【SQL开发实战技巧】系列(二十六):数仓报表场景☞聊聊ROLLUP、UNION ALL是如何分别做分组合计的以及如何识别哪些行是做汇总的结果行

本文涉及的产品
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 本篇文章讲解的主要内容是:***ROLLUP、UNION ALL是如何分别做分组合计的以及如何通过CUBE 、GROUPING、GROUPING_ID 识别哪些行是做汇总的结果行***

前言

本篇文章讲解的主要内容是:ROLLUP、UNION ALL是如何分别做分组合计的以及如何通过CUBE 、GROUPING、GROUPING_ID 识别哪些行是做汇总的结果行
【SQL开发实战技巧】这一系列博主当作复习旧知识来进行写作,毕竟SQL开发在数据分析场景非常重要且基础,面试也会经常问SQL开发和调优经验,相信当我写完这一系列文章,也能再有所收获,未来面对SQL面试也能游刃有余~。


一、ROLLUP代替UNION ALL做小计

生成报表数据时通常还要加一个总合计,比如我现在有个需求:想要统计每个部门各个员工的工资以及每个部门每个工作岗位的工资总计以及每个部门的工资总计数以及全公司的工资总计。
如果是你你会怎么做?
是不是考虑用union all了?
比如下面实现方案:

select a.deptno,a.ename,a.job,a.sal--每个部门各个员工的工资
from emp a where deptno is not null
union all
select a.deptno,null ename,a.job,sum(a.sal)--每个部门每个工作岗位的工资总计
from emp a  where deptno is not null
group by a.deptno,a.job
union all
select a.deptno,null ename,null job,sum(a.sal)--每个部门的工资总计
from emp a  where deptno is not null
group by a.deptno
union all
select null deptno,null  ename,null job,sum(a.sal)--全公司的工资总计
from emp a  where deptno is not null;
    DEPTNO ENAME      JOB              SAL
---------- ---------- --------- ----------
        20 SMITH      CLERK            800
        30 ALLEN      SALESMAN        1600
        30 WARD       SALESMAN        1250
        20 JONES      MANAGER         2975
        30 MARTIN     SALESMAN        1250
        30 BLAKE      MANAGER         2850
        10 CLARK      MANAGER         2450
        20 SCOTT      ANALYST         3000
        10 KING       PRESIDENT       5000
        30 TURNER     SALESMAN        1500
        20 ADAMS      CLERK           1100
        30 JAMES      CLERK            950
        20 FORD       ANALYST         3000
        10 MILLER     CLERK           1300
        10            CLERK           1300
        10            MANAGER         2450
        10            PRESIDENT       5000
        20            CLERK           1900
        20            ANALYST         6000
        20            MANAGER         2975

    DEPTNO ENAME      JOB              SAL
---------- ---------- --------- ----------
        30            CLERK            950
        30            MANAGER         2850
        30            SALESMAN        5600
        10                            8750
        20                           10875
        30                            9400
                                     29025

27 rows selected

那么问题来了,上面的写法你不感觉挺麻烦的吗,起码你要写的代码量挺多,思考一个问题:必须要用union all才能做吗?
答案是否定的,我们用ROLLUP就可以达到这个目的。

SQL> set pagesize 200;
SQL> 
SQL> select deptno,ename,job,sum(sal)as sal
  2  from emp
  3  group by rollup(deptno,job,ename)
  4  order by deptno,job,ename;

DEPTNO ENAME      JOB              SAL
------ ---------- --------- ----------
    10 MILLER     CLERK           1300
    10            CLERK           1300
    10 CLARK      MANAGER         2450
    10            MANAGER         2450
    10 KING       PRESIDENT       5000
    10            PRESIDENT       5000
    10                            8750
    20 FORD       ANALYST         3000
    20 SCOTT      ANALYST         3000
    20            ANALYST         6000
    20 ADAMS      CLERK           1100
    20 SMITH      CLERK            800
    20            CLERK           1900
    20 JONES      MANAGER         2975
    20            MANAGER         2975
    20                           10875
    30 JAMES      CLERK            950
    30            CLERK            950
    30 BLAKE      MANAGER         2850
    30            MANAGER         2850
    30 ALLEN      SALESMAN        1600
    30 MARTIN     SALESMAN        1250
    30 TURNER     SALESMAN        1500
    30 WARD       SALESMAN        1250
    30            SALESMAN        5600
    30                            9400
       test                 
                                 29025

