group by cube
时间: 2023-09-02 15:07:23 浏览: 71
在SQL中,GROUP BY语句用于对结果集进行分组,并可以与一些聚合函数一起使用,如SUM、COUNT等。而在GROUP BY子句中,可以使用ROLLUP和CUBE进行更复杂的分组操作。
具体到GROUP BY CUBE,它是一种扩展的GROUP BY子句,可以生成包含多个维度的所有可能组合的结果。在CUBE子句中指定的列将用于生成所有可能的组合,包括空值。这样可以得到更全面的汇总数据,同时也会生成更多的结果。
举个例子,假设有一个表格包含了商品名称、商品分类和商品价格三个列,我们想要按照商品名称、商品分类和商品进行分组统计。如果使用GROUP BY CUBE进行分组,将得到所有可能的组合结果,包括每个维度的所有可能值的汇总。
示例代码如下:
SELECT o_name, o_class, o_item, SUM(o_price), GROUPING(o_name), GROUPING(o_class), GROUPING(o_item)
FROM group_by
GROUP BY CUBE (o_name, o_class, o_item)
ORDER BY o_name, o_class, o_item
在这个例子中,使用GROUP BY CUBE对o_name、o_class和o_item进行分组,同时计算o_price列的总和。GROUPING函数用于判断每个维度是否被包含在当前结果中。
因此,GROUP BY CUBE可以生成一个包含所有可能组合的结果集,方便进行全面的统计和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [group by、rollup、cube的用法以及区别](https://blog.csdn.net/weixin_30446197/article/details/97673374)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [group by、grouping sets、rollup和cube方法详解](https://blog.csdn.net/kangkangwanwan/article/details/109768648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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