SQLSERVER中的ALL、PERCENT、CUBE关键字、ROLLUP关键字和GROUPIN
SQLSERVER中的ALL、PERCENT、CUBE关键字、ROLLUP关键字和GROUPING函数 先来创建一个测试表 1 USE [ tempdb ] 2 GO 3 4 CREATE TABLE #temptb(id INT ,NAME VARCHAR ( 200 )) 5 GO 6 7 INSERT INTO [ #temptb ] ( [ id ] , [ NAME ] ) 8 SELECT 1 , ' 中国 '
SQLSERVER中的ALL、PERCENT、CUBE关键字、ROLLUP关键字和GROUPING函数
先来创建一个测试表
<span> 1</span> <span>USE</span> <span>[</span><span>tempdb</span><span>]</span> <span> 2</span> <span>GO</span> <span> 3</span> <span> 4</span> <span>CREATE</span> <span>TABLE</span> #temptb(id <span>INT</span> ,NAME <span>VARCHAR</span>(<span>200</span><span>)) </span><span> 5</span> <span>GO</span> <span> 6</span> <span> 7</span> <span>INSERT</span> <span>INTO</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> ( <span>[</span><span>id</span><span>]</span>, <span>[</span><span>NAME</span><span>]</span><span> ) </span><span> 8</span> <span>SELECT</span> <span>1</span>,<span>'</span><span>中国</span><span>'</span> <span>UNION</span> <span>ALL</span> <span> 9</span> <span>SELECT</span> <span>2</span>,<span>'</span><span>中国</span><span>'</span> <span>UNION</span> <span>ALL</span> <span>10</span> <span>SELECT</span> <span>3</span>,<span>'</span><span>英国</span><span>'</span> <span>UNION</span> <span>ALL</span> <span>11</span> <span>SELECT</span> <span>4</span>,<span>'</span><span>英国</span><span>'</span> <span>UNION</span> <span>ALL</span> <span>12</span> <span>SELECT</span> <span>5</span>,<span>'</span><span>美国</span><span>'</span> <span>UNION</span> <span>ALL</span> <span>13</span> <span>SELECT</span> <span>6</span>,<span>'</span><span>美国</span><span>'</span> <span>UNION</span> <span>ALL</span> <span>14</span> <span>SELECT</span> <span>null</span>, <span>'</span><span>法国</span><span>'</span> <span>UNION</span> <span>ALL</span> <span>15</span> <span>SELECT</span> <span>8</span>,<span>'</span><span>法国</span><span>'</span> <span>16</span> <span>GO</span> <span>17</span> <span>18</span> <span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>19</span> <span>GO</span>
先来看一下SELECT语句的语法：
<span>1</span> <span>SELECT</span> <span>[</span><span> ALL | DISTINCT </span><span>]</span> <span>[</span><span> topSubclause </span><span>]</span><span> aliasedExpr
</span><span>2</span> <span>[</span><span>{ , aliasedExpr }</span><span>]</span> <span>FROM</span> fromClause <span>[</span><span> WHERE whereClause </span><span>]</span> <span>[</span><span> GROUP BY groupByClause [ HAVING havingClause </span><span>]</span> ] <span>[</span><span> ORDER BY orderByClause </span><span>]</span>
<span>3</span> <span>or</span>
<span>4</span> <span>SELECT</span> VALUE <span>[</span><span> ALL | DISTINCT </span><span>]</span> <span>[</span><span> topSubclause </span><span>]</span> expr <span>FROM</span> fromClause <span>[</span><span> WHERE whereClause </span><span>]</span> <span>[</span><span> GROUP BY groupByClause [ HAVING havingClause </span><span>]</span> ] <span>[</span><span> ORDER BY orderByClause</span>
ALL关键字：指定在结果集中可以显示重复的行，这是默认的关键字，也就是说，当您在查询中不使用ALL关键字，默认都已经附加上了ALL这个关键字
例如下面两个SQL语句，实际上是等价的，都会把重复的记录select出来
