union,cube,rollup,cumpute運算符的使用技巧。
/*
–1 UNION 運算符是將兩個或更多查詢的結果組合為單個結果集
使用 UNION 組合查詢的結果集有兩個最基本的規則：
1。所有查詢中的列數和列的順序必須相同。
2。數據類型必須兼容
a.UNION的結果集列名與第一個select語句中的結果集中的列名相同，其他select語句的結果集列名被忽略
b.默認情況下，UNION 運算符是從結果集中刪除重復行。如果使用all關鍵字，那么結果集將包含所有行并且不刪除重復行
c.sql是從左到右對包含UNION 運算符的語句進行取值，使用括號可以改變求值順序
–例如:
*/
select * from tablea
union all
(
select * from tableb
union all
select * from tablec
)
/*
這樣就可以先對tableb和tablec合并，再合并tablea
d.如果要將合并后的結果集保存到一個新數據表中，那么into語句必須加入到第一條select中
e.只可以在最后一條select語句中使用 order by 和 compute 子句，這樣影響到最終合并結果的排序和計數匯總
f.group by 和 having 子句可以在單獨一個select查詢中使用，它們不影響最終結果
*/
–2 CUBE 匯總數據
/*
CUBE 運算符生成的結果集是多維數據集。多維數據集是事實數據的擴展，事實數據即記錄個別事件的數據。
擴展建立在用戶打算分析的列上。這些列被稱為維。多維數據集是一個結果集，其中包含了各維度的所有可能組合的交叉表格。
CUBE 運算符在 SELECT 語句的 GROUP BY 子句中指定。該語句的選擇列表應包含維度列和聚合函數表達式。
GROUP BY 應指定維度列和關鍵字 WITH CUBE。結果集將包含維度列中各值的所有可能組合，以及與這些維度值組合相匹配的基礎行中的聚合值。
*/
–下列查詢返回的結果集中，將包含 Item 和 Color 的所有可能組合的 Quantity 小計：
–>Title:生成測試數據
–>Author:wufeng4552
–>Date :2009-09-10 14:36:20
if not object_id(‘Tempdb..#t’) is null
drop table #t
Go
Create table #t([Item] nvarchar(5),[Color] nvarchar(4),[Quantity] int)
Insert #t
select N’Table’,N’Blue’,124 union all
select N’Table’,N’Red’,223 union all
select N’Chair’,N’Blue’,101 union all
select N’Chair’,N’Red’,210
Go
select [Item],
[Color],
sum([Quantity])[Quantity]
from #t group by [Item],[Color] with cube
/*
Item Color Quantity
—– —– ———–
Chair Blue 101
Chair Red 210
Chair NULL 311
Table Blue 124
Table Red 223
Table NULL 347
NULL NULL 658
NULL Blue 225
NULL Red 433
*/
/*CUBE 操作所生成的空值帶來一個問題：如何區分 CUBE 操作所生成的 NULL 值和從實際數據中返回的 NULL 值？
這個問題可用 GROUPING 函數解決。
如果列中的值來自事實數據，則 GROUPING 函數返回 0；如果列中的值是 CUBE 操作所生成的 NULL，則返回 1。
在 CUBE 操作中，所生成的 NULL 代表全體值?？蓪?SELECT 語句寫成使用 GROUPING 函數將所生成的 NULL 替換為字符串 ALL。
因為事實數據中的 NULL 表明數據值未知，所以 SELECT 語句還可譯碼為返回字符串 UNKNOWN 替代來自事實數據的 NULL。
例如：
*/
–>Title:生成測試數據
–>Author:wufeng4552
–>Date :2009-09-10 14:36:20
if not object_id(‘Tempdb..#t’) is null
drop table #t
Go
Create table #t([Item] nvarchar(5),[Color] nvarchar(4),[Quantity] int)
Insert #t
select N’Table’,N’Blue’,124 union all
select N’Table’,N’Red’,223 union all
select N’Chair’,N’Blue’,101 union all
select N’Chair’,N’Red’,210
