Последнее обновление: 19.07.2017

Для группировки данных в T-SQL применяются операторы GROUP BY и HAVING , для использования которых применяется следующий формальный синтаксис:

SELECT столбцы FROM таблица

GROUP BY

Оператор GROUP BY определяет, как строки будут группироваться.

Например, сгруппируем товары по производителю

SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS ModelsCount FROM Products GROUP BY Manufacturer

Первый столбец в выражении SELECT - Manufacturer представляет название группы, а второй столбец - ModelsCount представляет результат функции Count, которая вычисляет количество строк в группе.

Стоит учитывать, что любой столбец, который используется в выражении SELECT (не считая столбцов, которые хранят результат агрегатных функций), должны быть указаны после оператора GROUP BY. Так, например, в случае выше столбец Manufacturer указан и в выражении SELECT, и в выражении GROUP BY.

И если в выражении SELECT производится выборка по одному или нескольким столбцам и также используются агрегатные функции, то необходимо использовать выражение GROUP BY. Так, следующий пример работать не будет, так как он не содержит выражение группировки:

SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS ModelsCount FROM Products

Другой пример, добавим группировку по количеству товаров:

SELECT Manufacturer, ProductCount, COUNT(*) AS ModelsCount FROM Products GROUP BY Manufacturer, ProductCount

Оператор GROUP BY может выполнять группировку по множеству столбцов.

Если столбец, по которому производится группировка, содержит значение NULL, то строки со значением NULL составят отдельную группу.

Следует учитывать, что выражение GROUP BY должно идти после выражения WHERE , но до выражения ORDER BY:

SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS ModelsCount FROM Products WHERE Price > 30000 GROUP BY Manufacturer ORDER BY ModelsCount DESC

Фильтрация групп. HAVING

Оператор HAVING определяет, какие группы будут включены в выходной результат, то есть выполняет фильтрацию групп.

Применение HAVING во многом аналогично применению WHERE. Только есть WHERE применяется к фильтрации строк, то HAVING используется для фильтрации групп.

Например, найдем все группы товаров по производителям, для которых определено более 1 модели:

SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS ModelsCount FROM Products GROUP BY Manufacturer HAVING COUNT(*) > 1

При этом в одной команде мы можем использовать выражения WHERE и HAVING:

SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS ModelsCount FROM Products WHERE Price * ProductCount > 80000 GROUP BY Manufacturer HAVING COUNT(*) > 1

То есть в данном случае сначала фильтруются строки: выбираются те товары, общая стоимость которых больше 80000. Затем выбранные товары группируются по производителям. И далее фильтруются сами группы - выбираются те группы, которые содержат больше 1 модели.

Если при этом необходимо провести сортировку, то выражение ORDER BY идет после выражения HAVING:

SELECT Manufacturer, COUNT(*) AS Models, SUM(ProductCount) AS Units FROM Products WHERE Price * ProductCount > 80000 GROUP BY Manufacturer HAVING SUM(ProductCount) > 2 ORDER BY Units DESC

В данном случае группировка идет по производителям, и также выбирается количество моделей для каждого производителя (Models) и общее количество всех товаров по всем этим моделям (Units). В конце группы сортируются по количеству товаров по убыванию.

В рамках данной статьи я расскажу вам о том, как осуществляется группировка данных, как правильно применять group by и having внутри SQL-запросов на примере нескольких запросов.

Большинство информации в базах данных хранятся в детализированном виде. Однако, частенько возникает необходимость получить сводки. Например, узнать общее число комментариев пользователей или быть может количество товара на складах. Подобных задач масса. Поэтому в языке SQL специально для таких случаев предусмотрены конструкции group by и having, позволяющие, соответственно, группировать и отфильтровывать полученные группы данных.

Однако, их применение вызывает немало проблем у начинающих авторов программных творений. Они не совсем правильно трактуют получаемые результаты и сам механизм группировки данных. Поэтому давайте разберемся на практике что и как происходит.

В рамках примера я буду рассматривать всего лишь одну таблицу. Причина проста, эти операторы применяются уже к полученной выборке данных (после объединения строк таблиц и их фильтрации). Так что от добавления операторов where и join суть не поменяется.