30 rows selected

上述语句中,ROLLUP是GROUP BY子句的一种扩展,可以为每个分组返回小计记录,以及为所有的分组返回总计记录。
可能这种方式有很多人已用过,如果按部门编号和工作两列汇总,加上总合计有没有办法处理呢?
我们可以把部门与工作这两列放入括号中,这样部门与工作会被当作一个整体:

SQL> SELECT deptno AS 部门编码,job 工作,
  2  SUM(sal) AS 工资小计
  3  FROM emp
  4  group by rollup((deptno,job));

部门编码 工作            工资小计
---- --------- ----------
  10 CLERK           1300
  10 MANAGER         2450
  10 PRESIDENT       5000
  20 CLERK           1900
  20 ANALYST         6000
  20 MANAGER         2975
  30 CLERK            950
  30 MANAGER         2850
  30 SALESMAN        5600
                    29025

11 rows selected

二、既然有了自动合计,那怎么判断出来哪些行是做的自动合计?

前面介绍了用ROLLUP来生成级次汇总,那么如何判断哪些行是做了小计的呢?
有些人会说可以用NVL,如NVL(DEPTNO,总计')、NVL(JOB,'小计')下面来看是否可行。
首先来生成一下测试数据:

create table empp as select * from emp where deptno is not null;
update empp set job =null where empno=7788;
update empp set deptno =null where empno in(7654,7902);
commit;

SQL> select * from empp;

EMPNO ENAME      JOB         MGR HIREDATE          SAL      COMM DEPTNO
----- ---------- --------- ----- ----------- --------- --------- ------
 7369 SMITH      CLERK      7902 1980-12-17     800.00               20
 7499 ALLEN      SALESMAN   7698 1981-2-20     1600.00    300.00     30
 7521 WARD       SALESMAN   7698 1981-2-22     1250.00    500.00     30
 7566 JONES      MANAGER    7839 1981-4-2      2975.00               20
 7654 MARTIN     SALESMAN   7698 1981-9-28     1250.00   1400.00 
 7698 BLAKE      MANAGER    7839 1981-5-1      2850.00               30
 7782 CLARK      MANAGER    7839 1981-6-9      2450.00               10
 7788 SCOTT                 7566 1987-4-19     3000.00               20
 7839 KING       PRESIDENT       1981-11-17    5000.00               10
 7844 TURNER     SALESMAN   7698 1981-9-8      1500.00      0.00     30
 7876 ADAMS      CLERK      7788 1987-5-23     1100.00               20
 7900 JAMES      CLERK      7698 1981-12-3      950.00               30
 7902 FORD       ANALYST    7566 1981-12-3     3000.00           
 7934 MILLER     CLERK      7782 1982-1-23     1300.00               10

14 rows selected

好了测试数据生成好了,可以看到(7788,7654,7902)这几个员工的job,deptno分别被设置成了空值。
我们接下来验证一下用NVL来判断小计是否合理哈!

