SQL Server 2008之 聚合函数 的增强

  SQL Server　2008中对汇总有明显的增强，可以说基本上很像Oracle的语法了。请看下面五个例子：

基本表如下：

1. USE testDb2  
2. GO  
3.   
4. IF NOT OBJECT_ID('tb_Income') IS NULL  
5. DROP TABLE [tb_Income]  
6.   
7. /****** Object: Table [dbo].[tb_Income] Script Date: 2012/4/5 8:19:21 ******/  
8.   
9. CREATE TABLE [dbo].[tb_Income](  
10. [TeamID] int not null,  
11. [PName] [Nvarchar](20) NOT NULL,  
12. [CYear] Smallint NOT NULL,  
13. [CMonth] TinyInt NOT NULL,  
14. [CMoney] Decimal (10,2) Not Null  
15. )  
16. GO  
17. INSERT [dbo].[tb_Income]  
18. SELECT 1,'胡一刀',2011,2,5600  
19. union ALL SELECT 1,'胡一刀',2011,1,5678  
20. union ALL SELECT 1,'胡一刀',2011,3,6798  
21. union ALL SELECT 2,'胡一刀',2011,4,7800  
22. union ALL SELECT 2,'胡一刀',2011,5,8899  
23. union ALL SELECT 3,'胡一刀',2012,8,8877  
24.   
25. union ALL SELECT 1,'苗人凤',2011,1,3455  
26. union ALL SELECT 1,'苗人凤',2011,2,4567  
27. union ALL SELECT 2,'苗人凤',2011,3,5676  
28. union ALL SELECT 3,'苗人凤',2011,4,5600  
29. union ALL SELECT 2,'苗人凤',2011,5,6788  
30. union ALL SELECT 2,'苗人凤',2012,6,5679  
31. union ALL SELECT 2,'苗人凤',2012,7,6785  
32.   
33. union ALL SELECT 2,'张无忌',2011,2,5600  
34. union ALL SELECT 2,'张无忌',2011,3,2345  
35. union ALL SELECT 2,'张无忌',2011,5,12000  
36. union ALL SELECT 3,'张无忌',2011,4,23456  
37. union ALL SELECT 3,'张无忌',2011,6,4567  
38. union ALL SELECT 1,'张无忌',2012,7,6789  
39. union ALL SELECT 1,'张无忌',2012,8,9998  
40.   
41. union ALL SELECT 3,'赵半山',2011,7,6798  
42. union ALL SELECT 3,'赵半山',2011,10,10000  
43. union ALL SELECT 3,'赵半山',2011,9,12021  
44. union ALL SELECT 2,'赵半山',2012,11,8799  
45. union ALL SELECT 1,'赵半山',2012,12,10002  
46.   
47. union ALL SELECT 3,'令狐冲',2011,8,7896  
48. union ALL SELECT 3,'令狐冲',2011,9,7890  
49. union ALL SELECT 2,'令狐冲',2011,10,7799  
50. union ALL SELECT 2,'令狐冲',2011,11,9988  
51. union ALL SELECT 2,'令狐冲',2012,9,34567  
52. union ALL SELECT 3,'令狐冲',2012,12,5609  
53.   
54. GO  
55.   
56.    

数据如下：

[sql]  view plain copy print ?