Представим себе абстрактный пример. Допустим у вас есть сводная таблица пользователей форума. Назовем ее userstat и выглядит она следующим образом. Важный момент, считаем, что пользователь может состоять только в одной группе.

user_name - имя пользователя

forum_group - имя группы

mess_count - количество сообщений

is_have_social_profile - указан ли в профиле форуме ссылка на страничку в социальной сети

Как видите, таблица простая и многие вещи можно самому посчитать на калькуляторе. Однако, это лишь пример и тут всего 10 записей. В реальных базах записи могут измеряться тысячами. Поэтому приступим к запросам.

Чистая группировка с помощью group by

Представим, что нам необходимо узнать ценность каждой группы, а именно среднее значение рейтинга пользователей в группе и общее число сообщений, оставленных в форуме.

Вначале, небольшое словесное описание, чтобы легче было понимать SQL-запрос. Итак, вам нужно найти вычисляемые значения по группам форума. Соответственно, вам нужно поделить все эти десять строк на три разные группы: admin, moder, user. Чтобы это сделать, нужно в конце запроса добавить группировку по значениям поля forum_group. А так же добавить в select вычисляемые выражения с использованием так называемых агрегатных функций.

Указываем поля и вычисляемые столбцы select forum_group, avg(raiting) as avg_raiting, sum(mess_count) as total_mess_count -- Указываем таблицу from userstat -- Указываем группировку по полю group by forum_group

Обратите внимание, что после того, как вы использовали конструкцию group by в запросе, можно без применения агрегатных функций использовать только те поля в select, которые были указаны после group by. Остальные поля должны быть указаны внутри агрегатных функций.

Так же я воспользовался двумя агрегатными функциями. AVG - вычисляет среднее значение. И SUM - вычисляет сумму.

forum_group avg_raiting total_mess_count
admin 4 50
moder 3 50
user 3 150

1. Вначале все строки исходной таблицы были разбиты на три группы по значениям поля forum_group. Например, внутри группы admin было три пользователя. Внутри moder так же 3 строки. А внутри группы user было 4 строки (четыре пользователя).

2. Затем для каждой группы применялись агрегатные функции. Например, для группы admin средний рейтинг вычислялся так (2 + 5 + 5)/3 = 4. Количество сообщений вычислялось так (10 + 15 + 25) = 50.

Как видите, ничего сложного. Однако, мы применили всего одно условие группировки и не применяли фильтрацию по группам. Поэтому перейдем к следующему примеру.

Группировка с помощью group by и фильтрацией групп с having

Теперь, рассмотрим более сложный пример группировки данных. Допустим нам нужно оценить эффективность действий по привлечению пользователей к социальной деятельности. Если по простому, то узнать сколько пользователей в группах оставило ссылки на свои профили, а сколько проигнорировало рассылки и прочее. Однако, в реальной жизни таких групп может быть много, поэтому нам нужно отфильтровать те группы, которыми можно пренебречь (к примеру, слишком мало людей не оставило ссылку; зачем захламлять полный отчет). В моем примере это группы, где всего один пользователь.

Вначале, словесно опишем что необходимо сделать в SQL-запросе. Нам нужно все строки исходной таблицы userstat разделить по следующим признакам: имя группы и наличие социального профиля. Соответственно, необходимо группировать данные таблицы по полям forum_group и is_have_social_profile. Однако, нас не интересуют те группы, где всего один человек. Следовательно такие группы нужно отфильтровать.

Примечание : Стоит знать, что эту задачу можно было бы решить и с помощью группировки только по одному полю. Если использовать конструкцию case. Однако, в рамках данного примера показываются возможности именно группировки.

Так же хотел бы сразу уточнить один важный момент. Фильтровать с помощью having можно только при применении агрегатных функций, а не по отдельным полям. Другими словами, это не конструкция where, это фильтр именно групп строк, а не отдельных записей. Хотя условия внутри задаются аналогичным образом с помощью "or" и "and".

