SQL SERVER中的union,cube,rollup和cumpute运算符-赵文斌
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SQL SERVER中的union,cube,rollup和cumpute运算符

发表时间:2014/5/12 15:16:10 评论(0) 浏览(6486)  评论 | 加入收藏 | 复制
   
摘 要:SQL SERVER中的union,cube,rollup和cumpute运算符
正 文:

SQL SERVER中的union,cube,rollup和cumpute运算符  


UNION 运算符是将两个或更多查询的结果组合为单个结果集 
该结果集包含联合查询中的所有查询的全部行。这与使用联接组合两个表中的列不同。

使用 UNION 组合查询的结果集有两个最基本的规则:

1。所有查询中的列数和列的顺序必须相同。

2。数据类型必须兼容

a.UNION的结果集列名与第一个select语句中的结果集中的列名相同,其他select语句的结果集列名被忽略

b.默认情况下,UNION 运算符是从结果集中删除重复行。如果使用all关键字,那么结果集将包含所有行并且不删除重复行

c.sql是从左到右对包含UNION 运算符的语句进行取值,使用括号可以改变求值顺序

--例如:

select * from tablea

union all

(

select * from tableb

union all

select * from tablec

)

这样就可以先对tableb和tablec合并,再合并tablea

d.如果要将合并后的结果集保存到一个新数据表中,那么into语句必须加入到第一条select中

e.只可以在最后一条select语句中使用 order by 和 compute 子句,这样影响到最终合并结果的排序和计数汇总

f.group by 和 having 子句可以在单独一个select查询中使用,它们不影响最终结果

--例如:

select name as 姓名,class as 班级,grade as 年级

       into #students

       from stud87

       union all

select * from stud88

       union all

select * from stud89

       order by 年级

将3个班级的合并结果(按grade排序)插入到临时表 #students里面

用 CUBE 汇总数据

CUBE 运算符生成的结果集是多维数据集。多维数据集是事实数据的扩展,事实数据即记录个别事件的数据。扩展建立在用户打算分析的列上。这些列被称为维。多维数据集是一个结果集,其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格。

CUBE 运算符在 Select 语句的 GROUP BY 子句中指定。该语句的选择列表应包含维度列和聚合函数表达式。GROUP BY 应指定维度列和关键字 WITH CUBE。结果集将包含维度列中各值的所有可能组合,以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。

例如,一个简单的表 Inventory 中包含:

Item                 Color                Quantity                   
-------------------- -------------------- ---------- 
Table                Blue                 124                        
Table                Red                  223                        
Chair                Blue                 101                        
Chair                Red                  210                       

下列查询返回的结果集中,将包含 Item 和 Color 的所有可能组合的 Quantity 小计:

Select Item, Color, SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE

下面是结果集:

Item                 Color                QtySum                     
-------------------- -------------------- --------- 
Chair                Blue                 101.00                     
Chair                Red                  210.00                     
Chair                (null)               311.00                     
Table                Blue                 124.00                     
Table                Red                  223.00                     
Table                (null)               347.00                     
(null)               (null)               658.00                     
(null)               Blue                 225.00                     
(null)               Red                  433.00                    

我们着重考查下列各行:

Chair                (null)               311.00                    

这一行报告了 Item 维度中值为 Chair 的所有行的小计。对 Color 维度返回了 NULL 值,表示该行所报告的聚合包括 Color 维度为任意值的行。

Table                (null)               347.00                    

这一行类似,但报告的是 Item 维度中值为 Table 的所有行的小计。

(null)               (null)               658.00                    

这一行报告了多维数据集的总计。Item 和 Color 维度的值都是 NULL,表示两个维度中的所有值都汇总在该行中。

(null)               Blue                 225.00                     
(null)               Red                  433.00                    

这两行报告了 Color 维度的小计。两行中的 Item 维度值都是 NULL,表示聚合数据来自 Item 维度为任意值的行。

使用 GROUPING 区分空值
CUBE 操作所生成的空值带来一个问题:如何区分 CUBE 操作所生成的 NULL 值和从实际数据中返回的 NULL 值?这个问题可用 GROUPING 函数解决。如果列中的值来自事实数据,则 GROUPING 函数返回 0;如果列中的值是 CUBE 操作所生成的 NULL,则返回 1。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:

Select CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
            ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
       END AS Item,
       CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
            ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
       END AS Color,
       SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE

多维数据集
CUBE 运算符可用于生成 n 维的多维数据集,即具有任意数目维度的多维数据集。只有一个维度的多维数据集可用于生成合计,例如:

Select CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
            ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
       END AS Item,
       SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item WITH CUBE
GO

此 Select 语句返回的结果集既显示了 Item 中每个值的小计,也显示了 Item 中所有值的总计:

Item                 QtySum                     
-------------------- ---------- 
Chair                311.00                     
Table                347.00                     
ALL                  658.00                    

包含带有许多维度的 CUBE 的 Select 语句可能生成很大的结果集,因为这些语句会为所有维度中值的所有组合生成行。这些大结果集包含的数据可能过多而不易于阅读和理解。这个问题有一种解决办法是将 Select 语句放在视图中:

Create VIEW InvCube AS
Select CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
            ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
       END AS Item,
       CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
            ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
       END AS Color,
       SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE

然后即可用该视图来只查询您感兴趣的维度值:

Select *
FROM InvCube
Where Item = 'Chair'
  AND Color = 'ALL'

Item                 Color                QtySum                     
-------------------- -------------------- --------- 
Chair                ALL                  311.00                    

(1 row(s) affected)

