適用於:SQL Server Azure SQL 資料庫 Azure SQL 受控執行個體 GROUPING_ID 這是計算群組層級的函式。 GROUPING_ID只有在指定 時GROUP BY,才能在清單、HAVING或ORDER BY 子句中使用SELECT 。 Transact-SQL 語法慣例 語法 syntaxsql 複製 GROUPING_ID ( <column_expression> [ , ...n ] ) 引數 <column_ex...
通常GROUPING SETS会配合GROUPING_ID或GROUPING函数来完成列的输出,比如聚合列的标签内容。 GROUPING_ID (a, b, c) = GROUPING(a) + GROUPING(b) + GROUPING(c) GROUPING 用于区分标准空值和由 ROLLUP、CUBE 或 GROUPING SETS 返回的空值。作为 ROLLUP、CUBE 或 GROUPING SETS 操作结果返回的 NULL 是 NULL 的...
group_id是GROUPING_ID函数生成的标识值。 GROUPING_ID函数返回一个非负整数值,表示与分组表达式中的列相对应的二进制值。对于每一列,如果该列在GROUPBY子句中被使用,则相应的二进制位为0,否则为1、返回的整数值将具有相应的二进制位。 下面通过一个例子来说明GROUPING_ID的使用: 假设有学生表(students),其中...
4.1、GROUPING 函数 4.2、GROUPING_ID 函数 5、本文小结 1、GROUP BY 与聚合函数 GROUP BY 是一种能将查询结果划分为多个行组的查询语句的子句,其目的通常是为了在每个组上执行一个或多个聚合运算,所以 GROUP BY 通常会与聚合函数一块儿出现在查询语句中。 GROUP BY 的标准分组方式是按所有分组字段的值依次来...
功能SQL Server Integration ServicesSQL Server 相容性層級 100 或更高層級相容性層級 90 的 SQL Server 2008 或更新版本。 DISTINCT 彙總不支援 WITH CUBE 或 WITH ROLLUP。支援 WITH CUBE、WITH ROLLUP、GROUPING SETS、CUBE 或 ROLLUP。與相容性層級 100 相同。
通过使用Case When和Grouping_ID,可以在SQL查询中创建新列。例如,可以根据某个条件对数据进行分类,并使用Grouping_ID函数为每个分类分配一个唯一的标识。具体的示例代码如下: 代码语言:txt 复制 SELECT col1, col2, col3, CASE WHEN col1 = 'A' THEN 'Category A' WHEN col1 = 'B' THEN 'Category B' ...
grouping_id( [col1 [, ...] ] ) 引數 colN:在GROUPING SET、ROLLUP或CUBE中所識別的 column 參考。 傳回 BIGINT。 函式將數個 columns 的群組函式結合成一個,方法是為位向量中的每個 column 指定一個位。 以col1最高順序位表示。 如果數據列計算對應 column的小計,那麼位元 set 會是 1。
Сравнениефункций GROUPING_ID () и GROUPING () Функция GROUPING_ID (<column_expression> [,...n ]) ]) вводитвкаждуювыходнуюстрокукаждогостолбцасвоегоспискастолбцовэквивале...
FeatureSQL Server Integration ServicesSQL Server 兼容级别 100 或更高SQL Server 2008 或兼容级别为 90 的更高版本。 DISTINCT 聚合WITH CUBE 或 WITH ROLLUP 不支持。WITH CUBE、WITH ROLLUP、GROUPING SETS、CUBE 或 ROLLUP 支持。与兼容级别 100 相同。
[ ,...n ] )<grouping_set_item>::=<group_by_expression>|ROLLUP(<group_by_expression>[ ,...n ] ) |CUBE(<group_by_expression>[ ,...n ] )-- For backward compatibility only.-- Non-ISO-Compliant Syntax for SQL Server and Azure SQL DatabaseGROUPBY{ALLcolumn-expression [ ,...n ]...