Вот как будет выглядеть SQL-запрос

Указываем поля и вычисляемые столбцы select forum_group, is_have_social_profile, count(*) as total -- Указываем таблицу from userstat -- Указываем группировку по полям group by forum_group, is_have_social_profile -- Указываем фильтр групп having count(*) > 1

Обратите внимание, что поля после конструкции group by указываются через запятую. Указание полей в select происходит аналогичным образом, как и в предыдущем примере. Так же я воспользовался агрегатной функцией count, которая вычисляет количество строк в группах.

Вот какой получился результат:

forum_group is_have_social_profile total
admin 1 2
moder 1 2
user 0 3

Давайте разберем по шагам, как получился данный результат.

1. Вначале было получено 6 групп. Каждая из групп по forum_group была разбита на две подгруппы по значениям поля is_have_social_profile. Другими словами группы: , , , , , .

Примечание : Кстати, групп не обязательно должно было бы получится 6. Так, к примеру, если бы все администраторы заполнили профиль, то групп было бы 5, так как поле is_have_social_profile имело бы только одно значение у пользователей группы admin.

2. Затем для каждой группы было применено условие фильтрации в having. Поэтому были исключены следующие группы: , , . Так как внутри каждой такой группы присутствовала всего одна строка исходной таблицы.

3. После этого были вычислены необходимые данные и был получен результат.

Как видите, ничего сложно в использовании нет.

Стоит знать, что в зависимости от базы данных, возможности этих конструкций могут отличаться. К примеру, агрегатных функций может быть больше или же можно указывать в качестве группировки не отдельные поля, а вычисляемые столбцы. Эту информацию уже необходимо смотреть в спецификации.

Теперь, вы знаете как применять группировку данных с group by, а так же как фильтровать группы с помощью having.


Отчество

Год_рожд.

Иванович

Петрович

Михайлович

Борисович

Николаевна

Сидорова

Екатерина

Ивановна

Валентин

Сергеевич

Анатолий

Михайлович

Рис. 4.20. Использование LIKE "^[Д-М]% "

Теперь Вы можете создавать предикаты в терминах связей специально определенных SQL. Вы можете искать значения в определенном диапазоне (BETWEEN) или в числовом наборе (IN), или Вы можете искать символьные значения, которые соответствуют тексту внутри параметров (LIKE).

4.4. GROUP BY и агрегатные функции SQL

Результатом запроса может быть обобщенное групповое значение полей, точно так же, как и значение одного поля. Это делается с помощью стандартных агрегатных функций SQL, список которых приведен ниже:

Кроме специального случая COUNT(*), каждая из этих функций оперирует совокупностью значений столбца некоторой таблицы и выдает только одно значение.

Аргументу всех функций, кроме COUNT(*), может предшествовать ключевое слово DISTINCT (различный), указывающее, что дублирующие значения столбца

должны быть исключены перед тем, как будет применяться функция. Специальная же функция COUNT(*) служит для подсчета всех без исключения строк в таблице (включая дубликаты).

Агрегатные функции используются подобно именам полей в предложении запроса SELECT, но с одним исключением: они берут имена поля как аргументы. Только числовые поля могут использоваться с SUM и AVG.

С COUNT, MAX, и MIN могут использоваться и числовые или символьные поля. Когда они используются с символьными полями, MAX и MIN будут транслировать их в эквивалент ASCII кода, который должен сообщать, что MIN будет означать первое, а MAX - последнее значение в алфавитном порядке.

Чтобы найти SUM всех окладов в таблице ОТДЕЛ_СОТРУДНИК (рис. 2.3) надо ввести следующий запрос:

FROM Отдел_ Сотрудники;

И на экране увидим результат: 46800 (в таблице будет один столбец с именем СУММА).

Подсчет среднего значения по окладам также прост:

SELECT AVG ((Оклад))

FROM Отдел_ Сотрудники;

Функция COUNT несколько отличается от всех. Она считает число значений в данном столбце или число строк в таблице. Когда она считает значения столбца, она используется с DISTINCT (различных) чтобы производить счет чисел уникальных значений в данном поле.

В таблице восемь строк, в которых находятся различные значения окладов.

Отметим, что в последних трех примерах учитывается информация и об уволенных сотрудниках.

Следующее предложение позволяет определить число подразделений на

DISTINCT, сопровождаемый именем поля, с которым он применяется, помещенный в круглые скобки, с COUNT применяется к индивидуальным столбцам.