<span>1</span> <span>--</span><span>这两个语句是等价的</span> <span>2</span> <span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>3</span> <span>GO</span> <span>4</span> <span>--</span><span>-----------------------------------------</span> <span>5</span> <span>SELECT</span> <span>ALL</span> <span>*</span> <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>6</span> <span>GO</span>
如果您需要把唯一值select出来，过滤掉那些重复值需要使用DISTINCT关键字
<span>1</span> <span>SELECT</span> <span>DISTINCT</span>(<span>[</span><span>NAME</span><span>]</span>) <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span>
而当您把SQL语句，字段放在ALL括号中，这时候就会变成一个表达式，例如下面SQL语句
<span>1</span> <span>SELECT</span> <span>ALL</span>(<span>[</span><span>NAME</span><span>]</span><span>+</span><span>'</span><span>您好</span><span>'</span>) <span>AS</span> <span>'</span><span>国别</span><span>'</span> <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span>
处理表重复记录(查询和删除)
在Name相同ID最大的记录，其中有一个SQL语句
<span>1</span> <span>SELECT</span> <span>*</span> <span>2</span> <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span><span> a </span><span>3</span> <span>WHERE</span> ID<span>!<all> ( <span>SELECT</span><span> ID </span><span>4</span> <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>5</span> <span>WHERE</span> Name <span>=</span> a.Name )</all></span>
如果去掉ALL关键字会怎样呢？
因为子查询需要的是一个表达式，所以需要使用ALL关键字把他变为一个表达式，所以要用ALL
ALL关键字还可以放在GROUP BY 之后
这里要分两种情况，一种是SQL语句中有where子句的的，另一种是SQL语句中没有where子句的
情况一：
<span>1</span> <span>SELECT</span> <span>AVG</span>(id) <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>WHERE</span> NAME<span>=</span><span>'</span><span>法国</span><span>'</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> <span>ALL</span><span> NAME </span><span>2</span> <span>SELECT</span> <span>AVG</span>(id) <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>WHERE</span> NAME<span>=</span><span>'</span><span>法国</span><span>'</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> NAME
对于没有符合条件的行的组，这里是没有符合name='法国'，作为聚合值的列值为NULL
如果没有ALL关键字，GROUP BY子句将不显示没有符合条件的行的组
情况二：
<span>1</span> <span>SELECT</span> <span>AVG</span>(id) <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> <span>ALL</span><span> NAME </span><span>2</span> <span>SELECT</span> <span>AVG</span>(id) <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> NAME
当SQL语句中没有where子句的时候，查询出来的结果都是一样的
ALL关键字还可以放在UNION之后
<span>1</span> <span>USE</span> <span>[</span><span>GPOSDB</span><span>]</span> <span>2</span> <span>GO</span> <span>3</span> <span>INSERT</span> <span>INTO</span> <span>[</span><span>dbo</span><span>]</span>.<span>[</span><span>SystemPara</span><span>]</span> ( <span>[</span><span>ParaValue</span><span>]</span>, <span>[</span><span>Name</span><span>]</span>, <span>[</span><span>Description</span><span>]</span><span> ) </span><span>4</span> <span>SELECT</span> <span>'</span><span>nihao</span><span>'</span>,<span>'</span><span>nihao</span><span>'</span>,<span>'</span><span>nihao</span><span>'</span> <span>UNION</span> <span>ALL</span> <span>5</span> <span>SELECT</span> <span>'</span><span>nihao</span><span>'</span>,<span>'</span><span>nihao</span><span>'</span>,<span>'</span><span>nihao</span><span>'</span>
PERCENT关键字
PERCENT关键字需要跟TOP 关键字一起使用
从结果集中输出百分之N行，n必须是介于0~100之间的整数
<span>1</span> <span>SELECT</span> <span>TOP</span> <span>10</span> <span>PERCENT</span> <span>*</span> <span>from</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>2</span> <span>GO</span>
