Oracle的GROUP BY语句支持ROLLUP和CUBE，用于提供信息汇总功能。ROLLUP会产生类似'小计'的效果，而CUBE则提供了多字段汇总的能力。通过GROUPING_ID()函数可以美化结果。本文通过实例详细介绍了ROLLUP和CUBE的使用方法，以及如何使用GROUPING函数来区分实际数据中的NULL和CUBE生成的NULL。
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：
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(1). rollup 配合goup by 命令使用，可以提供信息汇总功能（类似于"小计"）
下面是一个简单例子：
SQL> select job,deptno,sal from emp;
JOB DEPTNO SAL
--------- --------- ---------
CLERK 20 800
SALESMAN 30 1600
SALESMAN 30 1250
MANAGER 20 2975
SALESMAN 30 1250
MANAGER 30 2850
MANAGER 10 2450
ANALYST 20 3000
PRESIDENT 10 5000
SALESMAN 30 1500
CLERK 20 1100
CLERK 30 950
ANALYST 20 3000
CLERK 10 1300
已选择14行。
SQL> select job,deptno,sum(sal) total_sal from emp group by rollup(job,deptno);
JOB DEPTNO TOTAL_SAL
--------- --------- ---------
ANALYST 20 6000
ANALYST 6000
CLERK 10 1300
CLERK 20 1900
CLERK 30 950
CLERK 4150
MANAGER 10 2450
MANAGER 20 2975
MANAGER 30 2850
MANAGER 8275
PRESIDENT 10 5000
PRESIDENT 5000
SALESMAN 30 5600
SALESMAN 5600
29025
已选择15行。
文章出处：http://www.diybl.com/course/7_databases/oracle/oraclejs/2008224/101034.html
2
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rollup
表示的意思是：除了分组的功能外，还进行累加的的，多了一个汇总，比如：
SQL> select a,sum(b) from test group by a;
A SUM(B)
---------- ----------
0 444
1 40000
12 128
324 4
1010 413
1111 40000
12345 40000
123456
1.1111E+11 4
已选择9行。
SQL> select a,sum(b) from test group by rollup (a);
A SUM(B)
---------- ----------
0 444
1 40000
12 128
324 4
1010 413
1111 40000
12345 40000
123456
1.1111E+11 4
120993
已选择10行。
而cube提供了按照多字段汇总的功能，希望下面的例子能给你一些提示：
SQL> select a,b,sum(c) from aa group by rollup(a,b);
A B SUM(C)
---------- ---------- ----------
1 1 2
1 2
2 2 6
2 6
3 3 15
3 15
23
已选择7行。
SQL> select a,b,sum(c) from aa group by cube(a,b);
A B SUM(C)
---------- ---------- ----------
1 1 2
1 2
2 2 6
2 6
3 3 15
3 15
1 2
2 6
3 15
23
已选择10行。
SQL> select * from aa;
A B C
---------- ---------- ----------
1 1 1
1 1 1
2 2 2
2 2 2
2 2 2
3 3 3
3 3 3
3 3 3
3 3 3
3 3 3
已选择10行。
SQL> select grouping(a),grouping(b),sum(c) from aa group by cube(a,b);
GROUPING(A) GROUPING(B) SUM(C)
----------- ----------- ----------
0 0 2
0 1 2
0 0 6
0 1 6
0 0 15
0 1 15
1 0 2
1 0 6
1 0 15
1 1 23
已选择10行。
使用 GROUPING 区分空值:
CUBE 操作所生成的空值带来一个问题：如何区分 CUBE 操作所生成的 NULL 值和从实际数据中返回的 NULL 值？
这个问题可用 GROUPING 函数解决。如果列中的值来自事实数据，则 GROUPING 函数返回 0；如果列中的值是 CUBE 操作所生成的 NULL，
则返回 1。在 CUBE 操作中，所生成的 NULL 代表全体值。可将 SELECT 语句写成使用 GROUPING 函数将所生成的 NULL 替换为字符串 ALL。
因为事实数据中的 NULL 表明数据值未知，所以 SELECT 语句还可译码为返回字符串 UNKNOWN 替代来自事实数据的 NULL。
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用 CUBE 汇总数据
例如，一个简单的表 Inventory 中包含：
Item Color Quantity
-------------------- -------------------- ----------
Table Blue 124
Table Red 223
Chair Blue 101
Chair Red 210
下列查询返回的结果集中，将包含 Item 和 Color 的所有可能组合的 Quantity 小计：
SELECT Item, Color, SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
下面是结果集：
Item Color QtySum
-------------------- -------------------- ---------
Chair Blue 101.00
Chair Red 210.00
Chair (null) 311.00
Table Blue 124.00
Table Red 223.00
Table (null) 347.00
(null) (null) 658.00
(null) Blue 225.00
(null) Red 433.00
我们着重考查下列各行：
Chair (null) 311.00
这一行报告了 Item 维度中值为 Chair 的所有行的小计。对 Color 维度返回了 NULL 值，表示该行所报告的聚合包括 Color 维度为任意值的行。
Table (null) 347.00
这一行类似，但报告的是 Item 维度中值为 Table 的所有行的小计。
(null) (null) 658.00
这一行报告了多维数据集的总计。Item 和 Color 维度的值都是 NULL，表示两个维度中的所有值都汇总在该行中。
(null) Blue 225.00
(null) Red 433.00
这两行报告了 Color 维度的小计。两行中的 Item 维度值都是 NULL，表示聚合数据来自 Item 维度为任意值的行。
