相对于使用UNION ALL合并多个级别的数据汇总,GROUPING 运算符会有更好的性能 在数仓和OLAP中,为复杂的多维分析提供强大的支持 GROUPING 运算符弊端 进行多次复杂的嵌套会导致代码的可读性降低 本文基于Greenplum Database其他数据库可能有细微的差异 某些情况下,可能导致性能的开销 结论 通过本文对GROUPING 运算符进行了详...
Grouping data can help you analyze your data, but sometimes you’ll need a bit more information than just the groups themselves. You can add an aggregate function to summarize grouped data. For instance, the following statement displays a subtotal for each order: SELECT OrderID, Sum(Cost * ...
我们看到了如何使用HAVING子句过滤特定的组,还知道了ORDER BY和GROUP BY之间以及WHERE和HAVING之间的差异。 原文链接:https://www.developerastrid.com/sql/sql-grouping-data/ (完)
CASEGROUPING(od.orderid)WHEN0THENod.orderidELSE-1ENDASIndividualCustomerSummary,SUM(od.quantity*od.unitprice)ASpriceFROMOrders o,[Order Details]odWHEREYear(o.orderdate)=1998ANDod.orderid=o.orderidGROUPBYo.customerid, od.orderidWITHROLLUPORDERBYAllCustomersSummary...
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: AI检测代码解析...
Grouping Sets 的执行计划 从执行结果上看,Grouping Sets 版本和 Union All 版本的 SQL 是等价的,但 Grouping Sets 版本更加简洁。 那么,Grouping Sets仅仅只是Union All的一个缩写,或者语法糖吗? 为了进一步探究Grouping Sets的底层实现是否和Union All是一致的,我们可以来看下两者的执行计划。
The result’s data type is at least as precise as the most precise data type used in expr.To count distinct non-null rows:Type: COUNT(DISTINCT expr) expr is a column name, literal, or expression. The result is an integer greater than or equal to zero....
Cube语法也是一种特殊的grouping sets语法,cube和roll up不同之处在于,cube会枚举所有可能的集合。例如group by cube(grade,class),相当于group by grouping sets((grade,class),(grade),(class),())。 窗口函数 转换函数输入一行数据,输出一行数据。聚合函数把多行数据聚合成一行。有没有一种聚合函数,实现聚合...
Sample Data Examples of Aggregate Functions with SQL GROUP BY What Does GROUP BY 1 Mean? What Is the SQL HAVING Clause? GROUP BY ROLLUP GROUP BY CUBE in SQL GROUP BY GROUPING SETS in SQL Composite Grouping GROUPING Function GROUPING_ID Function ...
可以看到生成的 function 中只有这三段代码是业务逻辑代码,但是其中的 RowData 初始化大小都是 0。那么到底是哪里做的去重逻辑呢? 24 我们跟一下处理逻辑会发现。去重逻辑主要集中在GroupAggFunction#processElement。 25 4.2.3.group 聚合场景 4.2.3.1.简单聚合场景 ...