使用 GROUP BY WITH ROLLUP 改善统计性能

本文详细解析了 SQL 中 GROUP BY 语句结合 WITH ROLLUP 子句的使用技巧,通过实例展示了如何获取更丰富的分组聚合信息,不仅限于各组聚合,还包括整体聚合数据,对比了普通 GROUP BY 与带有 WITH ROLLUP 的 GROUP BY 操作的区别。

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使用 GROUP BY 的 WITH ROLLUP 字句可以检索出更多的分组聚合信息,它不仅仅能像一般的 GROUP BY 语句那样检索出各组的聚合信息,还能检索出本组类的整体聚合信息。

下面我们的例子对比了普通的 GROUP BY 操作和有 WITH ROLLUP 子句的 GROUP BY 操作的不同:

查询表的内容,是雇员的基础信息表:


  1. mysql> select * from employee;  
  2. +------+--------+------+------+------+  
  3. | id | name | dep | pos | sal |  
  4. +------+--------+------+------+------+  
  5. | 1 | abcd | 01 | 01 | 1000 |  
  6. | 2 | eefs | 01 | 02 | 2000 |  
  7. | 3 | micro | 02 | 01 | 1500 |  
  8. | 4 | cathey | 02 | 02 | 3000 |  
  9. | 5 | amy | 03 | 01 | 2500 |  
  10. | 6 | lily | 03 | 02 | 2200 |  
  11. | 7 | bobo | 01 | 01 | 2000 |  
  12. | 8 | gray | 01 | 02 | 1900 |  
  13. | 9 | leon | 03 | 02 | 2900 |  
  14. | 10 | sun | 02 | 02 | 1900 |  
  15. +------+--------+------+------+------+  
  16. 10 rows in set (0.00 sec)  
mysql> select * from employee;+------+--------+------+------+------+| id | name | dep | pos | sal |+------+--------+------+------+------+| 1 | abcd | 01 | 01 | 1000 || 2 | eefs | 01 | 02 | 2000 || 3 | micro | 02 | 01 | 1500 || 4 | cathey | 02 | 02 | 3000 || 5 | amy | 03 | 01 | 2500 || 6 | lily | 03 | 02 | 2200 || 7 | bobo | 01 | 01 | 2000 || 8 | gray | 01 | 02 | 1900 || 9 | leon | 03 | 02 | 2900 || 10 | sun | 02 | 02 | 1900 |+------+--------+------+------+------+10 rows in set (0.00 sec)  

普通的 GROUP BY 操作,可以按照部门和职位进行分组,计算每个部门,每个职位的工资平均值:


  1. mysql> select dep,pos,avg(sal) from employee group by dep,pos;  
  2. +------+------+-----------+  
  3. | dep | pos | avg(sal) |  
  4. +------+------+-----------+  
  5. | 01 | 01 | 1500.0000 |  
  6. | 01 | 02 | 1950.0000 |  
  7. | 02 | 01 | 1500.0000 |  
  8. | 02 | 02 | 2450.0000 |  
  9. | 03 | 01 | 2500.0000 |  
  10. | 03 | 02 | 2550.0000 |  
  11. +------+------+-----------+  
  12. 6 rows in set (0.02 sec)  
mysql> select dep,pos,avg(sal) from employee group by dep,pos;+------+------+-----------+| dep | pos | avg(sal) |+------+------+-----------+| 01 | 01 | 1500.0000 || 01 | 02 | 1950.0000 || 02 | 01 | 1500.0000 || 02 | 02 | 2450.0000 || 03 | 01 | 2500.0000 || 03 | 02 | 2550.0000 |+------+------+-----------+6 rows in set (0.02 sec)  


如果我们希望再显示部门的平均值和全部雇员的平均值,普通的 GROUP BY 语句是不能实现的,需要另外执行一个查询操作,或者通过程序来计算。如果使用有 WITH ROLLUP 子句的 GROUP BY 语句,则可以轻松实现这个要求:


  1. mysql> select dep,pos,avg(sal) from employee group by dep,pos with rollup;  
  2. +------+------+-----------+  
  3. | dep | pos | avg(sal) |  
  4. +------+------+-----------+  
  5. 01 | 01 | 1500.0000 |  
  6. 01 | 02 | 1950.0000 |  
  7. 01 | NULL | 1725.0000 |  
  8. 02 | 01 | 1500.0000 |  
  9. 02 | 02 | 2450.0000 |  
  10. 02 | NULL | 2133.3333 |  
  11. 03 | 01 | 2500.0000 |  
  12. 03 | 02 | 2550.0000 |  
  13. 03 | NULL | 2533.3333 |  
  14. | NULL | NULL | 2090.0000 |  
  15. +------+------+-----------+  
  16. 10 rows in set (0.00 sec)  
mysql> select dep,pos,avg(sal) from employee group by dep,pos with rollup;+------+------+-----------+| dep | pos | avg(sal) |+------+------+-----------+| 01 | 01 | 1500.0000 || 01 | 02 | 1950.0000 || 01 | NULL | 1725.0000 || 02 | 01 | 1500.0000 || 02 | 02 | 2450.0000 || 02 | NULL | 2133.3333 || 03 | 01 | 2500.0000 || 03 | 02 | 2550.0000 || 03 | NULL | 2533.3333 || NULL | NULL | 2090.0000 |+------+------+-----------+10 rows in set (0.00 sec)  


需要注意的是,使用有 WITH ROLLUP 子句的 GROUP BY 语句时,不能再使用 ORDER BY 语句对结果集进行排序,如果对返回的结果顺序不满意,需要应用程序获得结果后在程序中进行排序。


 

           

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这里写图片描述
### SQL GROUP BY WITH ROLLUP 使用说明 `WITH ROLLUP` 是一种用于增强 `GROUP BY` 功能的关键字,允许查询返回分组汇总数据以及额外的小计和总计行。这种特性对于生成报表非常有用。 #### 基本语法结构 当使用 `WITH ROLLUP` 时,其基本语法如下: ```sql SELECT column1, column2, ..., aggregate_function(columnX) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column1, column2, ... WITH ROLLUP; ``` 这里需要注意的是,在应用 `ROLLUP` 后,SQL 将会自动计算每一级的聚合结果,并最终给出总体的合计值[^1]。 #### 实际案例分析 假设有一个销售记录表 `sales`,其中包含字段 `region`, `city`, 和 `amount_sold`。为了查看各地区及其城市级别的销售额统计情况并加上各级别的小计与总金额,可以执行下面这条语句: ```sql SELECT region, city, SUM(amount_sold) AS total_sales FROM sales GROUP BY region, city WITH ROLLUP; ``` 此命令将会先按区域再按城市进行分组求和;之后还会为每个区域内所有城市的销量提供一个小结(即该区内的总量),最后则会对整个表格中的全部销售量做一个总结性的加总。 #### 结果解释 上述查询的结果集可能看起来像这样: | Region | City | Total_Sales | |--|-------------| | North | Boston | $500 | | North | New York | $700 | | North | NULL | $1200 | <-- 北方地区的子总计 | South | Miami | $800 | | South | Atlanta | $900 | | South | NULL | $1700 | <-- 南方地区的子总计 | NULL | NULL | $2900 | <-- 所有记录的大总计 在这个例子中,“NULL”的出现表示对应级别上的汇总行——它们代表了更高层次的数据集合体。例如,北方地区的两个城市被归类到一起形成了一条带有 “NULL” 的新纪录作为这个分区的小计项;而最后一行则是跨越所有分类的整体总额度。
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