Oracle 分析函数的使用文档格式.docx
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NET_TYPE
LOCAL_FARE
-------------------------------------------------
200405
5761
G
7393344.04
J
5667089.85
5762
6315075.96
6328716.15
5763
8861742.59
7788036.32
5764
6028670.45
6459121.49
5765
13156065.77
11901671.70
200406
7614587.96
5704343.05
6556992.60
6238068.05
9130055.46
7990460.25
6387706.01
6907481.66
13562968.81
12495492.50
200407
7987050.65
5723215.28
6833096.68
6391201.44
9410815.91
8076677.41
6456433.23
6987660.53
14000101.20
12301780.20
200408
8085170.84
6050611.37
6854584.22
6521884.50
9468707.65
8460049.43
6587559.23
7342135.86
14450586.63
12680052.38
40rowsselected.
Elapsed:
00:
00:
00.00
1.使用rollup函数的介绍
Quote:
下面是直接使用普通sql语句求出各地区的汇总数据的例子
41:
36SQL>
setautoton
43:
selectarea_code,sum（local_fare）local_fare
50
2
fromt
51
3
groupbyarea_code
57
4
unionall
44:
00
5
select'
合计'
area_code,sum（local_fare）local_fare
06
6
08
7
/
LOCAL_FARE
------------------------
5761
54225413.04
5762
52039619.60
5763
69186545.02
5764
53156768.46
5765
104548719.19
合计
333157065.31
6rowsselected.
00.03
ExecutionPlan
----------------------------------------------------------
0
SELECTSTATEMENTOptimizer=ALL_ROWS（Cost=7Card=1310Bytes=
24884）
1
0
UNION-ALL
1
SORT（GROUPBY）（Cost=5Card=1309Bytes=24871）
2
TABLEACCESS（FULL）OF'
T'
（Cost=2Card=1309Bytes=248
71）
SORT（AGGREGATE）
4
（Cost=2Card=1309Bytes=170
17）
Statistics
recursivecalls
dbblockgets
6
consistentgets
physicalreads
redosize
561
bytessentviaSQL*Nettoclient
503
bytesreceivedviaSQL*Netfromclient
SQL*Netroundtripsto/fromclient
sorts（memory）
sorts（disk）
rowsprocessed
下面是使用分析函数rollup得出的汇总数据的例子
09SQL>
selectnvl（area_code,'
）area_code,sum（local_fare）local_fare
45:
26
30
groupbyrollup（nvl（area_code,'
））
333157065.31
SELECTSTATEMENTOptimizer=ALL_ROWS（Cost=5Card=1309Bytes=
24871）
SORT（GROUPBYROLLUP）（Cost=5Card=1309Bytes=24871）
TABLEACCESS（FULL）OF'
（Cost=2Card=1309Bytes=24871
）
557
从上面的例子我们不难看出使用rollup函数,系统的sql语句更加简单,耗用的资源更少,从6个consistentgets降到4个consistentgets,如果基表很大的话,结果就可想而知了.
1.使用cube函数的介绍
为了介绍cube函数我们再来看看另外一个使用rollup的例子
53:
00SQL>
selectarea_code,bill_month,sum（local_fare）local_fare
37
38
groupbyrollup（area_code,bill_month）
49
---------------------------------------
200405
13060433.89
200406
13318931.01
200407
13710265.93
200408
14135782.21
54225413.04
12643792.11
12795060.65
13224298.12
13376468.72
52039619.60
16649778.91
17120515.71
17487493.32
17928757.08
69186545.02
12487791.94
13295187.67
13444093.76
13929695.09
53156768.46
25057737.47
26058461.31
26301881.40
27130639.01
104548719.19
26rowsselected.
系统只是根据rollup的第一个参数area_code对结果集的数据做了汇总处理,而没有对bill_month做汇总分析处理,cube函数就是为了这个而设计的.
下面,让我们看看使用cube函数的结果
58:
02SQL>
32
groupbycube（area_code,bill_month）
42
orderbyarea_code,bill_monthnullslast
13060.43
13318.93
13710.27
14135.78
54225.41
12643.79
12795.06
13224.30
13376.47
52039.62
16649.78
17120.52
17487.49
17928.76
69186.54
12487.79
13295.19
13444.09
13929.69
53156.77
25057.74
26058.46
26301.88
27130.64
104548.72
79899.53
82588.15
84168.03
86501.34
333157.05
30rowsselected.
00.01
可以看到,在cube函数的输出结果比使用rollup多出了几行统计数据.这就是cube函数根据bill_month做的汇总统计结果
1rollup和cube函数的再深入
从上面的结果中我们很容易发现,每个统计数据所对应的行都会出现null,
我们如何来区分到底是根据那个字段做的汇总呢,
这时候,oracle的grouping函数就粉墨登场了.
如果当前的汇总记录是利用该字段得出的,grouping函数就会返回1,否则返回0
selectdecode（grouping（area_code）,1,'
allarea'
to_char（area_code））area_code,
decode（grouping（bill_month）,1,'
allmonth'
bill_month）bill_month,
sum（local_fare）local_fare
6*orderbyarea_code,bill_monthnullslast
07:
29SQL>
/
allmonth
54225.41
5762
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