1. SELECT * FROM tb_Income  
2.   
3. /*  
4.   
5. TeamID PName CYear CMonth CMoney  
6. 1 胡一刀 2011 2 5600.00  
7. 1 胡一刀 2011 1 5678.00  
8. 1 胡一刀 2011 3 6798.00  
9. 2 胡一刀 2011 4 7800.00  
10. 2 胡一刀 2011 5 8899.00  
11. 3 胡一刀 2012 8 8877.00  
12. 1 苗人凤 2011 1 3455.00  
13. 1 苗人凤 2011 2 4567.00  
14. 2 苗人凤 2011 3 5676.00  
15. 3 苗人凤 2011 4 5600.00  
16. 2 苗人凤 2011 5 6788.00  
17. 2 苗人凤 2012 6 5679.00  
18. 2 苗人凤 2012 7 6785.00  
19. 2 张无忌 2011 2 5600.00  
20. 2 张无忌 2011 3 2345.00  
21. 2 张无忌 2011 5 12000.00  
22. 3 张无忌 2011 4 23456.00  
23. 3 张无忌 2011 6 4567.00  
24. 1 张无忌 2012 7 6789.00  
25. 1 张无忌 2012 8 9998.00  
26. 3 赵半山 2011 7 6798.00  
27. 3 赵半山 2011 10 10000.00  
28. 3 赵半山 2011 9 12021.00  
29. 2 赵半山 2012 11 8799.00  
30. 1 赵半山 2012 12 10002.00  
31. 3 令狐冲 2011 8 7896.00  
32. 3 令狐冲 2011 9 7890.00  
33. 2 令狐冲 2011 10 7799.00  
34. 2 令狐冲 2011 11 9988.00  
35. 2 令狐冲 2012 9 34567.00  
36. 3 令狐冲 2012 12 5609.00  
37. */  
38.   
39.    

 

一、使用CUBE汇总数据（http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb522495%28v=sql.105%29.aspx）

1. /*********使用CUBE汇总数据***************/  
   
2. SELECT TeamID as 小组ID,  
3. SUM(CMoney) 总收入  
4. FROM tb_Income  
5. GROUP BY CUBE (TeamID)  
6. ----ORDER BY TeamID desc  

增加汇总：

1. SELECT TeamID as 小组ID,PName as 姓名,  
2. SUM(CMoney) 总收入  
3. FROM tb_Income  
4. GROUP BY CUBE (TeamID,PName)  

 二、使用ROLLUP汇总数据（http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb522495%28v=sql.105%29.aspx）

1. /*********使用ROLLUP汇总数据***************/  
   
   
2. SELECT TeamID as 小组ID,PName as 姓名,  
3. SUM(CMoney) 总收入  
4. FROM tb_Income  
5. GROUP BY ROLLUP (TeamID,PName)  

 注意：使用Rollup与指定的聚合列的顺序有关。

三、使用Grouping Sets创建自定义汇总数据（http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb522495%28v=sql.105%29.aspx）

1. /*********使用Grouping Sets创建自定义汇总数据***************/  
   
   
2. SELECT TeamID as 小组ID,PName as 姓名,CYear as 年份,----min(CMonth) as 月份,  
3. SUM(CMoney) 总收入  
4. FROM tb_Income  
5. Where CMonth=2  
6. GROUP BY grouping SETS ((TeamID),(TeamID,PName),(CYear,PName))  

四、使用Grouping标识汇总行（http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms178544.aspx）

 细心的朋友可能会注意到，如果Cube后有两个以上的汇总列时，可能会有一些列是Null,那么这些Null值究竟本身就是Null,还是由于聚合产生的Null呢，此时，Grouping函数大显身手的机会来了。

1. /*********使用Grouping标识汇总行***************/  
   
2. SELECT TeamID as 小组ID,CYear as 年份,  
3. CASE WHEN grouping(TeamID)=0 AND grouping(CYear)=1 THEN '小组汇总'  
4. WHEN grouping(TeamID)=1 AND grouping(CYear)=0 THEN '年份汇总'  
5. WHEN grouping(TeamID)=1 AND grouping(CYear)=1 THEN '所有汇总'  
6. else '正常行' END as 行类别,  
7. SUM(CMoney) 总收入  
8. FROM tb_Income  
9. GROUP BY CUBE (TeamID,CYear)  

 

五、使用Grouping_ID标识分组级别（http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/bb510624.aspx）--多维数据汇总的终极利器！！！

为了更清楚地说明问题，我们需要修改一下表结构，增加一个字段－－项目所在的地点（AreaID）,如下：

1. /*************修改表结构***************************/  
   
2. ALTER table tb_Income   
3. add AreaID int null  
4. GO  
5. update tb_Income SET AreaID=TeamID+CMonth%5+CYear%2  
6. GO  