Go
select [Item]=case when grouping([Item])=1 then ‘ALL’ else isnull(Item, ‘UNKNOWN’)end,
[Color]=case when grouping([Color])=1 then ‘ALL’ else isnull([Color],’UNKNOWN’)end,
sum([Quantity])[Quantity]
from #t group by [Item],[Color] with cube
/*
Item Color Quantity
—– —– ———–
Chair Blue 101
Chair Red 210
Chair ALL 311
Table Blue 124
Table Red 223
Table ALL 347
ALL ALL 658
ALL Blue 225
ALL Red 433
(9 個資料列受到影響)
*/
/*
包含帶有許多維度的 CUBE 的 SELECT 語句可能生成很大的結果集，因為這些語句會為所有維度中值的所有組合生成行。
這些大結果集包含的數據可能過多而不易于閱讀和理解。這個問題有一種解決辦法是將 SELECT 語句放在視圖中：
*/
create view view_cube
as
select [Item]=case when grouping([Item])=1 then ‘ALL’ else isnull(Item, ‘UNKNOWN’)end,
[Color]=case when grouping([Color])=1 then ‘ALL’ else isnull([Color],’UNKNOWN’)end,
sum([Quantity])[Quantity]
from tb group by [Item],[Color] with cube –視圖中不能用臨時表,故改之
–然后即可用該視圖來只查詢您感興趣的維度值：
SELECT *
FROM InvCube
WHERE Item = ‘Chair’ AND Color = ‘ALL’
/*
Item Color QtySum
——————– ——————– ———
Chair ALL 311.00
*/
–3 ROLLUP 匯總數據
/*
用 ROLLUP 匯總數據在生成包含小計和合計的報表時，ROLLUP 運算符很有用。
ROLLUP 運算符生成的結果集類似于 CUBE 運算符所生成的結果集。
CUBE 和 ROLLUP 之間的區別在于： CUBE 生成的結果集顯示了所選列中值的所有組合的聚合。
ROLLUP 生成的結果集顯示了所選列中值的某一層次結構的聚合。 例如，簡單表 #t
中包含：Item Color Quantity
*/
select [Item]=case when grouping([Item])=1 then ‘ALL’ else isnull(Item, ‘UNKNOWN’)end,
[Color]=case when grouping([Color])=1 then ‘ALL’ else isnull([Color],’UNKNOWN’)end,
sum([Quantity])[Quantity]
from #t group by [Item],[Color] with rollup
/*
Item Color Quantity
—– —– ———–
Chair Blue 101
Chair Red 210
Chair ALL 311
Table Blue 124
Table Red 223
Table ALL 347
ALL ALL 658
(7 個資料列受到影響)
*/
/*
如果查詢中的 ROLLUP 關鍵字更改為 CUBE，那么 CUBE 結果集與上述結果相同，只是在結果集的末尾還會返回下列兩行：ALL Blue 225.00
ALL Red 433.00
CUBE 操作為 Item 和 Color 中值的可能組合生成行。
例如，CUBE 不僅報告與 Item 值 Chair 相組合的 Color 值的所有可能組合（Red、Blue 和 Red + Blue），
而且報告與 Color 值 Red 相組合的 Item 值的所有可能組合（Chair、Table 和 Chair + Table）。
對于 GROUP BY 子句中右邊的列中的每個值，ROLLUP 操作并不報告左邊一列（或左邊各列）中值的所有可能組合。例如，
ROLLUP 并不對每個 Color 值報告 Item 值的所有可能組合。
ROLLUP 操作的結果集具有類似于 COMPUTE BY 所返回結果集的功能；然而，ROLLUP 具有下列優點： ROLLUP 返回單個結果集；COMPUTE BY 返回多個結果集，而多個結果集會增加應用程序代碼的復雜性。
ROLLUP 可以在服務器游標中使用；COMPUTE BY 不可以。
有時，查詢優化器為 ROLLUP 生成的執行計劃比為 COMPUTE BY 生成的更為高效。
*/