SELECT COUNT (*)

FROM Отдел_ Сотрудники;

Ответ будет:

COUNT (*) подсчитывает все без исключения строки таблицы.

DISTINCT не применим c COUNT (*).

Предположим, что таблица ВЕДОМОСТЬ_ОПЛАТЫ (рис. 2.4) имеет еще один столбец, который хранит сумму произведенных вычетов (поле Вычет) для каждой строки ведомости. Тогда если Вас интересует вся сумма, то содержимое столбца Сумма и Вычет надо сложить.

Если же Вас интересует максимальная сумма с учетом вычетов, содержащаяся в ведомости, то это можно сделать с помощью следующего предложения:

SELECT MAX (Сумма + Вычет)

FROM Ведомость_ оплаты;

Для каждой строки таблицы этот запрос будет складывать значение поля Сумма со значением поля Вычет и выбирать самое большое значение, которое он найдет.

ПРЕДЛОЖЕНИЕ GROUP BY (перекомпоновка, порядок)

Предложение GROUP BY позволяет определять подмножество значений в особом поле в терминах другого поля и применять функцию агрегата к подмножеству. Это дает возможность объединять поля и агрегатные функции в едином предложении SELECT.

Например, предположим, что Вы хотите определить, сколько сотрудников находятся в каждом отделе (ответ приведен на рис. 4.21):

SELECT Ид_Отд, COUNT (DISTINCT Ид_Отд) AS Кол-во_сотрудников

Отдел_ Сотрудники

Дата_ увольнения

Кол-во_сотрудников

В результате выполнения предложения GROUP BY остаются только уникальные значения столбцов, по умолчанию отсортированные по возрастанию . В этом аспекте предложение GROUP BY отличается от предложения ORDER BY тем, что последнее хотя и сортирует записи по возрастанию, но не удаляет повторяющиеся значения. В приведенном примере запрос группирует строки таблицы по значениям столбца Ид_Отд (по номерам отделов). Строки с одинаковыми номерами отделов сначала объединяются в группы, но при этом для каждой группы отображается только одна строка. Во втором столбце выводится количество строк в каждой группе, т.е. число сотрудников в каждом отделе.

Значение поля, к которому применяется GROUP BY, имеет, по определению, только одно значение на группу вывода так же, как это делает агрегатная функция. Результатом является совместимость, которая позволяет агрегатам и полям объединяться таким образом.

Пусть, например, таблица ВЕДОМОСТЬ_ОПЛАТЫ имеет вид рис. 4.22 и мы хотим определить максимальную сумму, выплаченную по ведомости каждому сотруднику.

Вид_оплаты

В результате получим.

Рис. 4.23. Агрегатная функция с AS

Группировка может быть осуществлена и по нескольким атрибутам:

FROM Ведомость1

GROUP BY Ид_сотр, Дата;

Результат:

Рис. 4.24. Группировка по нескольким атрибутам

Если же возникает необходимость ограничить число групп, полученных после GROUP BY, то, используя предложение HAVING, можно это реализовать.

4.5. Использование фразы HAVING

Фраза HAVING играет такую же роль для групп, что и фраза WHERE для строк: она используется для исключения групп, точно так же, как WHERE используется для исключения строк. Эта фраза включается в предложение

лишь при наличии фразы GROUP BY, а выражение в HAVING должно принимать единственное значение для группы.

Например, пусть надо выдать количественный состав всех отделов (рис. 2.3), исключая отдел с номером 3.

SELECT Ид_Отд, COUNT (DISTINCT Ид_Отд) AS Кол-во _сотрудников

Отдел_ Сотрудники

Дата_ увольнения

HAVING Ид_Отд < > 3;

Кол_во_сотрудников

Последним элементом при вычислении табличного выражения используется раздел HAVING (если он присутствует). Синтаксис этого раздела следующий:

::=

HAVING

Условие поиска этого раздела задает условие на группу строк сгруппированной таблицы. Формально раздел HAVING может присутствовать и в табличном выражении, не содержащем GROUP BY. В этом случае полагается, что результат вычисления предыдущих разделов представляет собой сгруппированную таблицу, состоящую из одной группы без выделенных столбцов группирования.