上面的SQL语句意思是：从[#temptb]表中输出10%的记录数，因为没有使用order by子句，所以这条记录是随机的
因为[#temptb]表有8条记录，8*10%=0.8 四舍五入之后相当于一条记录
<span>1</span> <span>SELECT</span> <span>TOP</span> <span>30</span> <span>PERCENT</span> <span>*</span> <span>from</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>2</span> <span>GO</span>
8*30%=2.4 四舍五入之后相当于三条记录，SQLSERVER在这里就算四舍五入不足三条记录，他也会输出偏大的数，也就是三条记录
CUBE关键字
CUBE关键字:如果需要在结果集内不仅包含由GROUP BY提供的正常行，还包含汇总行，可以用CUBE关键字。CUBE关键字与GROUP BY一起使用
当使用CUBE关键字的时候，可以使用GROUPING函数来输出一个额外的列，当结果行是正常的行时，返回0；当结果行是汇总行时，返回1。
<span>1</span> <span>SELECT</span> <span>AVG</span>(id) <span>AS</span> <span>'</span><span>平均值</span><span>'</span>, <span>GROUPING</span>(NAME) <span>AS</span> <span>'</span><span>是否已汇总</span><span>'</span> <span>2</span> <span>FROM</span> <span>[</span><span>#temptb</span><span>]</span> <span>3</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span><span> NAME </span><span>4</span> <span>WITH</span> CUBE
最后一行显示了GROUP BY的记录有多少行，一共有4行记录，而在汇总行（即最后一行）是否已汇总那列显示1，表示是汇总行
Grouping关键字
指示是否聚合 GROUP BY 列表中的指定列表达式。
在结果集中，如果 GROUPING 返回 1 则指示聚合；返回 0 则指示不聚合。
如果指定了 GROUP BY，则 GROUPING 只能用在 SELECT
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms178544(v=sql.105).aspx
GROUPING 用于区分标准空值和由 ROLLUP、CUBE 或 GROUPING SETS 返回的空值。
作为 ROLLUP、CUBE 或 GROUPING SETS 操作结果返回的 NULL 是 NULL 的特殊应用。
它在结果集内作为列的占位符，表示全体。
以下示例将分组 SalesQuota 并聚合 SaleYTD 数量。GROUPING 函数应用于 SalesQuota 列。
<span>1</span> <span>USE</span> <span>[</span><span>AdventureWorks</span><span>]</span><span>; </span><span>2</span> <span>GO</span> <span>3</span> <span>SELECT</span> SalesQuota, <span>SUM</span>(SalesYTD) <span>'</span><span>TotalSalesYTD</span><span>'</span><span>, </span><span>4</span> <span>GROUPING</span>(SalesQuota) <span>AS</span> <span>'</span><span>Grouping</span><span>'</span> <span>5</span> <span>FROM</span><span> Sales.SalesPerson </span><span>6</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span><span> SalesQuota </span><span>7</span> <span>WITH</span><span> ROLLUP; </span><span>8</span> <span>GO</span>
结果集在 SalesQuota 下面显示两个空值。
第一个 NULL 代表从表中的这一列得到的空值组。
第二个 NULL 位于 ROLLUP 操作所添加的汇总行之中。
汇总行显示所有 SalesQuota 组的 TotalSalesYTD 数量，并以 Grouping 列中的 1 进行指示。
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms191500(v=sql.100).aspx
对简单汇总报表使用 Transact-SQL
生成简单汇总报表的应用程序可使用下列 Transact-SQL 元素：
ROLLUP、CUBE 或 GROUPING SETS 运算符。这些是 SELECT 语句的 GROUP BY 子句的扩展。
COMPUTE 或 COMPUTE BY 运算符。这两种运算符也与 GROUP BY 相关联。
这些运算符生成的结果集中，既包含每个项目的明细行，也包含每个组的汇总行，汇总行显示了该组的聚合合计。
GROUP BY 子句可用于生成只包含各组的聚合而不包含其明细行的结果。
应用程序应使用 Analysis Services，而不是 CUBE、ROLLUP、COMPUTE 或 COMPUTE BY。
特别要注意的是，CUBE 和 ROLLUP 应当只用在无法访问 OLE DB 或 ADO 的环境中，例如脚本或存储过程中。
支持 COMPUTE 和 COMPUTE BY 是为了向后兼容。
应当优先选用 ROLLUP 运算符而非 COMPUTE 或 COMPUTE BY。由 COMPUTE 或 COMPUTE BY 生成的汇总值将作为多个单独的结果集返回，
这些结果集之间还插入了包含各组明细行的结果集；或者作为包含合计的结果集返回，附加在主结果集之后。
处理这些多个结果集将增加应用程序代码的复杂性。服务器游标既不支持 COMPUTE，也不支持 COMPUTE BY。
但 ROLLUP 支持服务器游标。CUBE 和 ROLLUP 将生成单个结果集，其中包含嵌入的小计和合计行。
此外，查询优化器有时还可以为 ROLLUP 生成比为 COMPUTE 和 COMPUTE BY 生成的执行计划更高效的执行计划。
如果使用不带这些运算符的 GROUP BY，将返回单个结果集，其中每组对应一行，行中包含该组的聚合小计。结果集中没有明细行。
SQLSERVER中Cube 、RollUp的用法
Cube 、RollUp可以对查询的数据进行汇总，在数据统计中经常用到，尤其是做报表时，用在Select语句中
下面就对两种统计方式进行对比
SQL脚本如下：