用 ROLLUP 汇总数据在生成包含小计和合计的报表时,ROLLUP 运算符很有用。ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符所生成的结果集。有关更多信息,请参见用 CUBE 汇总数据。 CUBE 和 ROLLUP 之间的区别在于: CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。ROLLUP 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 例如,简单表 Inventory 中包含:Item                 Color                Quantity                   
-------------------- -------------------- ------ 
Table                Blue                 124                        
Table                Red                  223                        
Chair                Blue                 101                        
Chair                Red                  210                        
下列查询将生成小计报表:Select CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
            ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
       END AS Item,
       CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
            ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
       END AS Color,
       SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH ROLLUP

Item                 Color                QtySum                     
-------------------- -------------------- ------ 
Chair                Blue                 101.00                     
Chair                Red                  210.00                     
Chair                ALL                  311.00                     
Table                Blue                 124.00                     
Table                Red                  223.00                     
Table                ALL                  347.00                     
ALL                  ALL                  658.00                    

(7 row(s) affected)
如果查询中的 ROLLUP 关键字更改为 CUBE,那么 CUBE 结果集与上述结果相同,只是在结果集的末尾还会返回下列两行:ALL                  Blue                 225.00                     
ALL                  Red                  433.00                     
CUBE 操作为 Item 和 Color 中值的可能组合生成行。例如,CUBE 不仅报告与 Item 值 Chair 相组合的 Color 值的所有可能组合(Red、Blue 和 Red + Blue),而且报告与 Color 值 Red 相组合的 Item 值的所有可能组合(Chair、Table 和 Chair + Table)。对于 GROUP BY 子句中右边的列中的每个值,ROLLUP 操作并不报告左边一列(或左边各列)中值的所有可能组合。例如,ROLLUP 并不对每个 Color 值报告 Item 值的所有可能组合。ROLLUP 操作的结果集具有类似于 COMPUTE BY 所返回结果集的功能;然而,ROLLUP 具有下列优点: ROLLUP 返回单个结果集;COMPUTE BY 返回多个结果集,而多个结果集会增加应用程序代码的复杂性。ROLLUP 可以在服务器游标中使用;COMPUTE BY 不可以。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。

用 COMPUTE 和 COMPUTE BY 汇总数据
提供 COMPUTE 和 COMPUTE BY 是为了向后兼容。请改为使用下列组件:

Microsoft® SQL Server™ 2000 Analysis Services 和用于 Analysis Services 的 OLE DB 或 Microsoft ActiveX® 数据对象(多维)(ADO MD) 一起使用。有关更多信息,请参见 Microsoft SQL Server™ 2000 Analysis Services。 
COMPUTE BY 子句使您得以用同一 Select 语句既查看明细行,又查看汇总行。可以计算子组的汇总值,也可以计算整个结果集的汇总值。

COMPUTE 子句需要下列信息:

可选的 BY 关键字,该关键字可按对一列计算指定的行聚合。

行聚合函数名称;例如,SUM、AVG、MIN、MAX 或 COUNT。

要对其执行行聚合函数的列。 
COMPUTE 生成的结果集
COMPUTE 所生成的汇总值在查询结果中显示为分离的结果集。包括 COMPUTE 子句的查询的结果类似于控制中断报表,即汇总值由指定的组(或称中断)控制的报表。可以为各组生成汇总值,也可以对同一组计算多个聚合函数。

当 COMPUTE 带有可选的 BY 子句时,符合 Select 条件的每个组都有两个结果集:

每个组的第一个结果集是明细行集,其中包含该组的选择列表信息。

每个组的第二个结果集有一行,其中包含该组的 COMPUTE 子句中所指定的聚合函数的小计。 
当 COMPUTE 不带可选的 BY 子句时,Select 语句有两个结果集:

每个组的第一个结果集是包含选择列表信息的所有明细行。


第二个结果集有一行,其中包含 COMPUTE 子句中所指定的聚合函数的合计。 
COMPUTE 用法示例
下列 Select 语句使用简单 COMPUTE 子句生成 titles 表中 price 及 advance 的求和总计:

USE pubs
Select type, price, advance
FROM titles
orDER BY type
COMPUTE SUM(price), SUM(advance)

下列查询在 COMPUTE 子句中加入可选的 BY 关键字,以生成每个组的小计:

USE pubs
Select type, price, advance
FROM titles
orDER BY type
COMPUTE SUM(price), SUM(advance) BY type

此 Select 语句的结果用 12 个结果集返回,六个组中的每个组都有两个结果集。每个组的第一个结果集是一个行集,其中包含选择列表中所请求的信息。每个组的第二个结果集包含 COMPUTE 子句中两个 SUM 函数的小计。

说明  一些实用工具(如 osql)显示多个小计或合计聚合汇总的方式可能会使用户以为每个小计都是结果集中的单独一行。这是由于该实用工具设置输出格式的方式;小计或合计聚合返回时单独占用一行。其它应用程序(如 SQL 查询分析器)将多个聚合设置在同一行。

比较 COMPUTE 和 GROUP BY
COMPUTE 和 GROUP BY 之间的区别汇总如下:

GROUP BY 生成单个结果集。每个组都有一个只包含分组依据列和显示该组子聚合的聚合函数的行。选择列表只能包含分组依据列和聚合函数。

COMPUTE 生成多个结果集。一类结果集包含每个组的明细行,其中包含选择列表中的表达式。另一类结果集包含组的子聚合,或 Select 语句的总聚合。选择列表可包含除分组依据列或聚合函数之外的其它表达式。聚合函数在 COMPUTE 子句中指定,而不是在选择列表中。 
下列查询使用 GROUP BY 和聚合函数;该查询将返回一个结果集,其中每个组有一行,该行中包含该组的聚合小计:

USE pubs
Select type, SUM(price), SUM(advance)
FROM titles
GROUP BY type

说明  在 COMPUTE 或 COMPUTE BY 子句中,不能包含 ntext、text 或 image 数据类型。


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