Условие поиска раздела HAVING строится по тем же синтаксическим правилам, что и условие поиска раздела WHERE, и может включать те же самые предикаты.

Однако имеются специальные синтаксические ограничения по части использования в условии поиска спецификаций столбцов таблиц из раздела FROM данного табличного выражения. Эти ограничения следуют из того, что условие поиска раздела HAVING задает условие на целую группу, а не на индивидуальные строки.

Поэтому в арифметических выражениях предикатов, входящих в условие выборки раздела HAVING, прямо можно использовать только спецификации столбцов, указанных в качестве столбцов группирования в разделе GROUP BY. Остальные столбцы можно специфицировать только внутри спецификаций агрегатных функций COUNT, SUM, AVG, MIN и MAX, вычисляющих в данном случае некоторое агрегатное значение для всей группы строк. Аналогично обстоит дело с подзапросами, входящими в предикаты условия выборки раздела HAVING: если в подзапросе используется характеристика текущей группы, то она может задаваться только путем ссылки на столбцы группирования.

Пусть запрос вида (в качестве базовой таблицы см. рис. 4.22):

SELECT Ид_сотр, Дата, MAX ((Сумма))

FROM Ведомость1

GROUP BY Ид_сотр, Дата;

необходимо уточнить тем, чтобы были показаны только выплаты, превышающие 1000.

Однако по стандарту агрегатную функцию в предложении WHERE использовать запрещено (если вы не используете подзапрос, описанный позже), потому что предикаты оцениваются в терминах одиночной строки, а агрегатные функции оцениваются в терминах группы строк.

Следующее предложение будет неправильным:

SELECT Ид_сотр, Дата, MAX (Сумма)

FROM Ведомость1

WHERE MAX ((Сумма)) > 1000 GROUP BY Ид_сотр, Дата;

Правильным предложением будет:

SELECT Ид_сотр, Дата, MAX ((Сумма))

Одной из важных команд в SQL является GROUP BY . Данная конструкция создана для выборки отдельных групп строк из таблицы, к каждой из которых применяются функции, указанные в SELECT (например, COUNT() , MIN() и так далее). Давайте разберём на конкретных примерах.

Допустим, у нас есть таблица супермаркетов:

  • id - уникальный идентификатор.
  • shop_id - уникальный идентификатор супермаркета.
  • price - цена на молоко.

Нам необходимо узнать среднюю цену на молоко у каждого супермаркета. Обратите внимание, что shop_id может повторяться (ведь есть сети супермакетов). Поэтому нам необходимо сделать группу по shop_id , и для каждой строки в этой группе вычислить среднюю цену.

Исходная таблица выглядит следующим образом:

Таким образом, мы узнали среднюю цену в конкретной сети супермаркетов (или в одиночном магазине).

Ещё одним очень частым применением является выборка уникальных записей из таблиц. В предыдущем примере Вы заметили, что в результирующей выборке нет повторяющихся shop_id , тогда как в исходной таблице они были.

Допустим, у нас есть таблица с пользователями:

  • id - уникальный идентификатор.
  • email - e-mail пользователя.
  • hash - уникальный хэш пользователя.

И перед нами встала задача выбрать уникальных пользователей , причём именно уникальных людей, а не уникальных учётных записей. Ведь у одного человека может быть и 100 аккаунтов с разными e-mail и, разумеется, id . А hash - это некая строка, характеризующая его как уникального человека.

Таким образом, нам надо выбрать все записи с уникальным hash . Для этого опять же используется GROUP BY :

SELECT * FROM `table` GROUP BY `hash`

В результате, будут извлечены только уникальные hash , то есть 2 одинаковых hash в результирующей выборке Вы не увидите.

Вот таких два практических примера использования GROUP BY в SQL мы разобрали.

Предложение GROUP BY (как и предложение HAVING) необходимо только в тех запросах, в которых используются агрегатные функции.

Предложение GROUP BY применяется для вывода агрегатного значения по одной или нескольким строкам, которые возвращает инструкция SELECT, на основе одного или нескольких неагрегатных столбцов, которые называются столбцами группировки (grouping columns). Например, ниже приводится запрос, в котором определяется, сколько людей мы нанимали каждый год в период с 1999 по 2004 год.

