Oracle rollup和cube分析

Oracle rollup和cube分析

rollup是对group by的扩展，会进行小计和合计，而cube包含rollup，是粒度更精细的小计和合计。当只有一个字段时，rollup和cube是一样的。

可用grouping对rollup和cube进行测试：0看；1不看[看表示列有显示，不看表示没有显示]

① rollup

㈠ 什么都不看

㈡ 从左往右 

┌ 先看第1个

│ 再看前2个

└ 后看前3个

② cube：0、1全排列

rollup

rollup后面指定的列以逗号分隔，rollup的计算结果和其后面指定的列的顺序有关，因为rollup的分组具有方向性。若指定n列，则有n+1种分组方式。可改变列的顺序，达到不同的业务需求。一定要牢记列的顺序对结果的影响！

例子：

1. 20:32:51 scott@ORCL (^ω^) select a.dname,b.job,sum(b.sal) sum_sal,grouping(a.dname),grouping(b.job)  
2. 20:33:06   2    from dept a,emp b  
3. 20:33:06   3   where a.deptno=b.deptno  
4. 20:33:06   4   group by rollup(a.dname,b.job)  
5. 20:33:08   5  /  
6.   
7. DNAME      JOB           SUM_SAL GROUPING(A.DNAME) GROUPING(B.JOB)  
8. ---------- ---------- ---------- ----------------- ---------------   
9. SALES      CLERK             950                 0               0  
10. SALES      MANAGER          2850                 0               0  
11. SALES      SALESMAN         5600                 0               0  
12. SALES                       9400                 0               1  
13. RESEARCH   CLERK            1200                 0               0  
14. RESEARCH   ANALYST          7000                 0               0  
15. RESEARCH   MANAGER          2975                 0               0  
16. RESEARCH                   11175                 0               1  
17. ACCOUNTING CLERK            1300                 0               0  
18. ACCOUNTING MANAGER          2450                 0               0  
19. ACCOUNTING PRESIDENT        5000                 0               0  
20. ACCOUNTING                  8750                 0               1  
21.                            29325                 1               1  
22.   
23. 已选择13行。  

解释：什么都不看（1,1）；从左往右，先看第一个（0,1）

可以将不需要进行小计和合计的列移出rollup，要小计的留在rollup里面。

比如：

1. 20:48:37 scott@ORCL (^ω^) select a.dname,b.job,sum(b.sal) sum_sal,grouping(a.dname),grouping(b.job)  
2. 20:57:43   2    from dept a,emp b  
3. 20:57:43   3   where a.deptno=b.deptno  
4. 20:57:43   4   group by a.dname,rollup(b.job)  
5. 20:57:45   5  /  
6.   
7. DNAME                        JOB                   SUM_SAL GROUPING(A.DNAME) GROUPING(B.JOB)  
8. ---------------------------- ------------------ ---------- ----------------- ---------------   
9. SALES                        CLERK                     950                 0               0  
10. SALES                        MANAGER                  2850                 0               0  
11. SALES                        SALESMAN                 5600                 0               0  
12. SALES                                                 9400                 0               1  
13. RESEARCH                     CLERK                    1200                 0               0  
14. RESEARCH                     ANALYST                  7000                 0               0  
15. RESEARCH                     MANAGER                  2975                 0               0  
16. RESEARCH                                             11175                 0               1  
17. ACCOUNTING                   CLERK                    1300                 0               0  
18. ACCOUNTING                   MANAGER                  2450                 0               0  
19. ACCOUNTING                   PRESIDENT                5000                 0               0  
20. ACCOUNTING                                            8750                 0               1  
21.   
22. 已选择12行。