使用CUBE和ROLLUP对数据进行汇总

在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前，我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数：聚合函数，例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。

SELECT SUM(population) FROM bbc

　　这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上，结果就是该查询只返回一个结果，即所有国家的总人口数。

　　通过使用GROUP BY 子句，可以让SUM 和 COUNT 这些函数对属于一组的数据起作用。当你指定 GROUP BY region 时， 属于同一个region（地区）的一组数据将只能返回一行值，也就是说，表中所有除region（地区）外的字段，只能通过 SUM, COUNT等聚合函数运算后返回一个值。

　　HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据，WHERE子句在聚合前先筛选记录．也就是说作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前．
而 HAVING子句在聚合后对组记录进行筛选。

　　让我们还是通过具体的实例来理解GROUP BY 和 HAVING 子句，还采用第三节介绍的bbc表。

　　SQL实例：

　　一、显示每个地区的总人口数和总面积：

SELECT region, SUM(population), SUM(area) FROM bbc GROUP BY region

　　先以region把返回记录分成多个组，这就是GROUP BY的字面含义。分完组后，然后用聚合函数对每组中的不同字段（一或多条记录）作运算。

　　二、 显示每个地区的总人口数和总面积．仅显示那些面积超过1000000的地区。

SELECT region, SUM(population), SUM(area) FROM bbc GROUP BY region HAVING SUM(area)>1000000

　　在这里，我们不能用where来筛选超过1000000的地区，因为表中不存在这样一条记录。

　　相反，HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据．

 

SELECT AVG(ticket_key) , ticket_title
FROM srweb_ticket_ticket
GROUP BY ticket_title

以上这句是按照投票的标题排序，体现在GROUP BY ticket_title，执行完上序之后得出如下的结果

328       苹果

328       葡萄

327       西瓜

如果加上having条件的话会出现如下的结果，having是出现在group by之后的条件的

SELECT AVG(ticket_key) , ticket_title
FROM srweb_ticket_ticket
GROUP BY ticket_title having AVG(ticket_key)>327

328       苹果

328       葡萄

如果再加上where条件的话会出现下面的结果

SELECT AVG(ticket_key) , ticket_title
FROM srweb_ticket_ticket

where ticket_title not in('葡萄') GROUP BY ticket_title having AVG(ticket_key)>327

328       苹果

通过分析，式子。。首先是执行where条件去掉一些不满足的，之后通过group by按照类型进行分组运算，之后在分组求了数的基础上再用having去掉一些数据

 

 

GROUP BY...

把 GROUP BY 加入 SQL 的原因是，合计函数（比如 SUM）在每次被调用后会返回所有列的合计，如果没有 GROUP BY，就无法计算每个单独列值组合的总和。

GROUP BY 的语法：

SELECT column,SUM(column) FROM table GROUP BY column 

GROUP BY 实例

表 "Sales":

Company	Amount
W3School	6500
IBM	5500
W3School	7300

SQL:

SELECT Company, SUM(Amount) FROM Sales  

结果:

Company	SUM(Amount)
W3School	19300
IBM	19300
W3School	19300

上面的代码是无效的，这是由于被返回的列没有进行部分合计。GROUP BY 子句能解决这个问题：

SELECT Company,SUM(Amount) FROM Sales GROUP BY Company 

结果:

Company	SUM(Amount)
W3School	13800
IBM	5500

HAVING...

把 HAVING 加入 SQL 的原因是，WHERE 无法应用于合计函数，而如果没有 HAVING，就无法测试结果条件。

HAVING 的语法:

SELECT column,SUM(column) FROM table GROUP BY column HAVING SUM(column) condition value 

表 "Sales":

Company	Amount
W3School	6500
IBM	5500
W3School	7300

SQL:

SELECT Company,SUM(Amount) FROM Sales GROUP BY Company HAVING SUM(Amount)>10000  

结果：

Company	SUM(Amount)
W3School	13800

 

【IT168 编程开发】首先讲讲GROUP BY 子句语法：

　　SELECT column1, SUM(column2)

　　FROM "list-of-tables"

　　GROUP BY "column-list";

　　这个GROUP BY子句将集中所有的行在一起，它包含了指定列的数据以及允许合计函数来计算一个或者多个列。当然最好解释的方法是给出一个例子啦：

　　假设我们将从employee表中搜索工资最高的列，可以使用以下的SQL语句：

　　SELECT max(salary), dept

　　FROM employee

　　GROUP BY dept;

　　这条语句将在每一个单独的部门中选择工资最高的工资。结果他们的salary和dept将被返回。

 

 

cube操作符
要使用cube，首先要了解group by
其实cube和rollup区别不太大，只是在基于group by 子句创建和汇总分组的可能的组合上有一定差别，
cube将返回的更多的可能组合。如果在 group by 子句中有n个列或者是有n个表达式的话，
sqlserver在结果集上会返回2的n－1次幂个可能组合。
注意：
使用cube操作符时，最多可以有10个分组表达式
在cube中不能使用all关键字
例子：
我们在数据库统计中常常要查询以下情况：
如一个定单数据库，我们要知道每个定单的每个产品数量，每个定单的所有产品数量，所有定单的某一产品数量，所有定单所有产品总量这些汇总信息。这时使用cube就十分方便了。当然不需要这么多信息或者只想知道某一具体产品、具体某一定单，某一时间关系（前，后，之间）等等具体信息的话，只需在where中限定即可
先举一个例子，是所有情况的：
一个数据库表中记载了一个产品定购情况：
现共有三种产品(1,2,3)，已经下了两个定单(1,2)
sql语句：
select productid,orderid SUM(quantity) AS total FROM order GROUP BY productid,orderid WITH CUBE
ORDER BY productid,orderid
运行后得到结果：
productid   orderid   total
null          null     95                      所有定单所有产品总量
null           1       30                      定单1所有产品数量
null           2       65                      定单2所有产品数量
1             null     15                      所有定单产品1总量
1              1        5                      定单1产品1数量
1              2       10                      定单2产品1数量
2             null     35                      所有定单产品2总量
2              1       10                      定单1产品2数量
2              2       25                      定单2产品2数量 
3             null     45                      所有定单产品3总量  
3              1       15                      定单1产品3数量
3              2       30