SQL> select nvl(to_Char(aa.deptno),'总计') as 部门编码,
  2  nvl(job,'小计') as 工作,
  3  deptno,
  4  job,
  5  mgr as 主管,
  6  max(case when empno in(7788,7654,7902) then empno end) as max_empno,
  7  sum(sal) as sal,
  8  grouping(deptno) deptno_grouping,
  9  grouping(job)job_grouping,
 10  grouping(mgr)mgr_grouping
 11  from empp aa
 12  group by rollup (deptno,job,mgr);

部门编码                                 工作                             DEPTNO JOB          主管  MAX_EMPNO        SAL DEPTNO_GROUPING JOB_GROUPING MGR_GROUPING
---------------------------------------- -------------------------------- ------ --------- ----- ---------- ---------- --------------- ------------ ------------
总计                                     ANALYST                                 ANALYST    7566       7902       3000               0            0            0
总计                                     ANALYST                                 ANALYST               7902       3000               0            0            1
总计                                     SALESMAN                                SALESMAN   7698       7654       1250               0            0            0
总计                                     SALESMAN                                SALESMAN              7654       1250               0            0            1
总计                                     小计                                                          7902       4250               0            1            1
10                                       CLERK                                10 CLERK      7782                  1300               0            0            0
10                                       CLERK                                10 CLERK                            1300               0            0            1
10                                       MANAGER                              10 MANAGER    7839                  2450               0            0            0
10                                       MANAGER                              10 MANAGER                          2450               0            0            1
10                                       PRESIDENT                            10 PRESIDENT                        5000               0            0            0
10                                       PRESIDENT                            10 PRESIDENT                        5000               0            0            1
10                                       小计                                 10                                  8750               0            1            1
20                                       小计                                 20            7566       7788       3000               0            0            0
20                                       小计                                 20                       7788       3000               0            0            1
20                                       CLERK                                20 CLERK      7788                  1100               0            0            0
20                                       CLERK                                20 CLERK      7902                   800               0            0            0
20                                       CLERK                                20 CLERK                            1900               0            0            1
20                                       MANAGER                              20 MANAGER    7839                  2975               0            0            0
20                                       MANAGER                              20 MANAGER                          2975               0            0            1
20                                       小计                                 20                       7788       7875               0            1            1
30                                       CLERK                                30 CLERK      7698                   950               0            0            0
30                                       CLERK                                30 CLERK                             950               0            0            1
30                                       MANAGER                              30 MANAGER    7839                  2850               0            0            0
30                                       MANAGER                              30 MANAGER                          2850               0            0            1
30                                       SALESMAN                             30 SALESMAN   7698                  4350               0            0            0
30                                       SALESMAN                             30 SALESMAN                         4350               0            0            1
30                                       小计                                 30                                  8150               0            1            1
总计                                     小计                                                          7902      29025               1            1            1

28 rows selected

看到上面结果,那么当有空值(empno为 7788,7654,7902)时,对应的detpno或job本身就是空值,所以小计结果是错误的。
这时我们就要用GROUPJNG函数,该函数的参数只能是列名,而且只能是group by后显示的列名。
当该列被汇总时,GROUPING的返回值为1,如DEPTNO_GROUPING最后一行。当该列没有被汇总而是显示明细时,GROUPING的返回值为0,
就像DEPTNO_GROUPTNG前的所有行。
于是查询语句可以更改如下:

SQL> select case grouping(deptno)
  2           when 1 then
  3            '总计'
  4           else
  5            to_Char(aa.deptno)
  6         end as 部门编码,
  7         case
  8           when grouping(deptno) = 0 and grouping(job) = 1 then
  9            '根据部门汇总'
 10           else
 11            job
 12         end as 工作,
 13         case
 14           when grouping(mgr) = 1 then
 15            '根据工作汇总'
 16           else
 17            to_char(mgr)
 18         end as 主管,
 19         max(case
 20               when empno in (7788, 7654, 7902) then
 21                empno
 22             end) as max_empno,
 23         sum(sal) as sal,
 24         grouping(deptno) deptno_grouping,
 25         grouping(job) job_grouping,
 26         grouping(mgr) mgr_grouping
 27    from emp aa
 28   where mgr is not null
 29   group by rollup(deptno, job, mgr)
 30   order by deptno, job, mgr;

