Oracle rollup 关键字用法简介.
1. 什么是Rollup
在PL/sql 中, Rollup 这个关键字通常用于select 语句的 group by 后面.
在group by 后面使用rollup关键字, select语句就可以对指定的分组的数据左汇总小计(求和).
一旦使用rollup, 在数据集中, rollup的列会被自动排序.
rollup 会创建n+1 层次的汇总. n是rollup 汇总的列的个数. 在实际操作中. 假如我们在rollup后面指定汇总 时间, 区域, 部门的汇总的数据.(n=3), 那么数据集的会含有4级的汇集行数据.
当对多个列进行汇集汇总时, 方向只能根据group by 的方向从右向左. 例如, 当使用group by( year, month, day), 汇总方向就是从day -> month -> year 的方向汇总.
2. 什么情况下应该使用rollup
上面已经提过了, 当我们需要对group by 分组数据集进行汇总小计时, 可以使用rollup 扩展.
a. rollup 会帮助我们对数据集进行按照时间或地理区域进行分层次的汇总. 实际操作中, 我们可以在查询语句中指定要汇总小计的列. e.g. Rollup(y, m, day) or (country, state, city)
b. 对于数据仓库, rollup关键字能提升管理员维护汇总表数据的效率.
3. Rollup 语法以及例子
语法很简单: Rollup 必须在selet 语句中 group by子句下使用. 语法如下:
SELECT ... GROUP BY ROLLUP(grouping_column_reference_list)
下面用1个例子说明:
首先我们使用如下的表sales_amount作为检索的数据源:
这个标很简单具有5个列, 分别是部门编号, 姓名, 年, 月 ,销售额.
DEP EMP YEAR MONTH SALES
-------------------- ---------- ---------- ----------
1 Jack 2012 11 3000
1 Gordon 2012 11 2000
1 Jack 2012 12 1000
1 Gordon 2012 12 3000
1 Jack 2013 1 2000
1 Gordon 2013 1 1000
2 Bill 2012 12 3000
2 Ruler 2012 12 2000
2 Bill 2013 1 1000
2 Ruler 2013 1 3000
3 Anna 2012 12 2000
3 Cindy 2012 12 1000
3 Anna 2013 1 3000
3 Cindy 2013 1 4000
建表sql:
create table sales_amount( dep number(3),
emp varchar(10),
year number(4),
month number(2),
sales number(8,2))
insert into sales_amount values(1, 'Jack', 2012, 11, 3000);
insert into sales_amount values(1, 'Gordon', 2012, 11, 2000);
insert into sales_amount values(1, 'Jack', 2012, 12, 1000);
insert into sales_amount values(1, 'Gordon', 2012, 12, 3000);
insert into sales_amount values(1, 'Jack', 2013, 1, 2000);
insert into sales_amount values(1, 'Gordon', 2013, 1, 1000);
insert into sales_amount values(2, 'Bill', 2012, 12, 3000);
insert into sales_amount values(2, 'Ruler', 2012, 12, 2000);
insert into sales_amount values(2, 'Bill', 2013, 1, 1000);
insert into sales_amount values(2, 'Ruler', 2013, 1, 3000);
insert into sales_amount values(3, 'Anna', 2012, 12, 2000);
insert into sales_amount values(3, 'Cindy', 2012, 12, 1000);
insert into sales_amount values(3, 'Anna', 2013, 1, 3000);
insert into sales_amount values(3, 'Cindy', 2013, 1, 4000);
commit;case 1:
我们首先用最常用group by语句对销售额按照部门- > 年 -> 月来进行销售额求和:
select dep, year, month, sum(sales)
from sales_amount
group by dep, year, month
order by dep, year, month ## group by 子句后一般跟随排序子句
输出:
DEP YEAR MONTH SUM(SALES)
---------- ---------- ---------- ----------
1 2012 11 5000
1 2012 12 4000
1 2013 1 3000
2 2012 12 5000
2 2013 1 4000
3 2012 12 3000
3 2013 1 7000
可以见到输出的数据中有7行, 实际上只对 mount 这一列做了汇总, 意思是如果我想知道部门1的总销售额, 部门1 2013年的销售额还必须进行进一步的计算.
case 2:
我们试下为group by中最后1个列 month 加上 rollup
select dep, year, month, sum(sales)
from sales_amount
group by dep, year, rollup(month) #不需要排序子句 n=1
DEP YEAR MONTH SUM(SALES)
---------- ---------- ---------- ----------
1 2012 11 5000
1 2012 12 4000
1 2012 9000
1 2013 1 3000
1 2013 3000
2 2012 12 5000
2 2012 5000
2 2013 1 4000
2 2013 4000
3 2012 12 3000
3 2012 3000
3 2013 1 7000
3 2013 7000
看到result 中多了若干行对 month的上一级 的year进行汇总. 这时数据集的行具有两层, 也就是本文一开始提到的n+1层.
case 3:
这次我们在rollup里增加1个列. n=2
select dep, year, month, sum(sales)
from sales_amount
group by dep, rollup(year, month)
DEP YEAR MONTH SUM(SALES)
---------- ---------- ---------- ----------
1 2012 11 5000
1 2012 12 4000
1 2012 9000
1 2013 1 3000
1 2013 3000
1 12000
2 2012 12 5000
2 2012 5000
2 2013 1 4000
2 2013 4000
2 9000
3 2012 12 3000
3 2012 3000
3 2013 1 7000
3 2013 7000
3 10000
这次是对 month 和 year的上一层(就是year 和 dep) 进行汇总.
可以见到这case比上1个case多了3行对于部门编号 dep 的汇总. 也就是year的上一层.
整个数据集有3层, 就是n+1 层啦.
case 4:
这次n=3. 把group by 的3个列都放入rollup 中.
select dep, year, month, sum(sales)
from sales_amount
group by rollup(dep, year, month)
DEP YEAR MONTH SUM(SALES)
---------- ---------- ---------- ----------
1 2012 11 5000
1 2012 12 4000
1 2012 9000
1 2013 1 3000
1 2013 3000
1 12000
2 2012 12 5000
2 2012 5000
2 2013 1 4000
2 2013 4000
2 9000
3 2012 12 3000
3 2012 3000
3 2013 1 7000
3 2013 7000
3 10000
31000
可以见到数据集又多了1行(1层), 那个就是对dep的上一层. 就是所有的总数据了.
数据集共有4层 还是n+1哦
4.小结:
本文只是简单介绍,
但起码我们可以了解到rollup的几个基本特性:
1. 用于group by后面
2. 用于汇总分组数据
3. 方向只能基于 group by的反方向 从右到左.
所以ocp有一题如下:
20. In which scenario would you use the ROLLUP operator for expression or columns within a GROUP BY clause?
A. to find the groups forming the subtotal in a row
B. to create groupwise grand totals for the groups specified within a GROUP BY clause
C. to create a grouping for expressions or columns specified within a GROUP BY clause in one direction, from right to left for calculating the subtotals
D. to create a grouping for expressions or columns specified within a GROUP BY clause in all possible directions, which is crosstabular report for calculating the subtotals
分析1:
A. in a row错误, 是从group by result中所有rows的每1个分组进行汇总
B. 不是create groupwise grand totals(总的汇总), 而是对指定的列都进行分层次的汇总.
D. 只能从右到左1个方向.