分组求和SQL示例

 

 

一、ROLLUP和CUBE函数，自动汇总数据

     select * from test_tbl的数据这样的
     col_a col_b col_c
     ---- ----- -----
     1      b1   12
     1      b1   2
     1      b2   31
     2      b2   7
     2      b3   42
     2      b3   1
     2      b3   3
     若是按A、B列进行汇总C列，用通常的方法是这样：

     select col_a,col_b,sum(col_c) from test_tbl group by col_a,col_b 结果以下
     col_a col_b sum(col_c)
     ---- ----- --------
     1      b1    14
     1      b2    31
     2      b2    7
     2      b3    46
     可是若是这时候还想按A列汇总且要C列的合计数，那就要再用两个SQL来嵌套，很麻烦，不过用

rollup就简单多了：
     select nvl(col_a,'合计') col_a,nvl(col_b,decode(col_a,null,'','小计'||col_a))

col_b,sum(col_c)
     from test_tbl group by rollup(col_a,col_b)，结果以下
     col_a col_b sum(col_c)
     ---- ----- --------
     1      b1     14
     1      b2     31
     1    小计1   45
     2      b2     7
     2      b3     46
     2    小计2   53
     合计 98
     结果集恰好是先按A和B汇总，而后是按A汇总，最后是所有汇总这时候若是再要按B列汇总，怎么办

呢？又要用SQL嵌套吗？不是的，若是有这要求的话，改用cube函数就OK啦

     select nvl(col_a,decode(col_b,null,'合计','小计'||col_b)) col_a,nvl(col_b,decode

(col_a,null,'','小计'||col_a)) col_b,sum(col_c)
     from test_tbl group by cube(col_a,col_b) 结果以下
     col_a col_b sum(col_c)
     ---- ----- --------
     1      b1     14
     1      b2     31
     1    小计1   45
     2      b2     7
     2      b3     46
     2    小计2   53
    小计b1  b1    14
    小计b2  b2    38
    小计b3  b3    46
    合计 98
     跟刚才rollup函数获得的结果集有点不同，那就是多了些按B列的汇总行。

    二、LAG和LEAD函数，自动连接上/下行记录值

     SQL> desc test_tbl
     Name Type
     ----- ------
     COL_K NUMBER
     如今按顺序的往这个test_tbl表中插入一系列数据，下面是SQL：
     insert into test_tbl values(1)
     insert into test_tbl values(2)
     insert into test_tbl values(4)
     insert into test_tbl values(5)
     insert into test_tbl values(8)
     insert into test_tbl values(9)
     insert into test_tbl values(11)
     insert into test_tbl values(12)
     insert into test_tbl values(13)
     ........
     数据插完后，要检查插入的数据中，从最小数到最大数之间有那些数是没被插入表，找出这些数的

前一个和后一个数？如这个例里从1到13当中有目字三、六、七、10没被插入表中，这些数的前一个和后一

个分别是2和四、5和八、9和11，即
     PREV_VAL NEXT_VAL
     ---------- ----------
     2 4
     5 8
     9 11
     若是不用分析函数要获得这后结果集那真不敢想象是怎么样的一段SQL，但用LAG分析函数那就简单

了，这样写就OK
     select prev_val,next_val from(
     select col_k next_val,lag(col_k,1,0) over (order by col_k) prev_val from test_tbl
     ) where next_val-prev_val>1
     对于LEAD函数是同样的，只不过它是日后连接而已。

三、RANK和DENSE_RANK函数，对数据进行排名

     测试表是这样的select *from test_tbl结集以下
     COL_A COL_B
     ---------- ----------
     A 242
     A 233
     B 154
     C 287
     C 76
     D 66
     E 154
     F 154
     G 212
     G 43
     按A列来统计B列的值，用通常的SQL是这样select col_a, sum(col_b) from test_tbl group by

col_a order by 2 desc 结果是这样
     COL_A SUM(COL_B)
     ---------- ----------
     A 475
     C 363
     G 255
     B 154
     F 154
     E 154
     D 66
     从这个数据集能够看出A是最大的，C是第二大的，当数据多时就不知道谁是排第几了，这时用

DENSE_RANK能够达到这目的
     select col_a,sum(col_b),dense_rank() over (order by sum(col_b) desc) ranks from

test_tbl group by col_a 结果以下
     COL_A SUM(COL_B) RANKS
     ---------- ---------- ----------
     A 475 1
     C 363 2
     G 255 3
     B 154 4
     F 154 4
     E 154 4
     D 66 5
     这个数据集把每一个值都排了名次，能够直接看得出，相同值的名次是相同的。
     用RANK跟DENSE_RANK差很少，不过就是当出如今名次相同时，下一个名次会跳跃
     select col_a,sum(col_b),rank() over (order by sum(col_b) desc ) ranks from test_tbl

group by col_a 结果以下
     COL_A SUM(COL_B) RANKS
     ---------- ---------- ----------
     A 475 1
     C 363 2
     G 255 3
     B 154 4
     F 154 4
     E 154 4
     D 66 7
     能够看到名次从4跳跃到7，就是由于名次4重复出现了两次

     实际应用中可能会比这些例子要复杂多点，可能会先对表的数据分组，而后再用分析，如
     select *from test_tbl的结果是这样的
     COL_G COL_A COL_B
     ---------- ---------- ----------
     G1 A 242
     G1 A 233
     G2 C 287
     G2 C 76
     G2 D 66
     G2 E 154
     G3 F 154
     G3 G 212
     G3 G 43
     G2 B 154
     对这个数据集按G和A列汇总B列进行排名，就要先对表按G列进行分组，而后再按A列汇总B列值进行

排名
     select col_g,col_a,sum(col_b),dense_rank() over (partition by col_g order by sum

(col_b) desc ) ranks      from test_tbl      group by col_g,col_a这个SQL加了partition by先按G列分组，结果以下      COL_G COL_A SUM(COL_B) RANKS      ---------- ---------- ---------- ----------      G1 A 475 1      G2 C 363 1      G2 B 154 2      G2 E 154 2      G2 D 66 3      G3 G 255 1      G3 F 154 2      能够看到名次都是在G列的组别发生变化时，就会从新开始新排列 ;