rollup在sql中的用法
rollup 是 SQL 中的聚合函數,用於對層次結構中的資料進行多層分組和匯總。它的語法為:rollup(expression)。透過對資料以不同粒度進行聚合,rollup 函數可以輕鬆建立多層聚合,提高查詢效能,並允許使用者在不同粒度上探索資料。
rollup 在 SQL 中的用法
什麼是 rollup?
rollup 是 SQL 中的聚合函數,用於在層次結構中分組和匯總資料。它允許使用者對資料進行多層聚合,從最詳細的層級到最概括的層級。
如何使用 rollup?
rollup 函數的語法如下:
rollup(expression)
其中:
- #expression:要分組和聚合的表達式,可以是列名、聚合函數或其他計算。
rollup 函數的用法範例:
#範例1:按"region"和"product"分組總計銷售額
SELECT region, product, SUM(sales) FROM sales_table GROUP BY ROLLUP(region, product);
此查詢將產生以下輸出:
region | product | ##sum(sales)|
---|---|---|
Product A | #1000 | |
#Product B | 1500 | |
Total | 2500 | |
Product A | 500 | |
#Product B | 750 | |
Total | 1250 | |
Product A | 700 | |
Product B | 900 | |
Total | #1600 | |
5350 |
1#Total 以上是rollup在sql中的用法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!SELECT year, quarter, month, COUNT(order_id)
FROM orders_table
GROUP BY ROLLUP(year, quarter, month);
#year
2021quarter
month count(order_id)
#20211
1
100
20211
2
#150
1 Total 250
#2021
2 3 120
2021
2 4 130
2021
#2 Total 250
#2022
20221 #1 90
90
### ######630###################rollup 的優點:########## ##輕鬆建立多層聚合。 ######允許使用者在不同粒度上探索資料。 ######提高查詢效能,因為聚合是事先計算的。 ######

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Oracle 中的 SUM 用於計算非空數值的總和,而 COUNT 則計入所有資料類型的非空值數量,包括重複值。

SQL SUM 函數透過將一組數字相加來計算它們的總和。其運算過程包括:1. 識別輸入值;2. 循環輸入值並將其轉換為數字;3. 對每個數字進行加法,累積一個總和;4. 傳回總和結果。

SQL 中的聚合函數用於計算並傳回一組行的單一值。常見的聚合函數包括:數值聚合函數:COUNT()、SUM()、AVG()、MIN()、MAX()行集合聚合函數:GROUP_CONCAT()、FIRST()、LAST()統計聚合函數:STDDEV ()、VARIANCE()選用聚合函數:COUNT(DISTINCT)、TOP(N)

Oracle 中 COUNT 函數用於統計指定列或表達式中的非空值,語法為 COUNT(DISTINCT <column_name>) 或 COUNT(*),分別計算唯一值和所有非空值的個數。

SQL中的SUM()函數用來計算數字列的總和。它可以根據指定列、篩選條件、別名、分組和聚合多個列來計算總和,但僅處理數字值,忽略NULL值。

MySQL 的 AVG() 函數用於計算數字值的平均值。它支援多種用法,包括:計算所有銷售產品的平均數量:SELECT AVG(quantity_sold) FROM sales;計算價格的平均值:AVG(price);計算銷售額的平均值:AVG(quantity_sold * price)。 AVG() 函數忽略 NULL 值,使用 IFNULL() 可計算非空值的平均值。

SC 在 SQL 中表示 SELECT COUNT,用於計算記錄數(無論是否符合條件)的聚合函數。 SC 語法:SELECT COUNT(*) AS record_count FROM table_name WHERE condition,其中 COUNT(*) 計算所有記錄的數量,table_name 是表名,condition 是可選條件(用來計算滿足條件的記錄數)。

使用 GROUP BY 和 ORDER BY 可以對分組資料進行排序:1. GROUP BY 分組資料;2. ORDER BY 排序每組資料。