<span> 1</span> <span>USE</span> <span>[</span><span>tempdb</span><span>]</span> <span> 2</span> <span>GO</span> <span> 3</span> <span>CREATE</span> <span>TABLE</span><span> t_test </span><span> 4</span> <span>( </span><span> 5</span> id <span>INT</span><span> , </span><span> 6</span> productName <span>VARCHAR</span>(<span>200</span><span>) , </span><span> 7</span> price <span>MONEY</span><span> , </span><span> 8</span> num <span>INT</span><span> , </span><span> 9</span> amount <span>INT</span><span> , </span><span>10</span> operatedate <span>DATETIME</span> <span>11</span> <span>) </span><span>12</span> <span>GO</span> <span>13</span> <span>14</span> <span>--</span><span>插入随机数据</span> <span>15</span> <span>DECLARE</span> <span>@i</span> <span>INT</span> <span>16</span> <span>DECLARE</span> <span>@rand</span> <span>MONEY</span> <span>17</span> <span>DECLARE</span> <span>@date</span> <span>DATETIME</span> <span>18</span> <span>DECLARE</span> <span>@index</span> <span>INT</span> <span>19</span> <span>DECLARE</span> <span>@DateBase</span> <span>INT</span> <span>20</span> <span>SET</span> <span>@date</span> <span>=</span> <span>'</span><span>2012-10-23</span><span>'</span> <span>21</span> <span>SET</span> <span>@i</span> <span>=</span> <span>1</span> <span>22</span> <span>WHILE</span> ( <span>@i</span> <span> <span>18</span><span> ) </span><span>23</span> <span>BEGIN</span> <span>24</span> <span>SET</span> <span>@rand</span> <span>=</span> <span>RAND</span>() <span>*</span> <span>20</span> <span>25</span> <span>SET</span> <span>@index</span> <span>=</span> <span>CAST</span>(<span>RAND</span>() <span>*</span> <span>3</span> <span>AS</span> <span>INT</span><span>) </span><span>26</span> <span>SET</span> <span>@DateBase</span> <span>=</span> <span>CAST</span>(<span>RAND</span>() <span>*</span> <span>10</span> <span>AS</span> <span>INT</span><span>) </span><span>27</span> <span>28</span> <span>INSERT</span> <span>INTO</span><span> t_test ( id, productName, price, num, amount, operatedate ) </span><span>29</span> <span>VALUES</span> ( <span>@i</span>, <span>'</span><span>product</span><span>'</span> <span>+</span> <span>CAST</span> (<span>@index</span> <span>AS</span> <span>VARCHAR</span>(<span>10</span>)), <span>@rand</span>, <span>100</span><span>, </span><span>30</span> <span>@rand</span> <span>*</span> <span>100</span>, <span>@date</span> <span>+</span> <span>@DateBase</span><span> ) </span><span>31</span> <span>SET</span> <span>@i</span> <span>=</span> <span>@i</span> <span>+</span> <span>1</span> <span>32</span> <span>END</span> <span>33</span> <span>34</span> <span>35</span> <span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span> t_test</span>
分别用两种方式统计：
<span> 1</span> <span>--</span><span>分别用两种方式统计：</span> <span> 2</span> <span> 3</span> <span>SELECT</span> <span>CASE</span> <span>WHEN</span> <span>GROUPING</span>(operatedate) <span>=</span> <span>1</span> <span>THEN</span> <span>'</span><span>小计</span><span>'</span> <span> 4</span> <span>ELSE</span> <span>CONVERT</span>(<span>VARCHAR</span>(<span>10</span>), operatedate, <span>120</span><span>) </span><span> 5</span> <span>END</span> <span>AS</span> 日期, <span>CASE</span> <span>WHEN</span> <span>GROUPING</span>(productName) <span>=</span> <span>1</span> <span>THEN</span> <span>'</span><span>小计</span><span>'</span> <span> 