或 INNER JOIN)，保留表中未找到
匹配的⾏将作为外部⾏添加到 VT2，⽣成 TV3。如果 FROM ⼦句包含两个以上的表，则对上⼀个联接⽣成的
结果表和下⼀个表重复执⾏步骤 1 到步骤 3，直到处理完所有的表位置。4、 WHERE：对 TV3 应⽤ WHERE 筛选器，只有使为 true 的⾏才插⼊ TV4。
SQLServerGROUPBY中的WITHCUBE、WITHROLLUP原理测试及GRO。。。
SQLServerGROUPBY中的WITHCUBE、WITHROLLUP原理测试及
GRO。。。
前⼏天，看到⼀个群友⽤WITH ROLLUP运算符。由于⾃个⼉没⽤过，看到概念及结果都云⾥雾⾥的，所以突然来了兴趣对⽣成结果测了⼀番。
⼀、概念：
WITH CUBE：⽣成的结果集显⽰了所选列中值的所有组合的聚合。
WITH ROLLUP：⽣成的结果集显⽰了所选列中值的某⼀层次结构的聚合。
GROUPING：当⾏由 WITH CUBE或WITH ROLLUP运算符添加时，该函数将导致附加列的输出值为 1；当⾏不由 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加时，
该函数将导致附加列的输出值为 0。仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY ⼦句相关联的选择列表中才允许分组。
⼆、测试：
1、建⽴临时表
CREATE TABLE #T0
(
[GRADE] [VARCHAR](50) NULL, --年级
[CLASS] [VARCHAR](50) NULL, --班级
[NAME] [VARCHAR](50) NULL, --姓名
[COURSE] [VARCHAR](50) NULL, --学科
[RESULT] [NUMERIC](8,2) NULL --成绩
)
CREATE TABLE #T1
(
[ID] [INT] IDENTITY(1,1) NOT NULL, --序号
[GRADE] [VARCHAR](50) NULL, --年级
[CLASS] [VARCHAR](50) NULL, --班级
[NAME] [VARCHAR](50) NULL, --姓名
[COURSE] [VARCHAR](50) NULL, --学科
[RESULT] [NUMERIC](8,2) NULL --成绩
)
CREATE TABLE #T2
(
[ID] [INT] IDENTITY(1,1) NOT NULL, --序号