此时数据变成这样：

1. SELECT * FROM tb_Income  
2.   
3. /*  
4. TeamID    PName    CYear    CMonth    CMoney    AreaID  
5.     胡一刀    2011    2    5600.00    4  
6.     胡一刀    2011    1    5678.00    3  
7.     胡一刀    2011    3    6798.00    5  
8.     胡一刀    2011    4    7800.00    7  
9.     胡一刀    2011    5    8899.00    3  
10.     胡一刀    2012    8    8877.00    6  
11.     苗人凤    2011    1    3455.00    3  
12.     苗人凤    2011    2    4567.00    4  
13.     苗人凤    2011    3    5676.00    6  
14.     苗人凤    2011    4    5600.00    8  
15.     苗人凤    2011    5    6788.00    3  
16.     苗人凤    2012    6    5679.00    3  
17.     苗人凤    2012    7    6785.00    4  
18.     张无忌    2011    2    5600.00    5  
19.     张无忌    2011    3    2345.00    6  
20.     张无忌    2011    5    12000.00    3  
21.     张无忌    2011    4    23456.00    8  
22.     张无忌    2011    6    4567.00    5  
23.     张无忌    2012    7    6789.00    3  
24.     张无忌    2012    8    9998.00    4  
25.     赵半山    2011    7    6798.00    6  
26.     赵半山    2011    10    10000.00    4  
27.     赵半山    2011    9    12021.00    8  
28.     赵半山    2012    11    8799.00    3  
29.     赵半山    2012    12    10002.00    3  
30.     令狐冲    2011    8    7896.00    7  
31.     令狐冲    2011    9    7890.00    8  
32.     令狐冲    2011    10    7799.00    3  
33.     令狐冲    2011    11    9988.00    4  
34.     令狐冲    2012    9    34567.00    6  
35.     令狐冲    2012    12    5609.00    5  
36. */  

我们需要统计小组、地区、月份三个维度的汇总数据。

1. /*********使用Grouping_ID标识分组级别***************/  
   
   
2. SELECT TeamID as 小组ID,AreaID as 地点ID,CMonth as 月份,  
3. SUM(CMoney) 总收入  
4. FROM tb_Income   
5. Where AreaID IN (3,5,6,7,8,9,2,4) AND CYear =2011  AND CMonth=2  
6. GROUP BY CUBE (TeamID,AreaID,CMonth)  
7. ----ORDER  BY TeamID,AreaID,CMonth  

统计结果：

我们注意到，由于维度从两个变成三个，此时数据比较凌乱，即使排序也不能有效解决。幸好，我们有Grouping_ID。看下例：

1. SELECT TeamID as 小组ID,AreaID as 地点ID,CMonth as 月份,  
2.   
3. CASE grouping_ID(TeamID,AreaID,CMonth)  
4.  WHEN 1 THEN '小组/地点汇总'  
5.  WHEN 2 THEN '小组/月份汇总'  
6.  WHEN 3 THEN '小组汇总'  
7.  WHEN 4 THEN '地点/月份汇总'  
8.  WHEN 5 THEN '地点汇总'  
9.  WHEN 6 THEN '月份汇总'  
10.  WHEN 7 THEN '所有汇总'  
11.  else '正常行' END as 行类别,  
12.   
13. SUM(CMoney) 总收入  
14. FROM tb_Income   
15. Where AreaID IN (3,5,6,7,8,9,2,4) AND CYear =2011  AND CMonth=2  
16. GROUP BY CUBE (TeamID,AreaID,CMonth)  
17. ----ORDER  BY TeamID,AreaID,CMonth  

注意：代码中新增的部分，这里需要稍微解释一下，Grouping_ID接受几个输入列，返回二进制列列表计算的整数值，你可以把这三个维度，看作是（0,1,1）、（0,1,0）这样类似的二进制，而Grouping_ID负责将运算结果以整数形式返回。

效果：