6</span> <span>ELSE</span><span> productName </span><span> 7</span> <span>END</span> <span>AS</span> 产品名称, <span>SUM</span>(amount) <span>/</span> <span>SUM</span>(num) <span>AS</span> 平均价格, <span>SUM</span>(num) <span>AS</span><span> 数量, </span><span> 8</span> <span>SUM</span>(amount) <span>AS</span><span> 金额 </span><span> 9</span> <span>FROM</span><span> t_test </span><span>10</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> operatedate, productName <span>WITH</span><span> ROLLUP; </span><span>11</span> <span>--</span><span>-----------------------------------------------------------------</span> <span>12</span> <span>SELECT</span> <span>CASE</span> <span>WHEN</span> <span>GROUPING</span>(operatedate) <span>=</span> <span>1</span> <span>THEN</span> <span>'</span><span>小计</span><span>'</span> <span>13</span> <span>ELSE</span> <span>CONVERT</span>(<span>VARCHAR</span>(<span>10</span>), operatedate, <span>120</span><span>) </span><span>14</span> <span>END</span> <span>AS</span> 日期, <span>CASE</span> <span>WHEN</span> <span>GROUPING</span>(productName) <span>=</span> <span>1</span> <span>THEN</span> <span>'</span><span>小计</span><span>'</span> <span>15</span> <span>ELSE</span><span> productName </span><span>16</span> <span>END</span> <span>AS</span> 产品名称, <span>SUM</span>(amount) <span>/</span> <span>SUM</span>(num) <span>AS</span> 平均价格, <span>SUM</span>(num) <span>AS</span><span> 数量, </span><span>17</span> <span>SUM</span>(amount) <span>AS</span><span> 金额 </span><span>18</span> <span>FROM</span><span> t_test </span><span>19</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> operatedate, productName <span>WITH</span> CUBE;
ROLLUP 按照分组顺序，先对第一个字段operatedate分组，在组内进行统计，最后给出合计
<span>1</span> <span>SELECT</span> <span>CASE</span> <span>WHEN</span> <span>GROUPING</span>(operatedate) <span>=</span> <span>1</span> <span>THEN</span> <span>'</span><span>小计</span><span>'</span> <span>--</span><span>用GROUPING得出是否是汇总行，这个例子里最后一行是汇总行</span> <span>2</span> <span>ELSE</span> <span>CONVERT</span>(<span>VARCHAR</span>(<span>10</span>), operatedate, <span>120</span><span>) </span><span>3</span> <span>END</span> <span>AS</span> 日期, <span>CASE</span> <span>WHEN</span> <span>GROUPING</span>(productName) <span>=</span> <span>1</span> <span>THEN</span> <span>'</span><span>小计</span><span>'</span> <span>4</span> <span>ELSE</span><span> productName </span><span>5</span> <span>END</span> <span>AS</span> 产品名称, <span>SUM</span>(amount) <span>/</span> <span>SUM</span>(num) <span>AS</span> 平均价格, <span>SUM</span>(num) <span>AS</span><span> 数量, </span><span>6</span> <span>SUM</span>(amount) <span>AS</span><span> 金额 </span><span>7</span> <span>FROM</span><span> t_test </span><span>8</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> operatedate, productName <span>WITH</span> ROLLUP; <span>--</span><span>因为operatedate和productName字段都在GROUPING函数里统计是否汇总，所以GROUP BY后面就需要加operatedate和productName这两个字段</span>
CUBE 会对所有的分组字段进行统计，如上例，先对日期求小计，也就是统计每天的产品总金额，然后统计每个产品的总金额，最后给出总的合计。
ROLLUP和CUBE的区别就是： ROLLUP 只会去统计group by 后面的第一个字段每个分组的小计和第一个字段的总计
Grouping(字段名) 用来区分当前行是不是小计产生的行， Grouping(字段名)=1 说明是统计行，Grouping(字段名)=0 说明是表中行
可以用在case,where 后面
http://www.2cto.com/database/201210/163455.html
另外一个例子
SQL脚本如下：
