Heim Datenbank SQL So verwenden Sie Rollup in SQL

So verwenden Sie Rollup in SQL

May 02, 2024 am 12:09 AM
聚合函数

rollup ist eine Aggregatfunktion in SQL, die zur mehrstufigen Gruppierung und Zusammenfassung von Daten in einer Hierarchie verwendet wird. Die Syntax lautet: rollup(Ausdruck). Durch die Aggregation von Daten unterschiedlicher Granularität kann die Rollup-Funktion problemlos mehrstufige Aggregationen erstellen, die Abfrageleistung verbessern und Benutzern die Untersuchung von Daten unterschiedlicher Granularität ermöglichen.

So verwenden Sie Rollup in SQL

Rollup-Verwendung in SQL

Was ist Rollup?

rollup ist eine Aggregatfunktion in SQL, die zum Gruppieren und Zusammenfassen von Daten in einer Hierarchie verwendet wird. Es ermöglicht Benutzern die Durchführung einer mehrstufigen Aggregation von Daten, von der detailliertesten bis zur zusammenfassendsten Ebene.

Wie verwende ich Rollup? Die Syntax der

rollup-Funktion lautet wie folgt:

rollup(expression)
Nach dem Login kopieren

wobei:

  • Ausdruck: der zu gruppierende und zu aggregierende Ausdruck, der ein Spaltenname, eine Aggregatfunktion oder eine andere Berechnung sein kann.

Beispiel für die Verwendung der Rollup-Funktion:

Beispiel 1: Verkäufe gruppiert nach „Region“ und „Produkt“

SELECT region, product, SUM(sales)
FROM sales_table
GROUP BY ROLLUP(region, product);
Nach dem Login kopieren

Diese Abfrage generiert die folgende Ausgabe:

OstWestWestGesamtsummecount(order_id)11

100

2021
RegionProdukt Summe(Umsatz)
ZentralProdukt A1000
ZentralProdukt B1500
Gesamt 2500
Produkt Produkt A 700
Produkt B 900
Gesamt1600
5350
Beispiel 2: Bestellmenge zusammenfassen nach Zeithierarchiegruppierung
SELECT year, quarter, month, COUNT(order_id)
FROM orders_table
GROUP BY ROLLUP(year, quarter, month);
Nach dem Login kopieren
Diese Abfrage generiert die folgende Ausgabe:
Jahr Quartal Monat
2021
12312020212 413020212Gesamt25020221190 20221Gesamt90Gesamtsumme630Vorteile von Rollup: Einfache mehrstufige Aggregation erstellen. Ermöglicht Benutzern die Untersuchung von Daten mit unterschiedlicher Granularität. Verbesserung der Abfrageleistung, da Aggregationen im Voraus berechnet werden.
2 150

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