Group by的语法oracle
Select [filed1,fild2,]聚合函数(filed),ide
[Grouping(filed),]函数
[Grouping_id(filed1,filed2,…)]性能
From tablename测试
Where condition字体
[Group by {rollup|cube}(filed,filed2)]spa
[having condition]code
[order by filed1]排序
1、基本用法:
(1)咱们经过几个例子来研究groupby的基本用法ci
建立测试表
SQL> create table sales(
2 empid number, --雇员ID
3 depid number, - -部门ID
4 area varchar(20), --区域
5 salenum number); --销售额
表已建立。
SQL> insert into sales values(1,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(2,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(3,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(3,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(3,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(1,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(2,1,'china',10);
SQL> insert into sales values(4,2,'china',10);
SQL> insert into sales values(4,2,'china',10);
SQL> insert into sales values(5,3,'us',10);
SQL> insert into sales values(5,3,'us',10);
需求1,按部门统计销售额 (简单用法)
SQL> select depid,sum(salenum) from sales group by depid;
DEPID SUM(SALENUM)
---------- ------------
1 70
2 20
3 20
需求2,按部门统计销售额,而且只显示销售总额小于30的部门及销售额(使用having子句)
SQL> select depid,sum(salenum) totalnum from sales
group by depid
having sum(salenum) <30;
DEPID SUM(SALENUM)
---------- ------------
2 20
3 20
注解:需求2须要使用having字名,并且在子句中不能使用别名,必须使用在select语句中书写的形式
(2)Where 和having的区别
Wheret和having子句都用来筛选数据，可是where是针对原数据进行筛选，而having子句只是针对汇总后的结果进行筛选，因此在需求二的例子中，想要对销售总额进行过滤只能使用having子句
(3)使用order by 排序
SQL> select depid,sum(salenum) from sales group by depid;
DEPID SUM(SALENUM)
---------- ------------
1 70
2 20
3 20
注意观察需求1的例子，depid是已经按照在depid升序排列的，这是由于oracle在作聚合统计的时候会首先对字段进行排序，因此最终的结果是按照升序进行排列的，若是order by后跟着多个字段，默认排序是先对第一个字段升序排序，而后再排第二个字段，以此类推，因此若是在应用中仅仅须要长序排序能够不用加order by 参数，毕竟这会影响性能
2、扩展用法:
扩展用法使用下面的表进行实验研究
SQL> create table testgroup(
2 a varchar(5),
3 b varchar(5),
4 c varchar(5),
5 n number);
建完测试表,而后插入两条测试数据
SQL> insert into testgroup values('a1','b1','c1',10);
SQL> insert into testgroup values('a1','b1','c1',20);
咱们使用基本的group by 能够获得如下结果
SQL> select a,b,c,sum(n) total from testgroup group by a,b,c;
A B C TOTAL
----- ----- ----- ----------
a1 b1 c1 30
(1)使用rollup操做符
Rollup意思有”卷起,汇总”的意思,他能够在使得在其括号中的字段,按从右到左的顺序分别group后显示,相似咱们用多个group by 语句,而后union all起来,咱们把针对上面的测试表,使用rollup操做符,看看效果
SQL> select a,b,c,sum(n) total from testgroup group by rollup(a,b,c);
Result:
A
B
C
TOTAL
a1
b1
c1
30
a1
b1
30
a1
30
30
从上面结果能够看出, 除了对(a1,b1,c1)进行了汇总外,又从右向左分别对子句中的”a,b,c”字段进行了汇总,例如(a1,b1),(a1) ()
(2)使用cube操做符
Cube意思是立方,使用该操做符能够对操做符内的字段,进行遍历组合汇总,例如cube(a,b,c),那么就会产生8种组合结果,分别以下”a-b-c”,”a-b”,”a”,”a-c”,” b-c”,”b”,”c”,”空”,看下面的例子
SQL> select a,b,c,sum(n) total from testgroup group by cube(a,b,c);
Result:
A
B
C
TOTAL
30
c1
30
b1
30
b1
c1
30
a1
30
a1
c1
30
a1
b1
30
a1
b1
c1
30
(3),使用grouping(filed)函数
使用grouping 函数必须先理解rollup 和cube操做符,那么grouping函数有什么用呢?在平常应用中,咱们经过rollup或者cube对汇总进行了汇总,汇总后的结果每每要传送到应用程序端,在应用程序端咱们必需要有一个依据来判断某行数据是否是按照rollup或cube进行汇总,grouping函数能够用来产生这个依据,他能够接收一个参数,判断该参数是否为null,是则返回1,不然返回0,我样能够据此来判断该是否按某列进行汇总统计的,固然在实验应用中,0和1看起来不那么直观,咱们能够使用decode或者case函数进行转议,让查看结果看起来更直观,请看如下例子
SQL> select grouping(a) ca,grouping(b) cb,grouping(c) cc, a,b,c,sum(n) from testgroup group by rollup(a,b,c);
Result:
CA
CB
CC
A
B
C
SUM(N)
0
0
0
a1
b1
c1
30
0
0
1
a1
b1
30
0
1
1
a1
30
1
1
1
30
(4)使用grouping_id(filed1,file2,…)函数
使用grouping函数有时候感受不是那么灵活的，他只能接收一个字段，而grouping_id()函数则能够接收多个字段，GROUPING_ID()函数能够接受一列或多列，返回按GROUPING位向量进行计算的十进制值。下面咱们经过一个例子来研究grouping_id函数是如何按照grouping函数的位向量进行计算的。
SQL> select grouping(a) ca,grouping(b) cb,grouping_id(a,b) caandb, a,b,sum(n) from testgroup group by rollup(a,b);
Result:
CA
CB
CAANDB
A
B
SUM(N)
0
0
0
a1
b1
30
0
1
1
a1
30
1
1
3
30
位向量计算方法：如上例，
第一行，CA=0,CB=0，那么位向量就是“00”，换算成十进制是0
第二行，CA=0,CB=1，那么位向量就是‘01’，换算成十进制是1
第三行，CA=1,CB=1，那么位向量就是‘11’，换算成十进制是3
请注意上例中grouping_id的计算值跟括号内的字段顺序有关，上例中书写顺序是grouping_id(a,b),a字段在前面，若是换下顺序grouping_id(b,a)，计算结果是不同的，看下例
SQL> select grouping(a) ca,grouping(b) cb,grouping_id(b,a) caandb, a,b,sum(n) from testgroup group by rollup(a,b);
Result:
CA
CB
CAANDB
A
B
SUM(N)
0
0
0
a1
b1
30
0
1
2
a1
30
1
1
3
30
看看第二行红色字体，grouping_id中的字段顺序发生了变化，位向量值也不同了
(4-1) grouping_id()函数的用途
上面讲了grouping_id的用法，但在平常工做中，咱们如何应用该函数呢？其实只要了解了他的原理及用法，要怎么用，就看咱们是否能够灵活使用了，下面介绍一种常见的用法：
假如咱们要对某testgroup进行分组统计，而且过滤掉不包括小计或总计的行，这时grouping_id就有用武之地了，咱们能够利用grouping_id的值结合having子句，经过判断grouping_id是否大于0来过滤掉不须要的行。
SQL> select grouping(a) ca,grouping(b) cb,grouping_id(a,b) caandb, a,b,sum(n) from testgroup group by rollup(a,b) having grouping_id(a,b)>0;
Result:
CA
CB
CAANDB
A
B
SUM(N)
0
1
1
a1
30
1
1
3
30