<span> 1</span> <span>USE</span> <span>[</span><span>tempdb</span><span>]</span> <span> 2</span> <span>GO</span> <span> 3</span> <span>CREATE</span> <span>TABLE</span> Sales (EmpId <span>INT</span>, Yr <span>INT</span>, Sales <span>MONEY</span><span>) </span><span> 4</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>1</span>, <span>2005</span>, <span>12000</span><span>) </span><span> 5</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>1</span>, <span>2006</span>, <span>18000</span><span>) </span><span> 6</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>1</span>, <span>2007</span>, <span>25000</span><span>) </span><span> 7</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>2</span>, <span>2005</span>, <span>15000</span><span>) </span><span> 8</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>2</span>, <span>2006</span>, <span>6000</span><span>) </span><span> 9</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>3</span>, <span>2006</span>, <span>20000</span><span>) </span><span>10</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>3</span>, <span>2007</span>, <span>24000</span><span>) </span><span>11</span> <span>12</span> <span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span> <span>[</span><span>dbo</span><span>]</span>.<span>[</span><span>Sales</span><span>]</span>
ROLLUP
<span>1</span> <span>SELECT</span> EmpId, Yr, <span>SUM</span>(Sales) <span>AS</span><span> Sales </span><span>2</span> <span>FROM</span><span> Sales </span><span>3</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> EmpId, Yr <span>WITH</span> ROLLUP
CUBE
<span>1</span> <span>SELECT</span> EmpId, Yr, <span>SUM</span>(Sales) <span>AS</span><span> Sales </span><span>2</span> <span>FROM</span><span> Sales </span><span>3</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> EmpId, Yr <span>WITH</span> CUBE
CUBE比ROLLUP多了年份的统计，统计了2005、2006、2007年的销售额
可以用下图来表示
ROLLUP
CUBE
http://blogs.msdn.com/b/craigfr/archive/2007/10/11/grouping-sets-in-sql-server-2008.aspx
验证CUBE和ROLLUP 的区别
ROLLUP和CUBE的区别就是： ROLLUP 只会去统计group by 后面的第一个字段每个分组的小计和第一个字段的总计
我们修改一下上面那个实验
<span> 1</span> <span>USE</span> <span>[</span><span>tempdb</span><span>]</span> <span> 2</span> <span>GO</span> <span> 3</span> <span>CREATE</span> <span>TABLE</span> Sales (EmpId <span>INT</span>,productName <span>VARCHAR</span>(<span>200</span>), Yr <span>INT</span>, Sales <span>MONEY</span><span>) </span><span> 4</span> <span>GO</span> <span> 5</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>1</span>,<span>'</span><span>product2</span><span>'</span>, <span>2005</span>, <span>12000</span><span>) </span><span> 6</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>1</span>,<span>'</span><span>product1</span><span>'</span>, <span>2005</span>, <span>18000</span><span>) </span><span> 7</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>1</span>,<span>'</span><span>product0</span><span>'</span>, <span>2006</span>, <span>25000</span><span>) </span><span> 8</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>1</span>,<span>'</span><span>product2</span><span>'</span>, <span>2007</span>, <span>15000</span><span>) </span><span> 