oracle :cube rollup

最新推荐文章于 2025-08-06 12:15:51 发布

huangliang0703

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分类专栏： 0cp-047 文章标签： oracle

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本文详细介绍了SQL中使用GROUP BY子句、ROLLUP和CUBE进行数据分组和汇总统计的方法，并通过具体示例展示了如何获取不同层级的统计结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

以scott.emp表为例进行说明：

一、如果只是统计不同部门不同岗位的平均工资，直接使用group by 子句：

SQL> SELECT deptno,job, avg(sal) from scott.emp group by(deptno,job);

    DEPTNO JOB                  AVG(SAL)
---------- ------------------ ----------
        20 CLERK                     950
        30 SALESMAN                 1400
        20 MANAGER                  2975
        30 CLERK                     950
        10 PRESIDENT                5000
        30 MANAGER                  2850
        10 CLERK                    1300
        10 MANAGER                  2450
        20 ANALYST                  3000

9 rows selected.

二、当使用rollup操作时，在生成原有统计结果的基础上，还会生成横向小计结果——部门平均工资：

SQL> SELECT deptno,job, avg(sal) from scott.emp group by rollup(deptno,job);

    DEPTNO JOB                  AVG(SAL)
---------- ------------------ ----------
        10 CLERK                    1300
        10 MANAGER                  2450
        10 PRESIDENT                5000
        10                    2916.66667
        20 CLERK                     950
        20 ANALYST                  3000
        20 MANAGER                  2975
        20                          2175
        30 CLERK                     950
        30 MANAGER                  2850
        30 SALESMAN                 1400

    DEPTNO JOB                  AVG(SAL)
---------- ------------------ ----------
        30                    1566.66667
                              2073.21429

三、使用cube操作时，在rollup的基础上还会生成岗位平均工资：

SQL> SELECT deptno,job, avg(sal) from scott.emp group by cube(deptno,job);

    DEPTNO JOB                  AVG(SAL)
---------- ------------------ ----------
                              2073.21429
           CLERK                  1037.5
           ANALYST                  3000
           MANAGER            2758.33333
           SALESMAN                 1400
           PRESIDENT                5000
        10                    2916.66667
        10 CLERK                    1300
        10 MANAGER                  2450
        10 PRESIDENT                5000
        20                          2175

    DEPTNO JOB                  AVG(SAL)
---------- ------------------ ----------
        20 CLERK                     950
        20 ANALYST                  3000
        20 MANAGER                  2975
        30                    1566.66667
        30 CLERK                     950
        30 MANAGER                  2850
        30 SALESMAN                 1400

18 rows selected.

GROUPING(column_name)

对输入列返回0或1，如果该行数据使用了数据的列中的信息，则输出0，没有用到则输出1

或者这么理解，对于该行得出的统计数据，需要从输入列中选择数据的话，输出0，不需要选择数据的就输出1

SQL> SELECT deptno,job, avg(sal),grouping(deptno),grouping(job) from scott.emp group by cube(deptno,job);

    DEPTNO JOB                  AVG(SAL) GROUPING(DEPTNO) GROUPING(JOB)
---------- ------------------ ---------- ---------------- -------------
                              2073.21429                1             1
           CLERK                  1037.5                1             0
           ANALYST                  3000                1             0
           MANAGER            2758.33333                1             0
           SALESMAN                 1400                1             0
           PRESIDENT                5000                1             0
        10                    2916.66667                0             1
        10 CLERK                    1300                0             0
        10 MANAGER                  2450                0             0
        10 PRESIDENT                5000                0             0
        20                          2175                0             1

    DEPTNO JOB                  AVG(SAL) GROUPING(DEPTNO) GROUPING(JOB)
---------- ------------------ ---------- ---------------- -------------
        20 CLERK                     950                0             0
        20 ANALYST                  3000                0             0
        20 MANAGER                  2975                0             0
        30                    1566.66667                0             1
        30 CLERK                     950                0             0
        30 MANAGER                  2850                0             0
        30 SALESMAN                 1400                0             0

18 rows selected.