group by grouping sets
时间: 2023-04-22 17:02:41 浏览: 98
GROUP BY grouping sets 是 SQL 中一种允许多个 GROUP BY 子句组合在一起的语法。它允许在同一查询中对多组数据进行分组并生成多组结果。例如,可以使用 grouping sets 对销售数据按照地区、产品类型和日期进行分组,生成三组结果。
相关问题
GROUP BY GROUPING SETS
`GROUP BY GROUPING SETS` 是 MySQL 中用于多维度分组聚合的语法,它可以同时对多个字段进行分组,以生成多维度的聚合数据。
`GROUP BY GROUPING SETS` 的语法如下:
```sql
SELECT 列1, 列2, ..., 聚合函数1(列), 聚合函数2(列), ...
FROM 表名
GROUP BY GROUPING SETS((列1, 列2, ...), (列1, ...), ..., ())
```
其中,`GROUPING SETS` 后面的括号中可以指定多个聚合维度,每个聚合维度用括号括起来,不同的聚合维度之间用逗号分隔。括号中的字段可以是表中的任意字段,也可以是表达式或者常量。括号中的字段数量不限,但是字段的顺序必须与 `SELECT` 子句中的顺序一致。
在使用 `GROUP BY GROUPING SETS` 时,如果某个聚合维度为空(即对应的括号中没有任何字段),则表示对所有的分组结果进行汇总(类似于 `WITH ROLLUP`)。如果同时使用多个聚合维度,则会生成多维度的聚合数据。
下面是一个示例,展示如何使用 `GROUP BY GROUPING SETS` 计算一张订单表的不同日期、不同用户、不同商品的销售数量和销售额:
```sql
SELECT 日期, 用户, 商品, COUNT(*) AS 销售数量, SUM(金额) AS 销售额
FROM 订单表
GROUP BY GROUPING SETS((日期, 用户, 商品), (日期, 用户), (日期), ())
ORDER BY 日期, 用户, 商品;
```
在上面的查询中,我们同时对日期、用户和商品进行了分组,并分别计算了销售数量和销售额。聚合维度包括:
- `(日期, 用户, 商品)`:按照日期、用户、商品三个维度进行聚合
- `(日期, 用户)`:按照日期、用户两个维度进行聚合
- `(日期)`:按照日期一个维度进行聚合
- `()`:对所有结果进行汇总
运行上述查询后,可以得到一个多维度的聚合结果,包括日期、用户、商品、销售数量和销售额。
举例group by grouping sets
假设有以下表格:
```
CREATE TABLE sales (
region VARCHAR(10),
product VARCHAR(10),
month VARCHAR(10),
amount INT
);
INSERT INTO sales VALUES ('North', 'Apple', 'January', 100);
INSERT INTO sales VALUES ('North', 'Banana', 'January', 200);
INSERT INTO sales VALUES ('North', 'Apple', 'February', 150);
INSERT INTO sales VALUES ('North', 'Banana', 'February', 250);
INSERT INTO sales VALUES ('South', 'Apple', 'January', 120);
INSERT INTO sales VALUES ('South', 'Banana', 'January', 180);
INSERT INTO sales VALUES ('South', 'Apple', 'February', 130);
INSERT INTO sales VALUES ('South', 'Banana', 'February', 230);
```
现在我们想要根据 region 和 month 进行分组,并且还想要额外的汇总数据。可以使用 grouping sets 实现:
```
SELECT
region,
month,
SUM(amount) AS total_sales
FROM
sales
GROUP BY
GROUPING SETS((region, month), region, month, ())
ORDER BY
region,
month;
```
这个查询会返回以下结果:
```
+--------+---------+-------------+
| region | month | total_sales |
+--------+---------+-------------+
| North | | 700 |
| North | | 700 |
| North | February | 400 |
| North | January | 300 |
| South | | 760 |
| South | | 760 |
| South | February | 360 |
| South | January | 400 |
+--------+---------+-------------+
```
我们可以看到,这个查询返回了所有可能的组合,包括 region 和 month 的汇总数据,以及全局的汇总数据。