9</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>2</span>,<span>'</span><span>product1</span><span>'</span>, <span>2005</span>, <span>60000</span><span>) </span><span>10</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>2</span>,<span>'</span><span>product1</span><span>'</span>, <span>2006</span>, <span>22000</span><span>) </span><span>11</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>2</span>,<span>'</span><span>product0</span><span>'</span>, <span>2007</span>, <span>24000</span><span>) </span><span>12</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>3</span>,<span>'</span><span>product0</span><span>'</span>, <span>2005</span>, <span>32000</span><span>) </span><span>13</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>3</span>,<span>'</span><span>product2</span><span>'</span>, <span>2006</span>, <span>42000</span><span>) </span><span>14</span> <span>INSERT</span> Sales <span>VALUES</span>(<span>3</span>,<span>'</span><span>product0</span><span>'</span>, <span>2007</span>, <span>24000</span><span>) </span><span>15</span> <span>GO</span> <span>16</span> <span>17</span> <span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span> <span>[</span><span>dbo</span><span>]</span>.<span>[</span><span>Sales</span><span>]</span>
ROLLUP
<span>1</span> <span>SELECT</span> EmpId, Yr,<span>[</span><span>productName</span><span>]</span>, <span>SUM</span>(Sales) <span>AS</span><span> Sales </span><span>2</span> <span>FROM</span><span> Sales </span><span>3</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> EmpId, Yr,<span>[</span><span>productName</span><span>]</span> <span>WITH</span> ROLLUP
CUBE
<span>1</span> <span>SELECT</span> EmpId, Yr,<span>[</span><span>productName</span><span>]</span>, <span>SUM</span>(Sales) <span>AS</span><span> Sales </span><span>2</span> <span>FROM</span><span> Sales </span><span>3</span> <span>GROUP</span> <span>BY</span> EmpId, Yr,<span>[</span><span>productName</span><span>]</span> <span>WITH</span> CUBE
可以看到CUBE除了统计EmpId字段之外，还统计了GROUP BY后面的Yr和productName这两个字段
而ROLLUP只统计了EmpId这个字段
总结
这些关键字和函数对平时用于统计的应用程序都非常有用，如果大家对这些函数功能都很熟悉的话，在开发当中一定能够得心应手
另外，个人觉得PERCENT关键字可以应用在分页上
如有不对的地方，欢迎大家拍砖哦o(∩_∩)o
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SQL Server データベースに既に存在する同じ名前のオブジェクトについては、次の手順を実行する必要があります。 オブジェクトの種類 (テーブル、ビュー、ストアド プロシージャ) を確認します。 IF NOT EXISTS を使用すると、オブジェクトが空の場合に作成をスキップできます。オブジェクトにデータがある場合は、別の名前を使用するか、構造を変更してください。既存のオブジェクトを削除するには、DROP を使用します (注意してください。バックアップを推奨します)。スキーマの変更をチェックして、削除または名前変更されたオブジェクトへの参照がないことを確認します。
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SQL Server データベースを誤って削除した場合は、次の手順を実行して回復できます: データベース アクティビティの停止、ログ ファイルのバックアップ、データベース ログの確認、回復オプション: バックアップからの復元、トランザクション ログからの復元、DBCC CHECKDB の使用、3 番目の使用パーティーツール。データ損失を防ぐために、データベースを定期的にバックアップし、トランザクション ログを有効にしてください。
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SQL Server データベース ファイルは、通常、次のデフォルトの場所に保存されます。 Windows: C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\DATALinux: /var/opt/mssql/data データベース ファイルの場所は、データベース ファイル パスを変更することでカスタマイズできます。設定。
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SQL Server サービスの開始に失敗した場合の解決手順は次のとおりです。 エラー ログを確認して、根本原因を特定します。サービス アカウントにサービスを開始する権限があることを確認してください。依存関係サービスが実行されているかどうかを確認します。ウイルス対策ソフトウェアを無効にします。 SQL Server のインストールを修復します。修復が機能しない場合は、SQL Server を再インストールします。
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