SELECT hire_year, COUNT(emp_id) AS "nbr_emps" FROM employee WHERE status="ACTIVE" AND hire_year BETWEEN 1999 AND 2004 GROUP BY hire.year;

Результаты будут следующие:

hire_year nbr_emps

Запросы, в которых используются агрегатные функции, могут предоставить много видов сводной информации. К самым распространенным агрегатным функциям относятся следующие.

Возвращается среднее всех непустых значений в указанном столбце (столбцах).

AVG DISTINCT

Возвращается среднее всех уникальных непустых значений в указанном столбце (столбцах).

Возвращается количество всех непустых значений в указанном столбце (столбцах).

COUNT DISTINCT

Возвращается количество всех уникальных непустых значений в указанном столбце (столбцах).

COUNT (*)

Вычисляется общее количество записей в таблице.

Возвращается наибольшее из непустых значений в указанном столбце (столбцах).

Возвращается наименьшее из непустых значений в указанном столбце (столбцах).

Сумма всех непустых значений в указанном столбце (столбцах).

SUM DISTINCT

Сумма всех уникальных непустых значений в указанном столбце (столбцах).

Некоторые запросы, в которых используются агрегаты, возвращают одиночное значение. Агрегаты, возвращающие одиночное значение, называются скалярными агрегатами. Для скалярных агрегатов не требуется предложение GROUP BY.

Например:

SELECT AVG(price) FROM titles // Результат: 14. 77

Запросы, которые возвращают как обычные значения из столбцов, так и значения из агрегатных функций, называются векторными агрегатами. В векторных агрегатах используется предложение GROUP BY, и они возвращают одну или несколько строк. Есть несколько правил, которыми следует руководствоваться при использовании предложения GROUP BY.

  • Помещайте предложение GROUP BY правильно относительно других предложений - после предложения WHERE и перед предложением ORDER BY.
  • В предложении GROUP BY все столбцы должны быть неагрегатными.
  • Не используйте в предложении GROUP BY псевдонимы столбцов, хотя использование псевдонимов таблиц является допустимым.

Предположим, например, что вам нужно узнать общую сумму по нескольким покупкам по таблице OrderJDetails, которая выглядит следующим образом.

Мы можем детализировать агрегаты, используя несколько столбцов для группировки. Рассмотрим следующий запрос, в котором будет получена средняя цена наших продуктов, сгруппированная сначала по названию, а потом по величине.

Кроме того, предложение GROUP В Y поддерживает несколько очень важных дополнительных предложений.

GROUP BY[{ROLLUP CUBE}] ([столбец_для_группировки [, …]]) [, список_наборов_для_группировки]

Агрегатные значения результирующего набора группируются в соответствии с одним или несколькими столбцами для группировки. (Предложение GROUP BY (столбец_для_группировки [, …]) без предложений ROLLUP и CUBE является наиболее простой и часто употребляемой формой предложения GROUP BY.

Для каждого набора столбцов группировки создаются промежуточные итоговые значения в форме иерархического результирующего набора. При этом в результирующие наборы в иерархическом порядке добавляются промежуточные и общие итоги. Предложение ROLLUP возвращает одну строку для каждого столбца группировки, где в столбцах группировки стоят пустые значения и показаны промежуточные и общие итоговые агрегатные значения (которые мы скоро проиллюстрируем).

Для всех столбцов группировки создаются промежуточные и перекрестные итоговые значения. По сути, предложение CUBE позволяет быстро получать многомерные результирующие наборы из стандартных реляционных таблиц без особых усилий по программированию. Предложение CUBE особенно полезно при работе с большими объемами данных. Как и предложение ROLLUP, предложение CUBE создает промежуточные итоги по столбцам группировки, но сюда также входят строки промежуточных итогов для всех возможных комбинаций столбцов группировки, указанных в запросе.

