原理1:除原始数据外,以GROUP BY最后1个字段(即COURSE字段)固定赋以NULL值,然后其它字段依次赋以NULL值进行分组聚合,结果由左往右进行排序。 这个跟WITH CUBE的第1个字段非常相象:一个是第1个字段,一个是最后1个字段;一个结果是由右往左排序,一个结果是由左往右排序。 下面开始测结果是怎么来的: TRUNCATETABLE...
5、WITH ROLLUP 原理1:除原始数据外,以GROUP BY最后1个字段(即COURSE字段)固定赋以NULL值,然后其它字段依次赋以NULL值进行分组聚合,结果由左往右进行排序。 这个跟WITH CUBE的第1个字段非常相象:一个是第1个字段,一个是最后1个字段;一个结果是由右往左排序,一个结果是由左往右排序。 下面开始测结果是怎么来...
GROUPING:当行由 WITH CUBE或WITH ROLLUP运算符添加时,该函数将导致附加列的输出值为 1;当行不由 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加时,该函数将导致附加列的输出值为 0。仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY 子句相关联的选择列表中才允许分组。 二、测试: 1、建立临时表 CREATE TABLE #T0 ( [GRADE] [...
5、WITH ROLLUP 原理1:除原始数据外,以GROUP BY最后1个字段(即COURSE字段)固定赋以NULL值,然后其它字段依次赋以NULL值进行分组聚合,结果由左往右进行排序。 这个跟WITH CUBE的第1个字段非常相象:一个是第1个字段,一个是最后1个字段;一个结果是由右往左排序,一个结果是由左往右排序。 下面开始测结果是怎么来...
我们可以逐层来理解【GROUP BY】【WITH ROLLUP】【WITH CUBE】如何来完成数据汇总 第一层:【GROUP BY】 【GROUP BY】从字面意义上理解就是根据【BY】指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。可以先利用【GROUP BY】按条件进行分...
我们可以逐层来理解【GROUP BY】【WITH ROLLUP】【WITH CUBE】如何完成数据汇总。 第一层:【GROUP BY】 【GROUP BY】从字面意义上理解就是根据【BY】指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理。可以先利用【GROUP BY】按条件进行分...
用法1:group by with cube 【场景】计算2021-08-01这天整体的日活、各渠道日活、各版本日活 可通过每个维度分别 group by 然后再union all。这种方法本质是需要对表user_active_di进行3次查询。 如果对原始表进行一次查询可以用如下的逻辑 查询逻辑: selectcoalesce(version,'total_count')asversion,coalesce(channel...
操作一:先试试:1, 查询所有数据;2,用group by 查询所有数据;3,用with cube。这三种情况的比较 SQL语句如下: select * from dbo.PeopleInfo --1, 查询所有数据; select [name],numb,sum(fenshu) from dbo.PeopleInfo group by [name],numb --2,用group by 查询所有数据; ...
(2)ROLLUP 可以在服务器游标中使用,而 COMPUTE BY 则不可以。 (3)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。 下面对比一下GROUP BY 、CUBE 和 ROLLUP后的结果 创建表: CREATE TABLE DEPART (部门 char(10),员工 char(6),工资 int) ...
操作一:先试试:1, 查询所有数据;2,用group by 查询所有数据;3,用with cube。这三种情况的比较 SQL语句如下: select * from dbo.PeopleInfo --1, 查询所有数据; select [name],numb,sum(fenshu) from dbo.PeopleInfo group by [name],numb --2,用group by 查询所有数据; ...