Oracle 分析函数的使用

核心提示： 5764 200405 12487.795764 200406 13295.195764 200407 13444.095764 200408 13929.695764 53156.775765 200405 25057.745765 200406 26058.465765 200407

5764 200405 12487.79

5764 200406 13295.19

5764 200407 13444.09

5764 200408 13929.69

5764 53156.77

5765 200405 25057.74

5765 200406 26058.46

5765 200407 26301.88

5765 200408 27130.64

5765 104548.72

200405 79899.53

200406 82588.15

200407 84168.03

200408 86501.34

333157.05

30 rows selected.

Elapsed: 00:00:00.01

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]

1 rollup 和 cube函数的再深入

Quote:

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

1 select decode(grouping(area_code),1,'all area',to_char(area_code)) area_code,

2 decode(grouping(bill_month),1,'all month',bill_month) bill_month,

3 sum(local_fare) local_fare

4 from t

5 group by cube(area_code,bill_month)

6* order by area_code,bill_month nulls last

07:07:29 SQL> /

AREA_CODE BILL_MONTH LOCAL_FARE

---------- --------------- --------------

5761 200405 13060.43

5761 200406 13318.93

5761 200407 13710.27

5761 200408 14135.78

5761 all month 54225.41

5762 200405 12643.79

5762 200406 12795.06

5762 200407 13224.30

5762 200408 13376.47

5762 all month 52039.62

5763 200405 16649.78

5763 200406 17120.52

5763 200407 17487.49

5763 200408 17928.76

5763 all month 69186.54

5764 200405 12487.79

5764 200406 13295.19

5764 200407 13444.09

5764 200408 13929.69

5764 all month 53156.77

5765 200405 25057.74

5765 200406 26058.46

5765 200407 26301.88

5765 200408 27130.64

5765 all month 104548.72

all area 200405 79899.53

all area 200406 82588.15

all area 200407 84168.03

all area 200408 86501.34

all area all month 333157.05

30 rows selected.

Elapsed: 00:00:00.01

07:07:31 SQL>

可以看到,所有的空值现在都根据grouping函数做出了很好的区分,这样利用rollup,cube和grouping函数,我们做数据统计的时候就可以轻松很多了.