部门编码                                 工作                             主管                                      MAX_EMPNO        SAL DEPTNO_GROUPING JOB_GROUPING MGR_GROUPING
---------------------------------------- -------------------------------- ---------------------------------------- ---------- ---------- --------------- ------------ ------------
10                                       CLERK                            7782                                                      1300               0            0            0
10                                       CLERK                            根据工作汇总                                              1300               0            0            1
10                                       MANAGER                          7839                                                      2450               0            0            0
10                                       MANAGER                          根据工作汇总                                              2450               0            0            1
10                                       根据部门汇总                     根据工作汇总                                              3750               0            1            1
20                                       ANALYST                          7566                                           7902       6000               0            0            0
20                                       ANALYST                          根据工作汇总                                   7902       6000               0            0            1
20                                       CLERK                            7788                                                      1100               0            0            0
20                                       CLERK                            7902                                                       800               0            0            0
20                                       CLERK                            根据工作汇总                                              1900               0            0            1
20                                       MANAGER                          7839                                                      2975               0            0            0
20                                       MANAGER                          根据工作汇总                                              2975               0            0            1
20                                       根据部门汇总                     根据工作汇总                                   7902      10875               0            1            1
30                                       CLERK                            7698                                                       950               0            0            0
30                                       CLERK                            根据工作汇总                                               950               0            0            1
30                                       MANAGER                          7839                                                      2850               0            0            0
30                                       MANAGER                          根据工作汇总                                              2850               0            0            1
30                                       SALESMAN                         7698                                           7654       5600               0            0            0
30                                       SALESMAN                         根据工作汇总                                   7654       5600               0            0            1
30                                       根据部门汇总                     根据工作汇总                                   7654       9400               0            1            1
总计                                                                      根据工作汇总                                   7902      24025               1            1            1

21 rows selected


SQL> 

三、计算所有表达式组合的小计

现在有个需求:按DEPTNO,JOB的各种组合汇总,并返回总的合计。
可能很多人都用过,那就是CUBE语句。
CUBE也是GROUPBY子句的一种扩展,可以返回每一个列组合的小计记录,同时在末尾加上总计记录。
下面介绍一下grouping_id函数,见下列语句中的注释及与GROUPING的对比。

SQL> select case grouping(deptno) || grouping(job)
  2           when '00' then
  3            '按照部门与工作分组'
  4           when '10' then
  5            '按照工作分组,部门聚合'
  6           when '01' then
  7            '按照部门分组,工作聚合'
  8           when '11' then
  9            '做了汇总'
 10         end as grouping,
 11         /*把GROUPING(deptno)IIGROUPING(job)的结果当作二进制,再转为十进制就是grouping_id(deptno,job)的值*/
 12         case grouping_id(deptno, job)
 13           when 0 then
 14            '按照部门与工作分组'
 15           when 2 then
 16            '按照工作分组,部门聚合'
 17           when 1 then
 18            '按照部门分组,工作聚合'
 19           when 3 then
 20            '做了汇总'
 21         end as grouping_id,
 22         deptno,
 23         job,
 24         sum(sal) as smsal
 25    from emp a
 26   group by cube(deptno, job)
 27   order by grouping(job), grouping(deptno);

GROUPING               GROUPING_ID            DEPTNO JOB            SMSAL
---------------------- ---------------------- ------ --------- ----------
按照部门与工作分组     按照部门与工作分组         10 MANAGER         2450
按照部门与工作分组     按照部门与工作分组         30 MANAGER         2850
按照部门与工作分组     按照部门与工作分组         30 CLERK            950
按照部门与工作分组     按照部门与工作分组         20 MANAGER         2975
按照部门与工作分组     按照部门与工作分组         20 ANALYST         6000
按照部门与工作分组     按照部门与工作分组         20 CLERK           1900
按照部门与工作分组     按照部门与工作分组         10 PRESIDENT       5000
按照部门与工作分组     按照部门与工作分组         30 SALESMAN        5600
按照部门与工作分组     按照部门与工作分组         10 CLERK           1300
按照工作分组,部门聚合 按照工作分组,部门聚合        SALESMAN        5600
按照工作分组,部门聚合 按照工作分组,部门聚合        CLERK           4150
按照工作分组,部门聚合 按照工作分组,部门聚合        ANALYST         6000
按照工作分组,部门聚合 按照工作分组,部门聚合        MANAGER         8275
按照工作分组,部门聚合 按照工作分组,部门聚合        PRESIDENT       5000
按照部门分组,工作聚合 按照部门分组,工作聚合     10                 8750
按照部门分组,工作聚合 按照部门分组,工作聚合     30                 9400
按照部门分组,工作聚合 按照部门分组,工作聚合     20                10875
做了汇总               做了汇总                                     29025

