前言:
在论坛上经常看到有人问“如何实现数据的分类汇总”,很多的人都是介绍这样或那样的控件来实现,而没有从关系数据库语言(SQL)的本身来考虑实现方法。这里,我就借一个实例来说明如何借助SQL自身强大的功能来实现数据的分类汇总。
问题的提出:
现有表A,内容如下:
编码 | 仓库 | 数量 |
01 | A | 6 |
01 | B | 7 |
02 | A | 8 |
02 | B | 9 |
现在想按编码查询出这种格式:
编码 | 仓库 | 数量 |
01 | A | 6 |
01 | B | 7 |
汇总小计: | 13 | |
02 | A | 8 |
02 | B | 9 |
汇总小计: | 17 |
问:该如何实现?
乍一看,好像很容易,用group by好像能实现?但仔细研究下去,你又会觉得group by也是无能为力,总欠缺点什么,无从下手。那么,到底该如何做呢?别急,SQL Server早就帮我们做好了,下面,跟我来。
首先,让我们来看一段话:
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。
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。
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。
看完以上的这段话,悟出了什么没有?如果没有,那么……嘿嘿,你的悟性还不够哟,离“三花棸顶”还早着呢:)。接下来我们再看一段(注意哟,答案马上就揭晓了):
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可能看完上面这段你还是觉得“云里雾里”,摸不着头脑。实在不明白也没关系,自己动手做。
首先:建一个上面所说的A表,输入几行数据;接着:打开你的SQL Server查询分析器,连上包含你上面所建A表的服务器,选择包含该表的数据库;然后:Copy上面这段SQL 语句,Paste到查询分析器中,按F5,怎么样?看到下面出来了什么?是不是和我下面的一样?
编码 | 仓库 | 数量 |
01 | A | 6 |
01 | B | 7 |
01 | NULL | 13 |
02 | A | 8 |
02 | B | 9 |
02 | NULL | 17 |
NULL | NULL | 30 |
如果你用的是WITH CUBE,结果集的后面还会多出两条(如果你也只是输入示例中的几行数据的话): NULL A 14
NULL B 16
咦!奇怪,结果中怎么有那么多“NULL”值?哈,别急,这几行正是我们所要的汇总数据行,不难看出:
01 NULL 13正是对编码为01的所有仓库中的数量的汇总;02 NULL 17是对编码为02的所有仓库的数量的汇总;
NULL NULL 30是对所有资料行数量的汇总。
如何?答案出来了吧?是不是很简单呢?当然,上面还有点美中不足,那就是有好多“NULL”的存在。如何去掉这些无意义的NULL呢?下面我们再进行优化。
1、用Grouping替换NULL值
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结果我这里就不写了,就是把上面的“NULL”值全部换成“ALL”字符串
2、利用程序做进一步的优化
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结束语:
通过上面的讲述,不知道你明白了没有,限于作者的文字表达能力,未解释清楚之处还请见谅。