使用 GROUPING 区分空值:
CUBE 操作所生成的空值带来一个问题：如何区分 CUBE 操作所生成的 NULL 值和从实际数据中返回的 NULL 值？这个问题可用 GROUPING 函数
解决。如果列中的值来自事实数据，则 GROUPING 函数返回 0；如果列中的值是 CUBE 操作所生成的 NULL，则返回 1。在 CUBE 操作中，所生
成的 NULL 代表全体值。可将 SELECT 语句写成使用 GROUPING 函数将所生成的 NULL 替换为字符串 ALL。因为事实数据中的 NULL 表明数据
值未知，所以 SELECT 语句还可译码为返回字符串 UNKNOWN 替代来自事实数据的 NULL。例如：
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
END AS Color,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
多维数据集
CUBE 运算符可用于生成 n 维的多维数据集，即具有任意数目维度的多维数据集。只有一个维度的多维数据集可用于生成合计，例如：
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item WITH CUBE
GO
此 SELECT 语句返回的结果集既显示了 Item 中每个值的小计，也显示了 Item 中所有值的总计：
Item QtySum
-------------------- ----------
Chair 311.00
Table 347.00
ALL 658.00
包含带有许多维度的 CUBE 的 SELECT 语句可能生成很大的结果集，因为这些语句会为所有维度中值的所有组合生成行。这些大结果集包含的数据可能过多而不易于阅读和理解。
这个问题有一种解决办法是将 SELECT 语句放在视图中：
CREATE VIEW InvCube AS
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
END AS Color,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
然后即可用该视图来只查询您感兴趣的维度值：
SELECT *
FROM InvCube
WHERE Item = 'Chair'
AND Color = 'ALL'
Item Color QtySum
-------------------- -------------------- ---------
Chair ALL 311.00
(1 row(s) affected)
用 ROLLUP 汇总数据在生成包含小计和合计的报表时，ROLLUP 运算符很有用。ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符所生成的结果集。有关更多信息，请参见用 CUBE 汇总数据。
CUBE 和 ROLLUP 之间的区别在于： 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。 例如，简单表 Inventory 中包含：
Item Color Quantity
-------------------- -------------------- ------
Table Blue 124
Table Red 223
Chair Blue 101
Chair Red 210
下列查询将生成小计报表：
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
END AS Color,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH ROLLUP
Item Color QtySum
-------------------- -------------------- ------
Chair Blue 101.00
Chair Red 210.00
Chair ALL 311.00
Table Blue 124.00
Table Red 223.00
Table ALL 347.00
ALL ALL 658.00
(7 row(s) affected)
如果查询中的 ROLLUP 关键字更改为 CUBE，那么 CUBE 结果集与上述结果相同，只是在结果集的末尾还会返回下列两行：
ALL Blue 225.00
ALL Red 433.00
CUBE 操作为 Item 和 Color 中值的可能组合生成行。例如，CUBE 不仅报告与 Item 值 Chair 相组合的 Color 值的所有可能组合
（Red、Blue 和 Red + Blue），而且报告与 Color 值 Red 相组合的 Item 值的所有可能组合（Chair、Table 和 Chair + Table）。
对于 GROUP BY 子句中右边的列中的每个值，ROLLUP 操作并不报告左边一列（或左边各列）中值的所有可能组合。
例如，ROLLUP 并不对每个 Color 值报告 Item 值的所有可能组合。ROLLUP 操作的结果集具有类似于 COMPUTE BY 所返回结果集的功能；
然而，ROLLUP 具有下列优点： ROLLUP 返回单个结果集；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。
ROLLUP 可以在服务器游标中使用；COMPUTE BY 不可以。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。
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1.报表合计专用的Rollup函数
销售报表
广州 1月 2000元
广州 2月 2500元
广州 4500元
深圳 1月 1000元
深圳 2月 2000元
深圳 3000元
所有地区 7500元
以往的查询SQL:
Select area,month,sum(money) from SaleOrder group by area,month
然后广州，深圳的合计和所有地区合计都需要在程序里自行累计
1.其实可以使用如下SQL:
Select area,month,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup(area,month)
就能产生和报表一模一样的纪录
2.如果year不想累加，可以写成
Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by year, rollup(month,area)
另外Oracle 9i还支持如下语法:
Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup((year,month),area)
3.如果使用Cube(area,month)而不是RollUp(area,month)，除了获得每个地区的合计之外，还将获得每个月份的合计，在报表最后显示。
4.Grouping让合计列更好读
RollUp在显示广州合计时，月份列为NULL，但更好的做法应该是显示为"所有月份"
Grouping就是用来判断当前Column是否是一个合计列，1为yes，然后用Decode把它转为"所有月份"
Select Decode(Grouping(area),1,'所有地区',area) area, Decode(Grouping(month),1,'所有月份',month), sum(money) From SaleOrder Group by RollUp(area,month);
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