18 rows selected

总结

上面内容是对rollup做的详细测试~

相关实践学习
AnalyticDB MySQL海量数据秒级分析体验
快速上手AnalyticDB MySQL,玩转SQL开发等功能!本教程介绍如何在AnalyticDB MySQL中,一键加载内置数据集,并基于自动生成的查询脚本,运行复杂查询语句,秒级生成查询结果。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
相关文章
|
4月前
|
SQL 数据库 开发者
MSSQL性能调优实战技巧:索引优化、SQL语句微调与并发控制策略
在Microsoft SQL Server(MSSQL)的管理与优化中,性能调优是一项复杂但至关重要的任务
|
3月前
|
存储 运维 搜索推荐
实时数仓Hologres发展问题之Hologres在无人车送货场景中的应用如何解决
实时数仓Hologres发展问题之Hologres在无人车送货场景中的应用如何解决
44 2
|
4月前
|
SQL 监控 数据库
MSSQL性能调优实战技巧:索引优化策略、SQL查询重构与并发控制详解
在Microsoft SQL Server(MSSQL)的管理与优化过程中,性能调优是确保数据库高效运行的关键环节
|
1月前
|
SQL
数仓规范之sql编写规范
编写SQL时,应遵循以下规范:所有关键字小写,表别名按a, b, c...顺序使用,复杂逻辑多行书写,提高可读性。SELECT字段需逐行列出,避免使用*,GROUP BY字段同样处理。WHERE条件多于一个时,每条件一行。JOIN子表推荐使用嵌套查询方式1,明确关联条件,避免笛卡尔积。关键逻辑需注释,INSERT SELECT后最外层字段加注释说明用途。示例中展示了推荐的JOIN替代子查询的写法,以提高代码的可读性和维护性。
45 1
|
3月前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
实时数仓 Hologres 问题之适用于业务场景的实时数仓如何搭建
实时数仓 Hologres 问题之适用于业务场景的实时数仓如何搭建
|
3月前
|
SQL 存储 OLAP
OneSQL OLAP实践问题之Flink SQL Gateway的功能如何解决
OneSQL OLAP实践问题之Flink SQL Gateway的功能如何解决
38 1
|
3月前
|
SQL 数据库
实时数仓 Hologres产品使用合集之如何找回之前的SQL查询代码
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
|
4月前
|
存储 数据挖掘 OLAP
阿里云 EMR Serverless StarRocks OLAP 数据分析场景解析
阿里云 E-MapReduce Serverless StarRocks 版是阿里云提供的 Serverless StarRocks 全托管服务,提供高性能、全场景、极速统一的数据分析体验,具备开箱即用、弹性扩展、监控管理、慢 SQL 诊断分析等全生命周期能力。内核 100% 兼容 StarRocks,性能比传统 OLAP 引擎提升 3-5 倍,助力企业高效构建大数据应用。本篇文章对阿里云EMR Serverless StarRocks OLAP 数据分析场景进行解析、存算分离架构升级以及 Trino 兼容,无缝替换介绍。
19198 12
|
4月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
MaxCompute产品使用合集之如何识别并执行某个字段的 SQL 语句,并输出结果
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
4月前
|
SQL 运维 监控
MSSQL性能调优实战技巧:索引优化、SQL查询优化与并发控制策略
在Microsoft SQL Server(MSSQL)的运维过程中,性能调优是确保数据库高效运行、满足业务需求的关键环节
下一篇
无影云桌面