GROUP BY GROUPING SETS [(ROLLUP CUBE}} ([столбец_для_группировки [, …}]) [, список_наборов_для группировки}

Позволяет использовать агрегатные группы по нескольким разным наборам столбцов группировки в одном запросе. Это свойство особенно полезно, если вы хотите получить только часть агрегатного результирующего набора. Предложение GROUPING SETS также позволяет выбрать сравниваемые столбцы группировки, в то время как предложение CUBE возвращает все столбцы группировки, a ROLLUP -иерархическую часть столбцов группировки. Как показывает синтаксис, стандарт ANSI также позволяет объединять предложение GROUPING SETS с предложениями ROLLUP и CUBE.

Каждый тип предложения GROUP BY возвращает свой набор агрегатных значений, а также, в случае ROLLUP и CUBE, итоги и промежуточные итоги.

Принцип предложений ROLLUP CUBE и GROUPING SETS будет гораздо понятнее, если объяснить его на примере. В следующем примере мы запрашиваем данные, представляющие собой количество заказов (sa!es_orders) по годам (order_date) и кварталам (orderquarter).

Добавление столбцов группировки в запрос дает более подробный результирующий набор (с большим количеством промежуточных итогов). Мы изменим приведенный выше пример, добавив в запрос регион (region) (однако, поскольку количество столбцов возрастает, мы рассмотрим только первый и второй квартал).

SELECT order_year AS year, order_quarter AS quarter, region, COUNT (*) AS orders FROM order_details WHERE order_year IN (2003, 2004) AND order_quarter IN (1.2) AND region IN ("USA", "CANADA") GROUP BY ROLLUP (order_year, order_quarter) ORDER BY order_year, order_quarter;

Результат будет следующий.

year quarter region orders

Предложение GROUP BY CUBE полезно при выполнении многомерного анализа агрегатных данных. Как и в случае предложения GROUP BY ROLLUP, возвращаются промежуточные итоги. Однако в отличие от GROUP BY ROLLUP здесь промежуточные итоги возвращаются для всех комбинаций столбцов группировки запроса. (Как вы увидите, это предложение потенциально увеличивает количество строк в результирующем наборе данных.)

В следующем примере мы запрашиваем суммарные данные по количеству заказов (salesorders) по годам (orderdate) и кварталам (orderquarter).

SELECT order_year AS year, order_quarter AS quarter, COUNT () AS скаегЕ FROM order.details WHERE order.year IN (2003, 2004) GROUP BY id (order_year, order_quarter) ORDER BY order_year, order_quarter

Предложение GROUP BY GROUPING SETS позволяет проводить агрегацию по нескольким группам в одном запросе. Для каждого набора групп запрос возвращает промежуточные итоги, где столбец группировки обозначается как NULL. Если предложения CUBE и ROLLUP помещают в результирующий набор заранее заданные промежуточные итоги, предложение GROUPING SETS позволяет вам управлять тем, какие промежуточные итоги будут включаться в запрос. Предложение GROUPING SETS не возвращает общего итога.

Используя пример, сходный с приведенными выше примерами для предложений ROLLUP и CUBE, мы выберем на этот раз промежуточный итог по годам и кварталам, а также отдельно - по годам.

Еще предложение GROUPING SETS можно представить как предложение UNION ALL, примененное к нескольким запросам GROUP BY, ссылающимся на разные части одних и тех же данных. Вы можете заставить систему добавить промежуточные итоги в GROUPING SET, просто добавив предложение ROLLUP или CUBE, в соответствии с которым вы хотите вычислить промежуточные итоги.

Предложения GROUPING SETS можно объединять, чтобы в краткой инструкции с генерировать большое число группировок. Объединенные предложения GROUPING SETS дают продукт перекрестной группировки всех группировок всех наборов, указанных в списке GROUPING SET. Объединенные предложения GROUPING SETS совместимы с предложениями ROLLUP и CUBE. Объединенные предложения GROUPING SETS, являясь продуктом перекрестной группировки, создадут очень большое количество конечных группировок даже из небольшого числа объединенных. Например, если мы расширим 3.3, включив в нее ссылки на объединенные наборы группировок, мы получим 3.4.

В примере, приведенном в 3.4, объединенные предложения GROUPING SETS создают большое количество окончательных группировок. Можно представить, каким большим будет результирующий набор, если объединенные предложения GROUPING SETS содержат большое количество группировок! Тем не менее полученная информация может быть очень ценной и ее сложно получить как-то еще.