1、ROLLUP和CUBE函數，自動匯總數據
select * from test_tbl的數據這樣的
col_a col_b col_c
---- ----- -----
1
b1 12
1
b1 2
1
b2 31
2
b2 7
2
b3 42
2
b3 1
2
b3 3
如果按A、B列進行匯總C列，用一般的方法是這樣：
select col_a,col_b,sum(col_c) from
test_tbl group by col_a,col_b 結果如下
col_a col_b sum(col_c)
---- ----- --------
1
b1 14
1
b2 31
2
b2 7
2
b3 46

但是如果這時候還想按A列匯總且要C列的合計數，那就要再用兩個SQL來嵌套，很麻煩，不過用
rollup就簡單多了：
select nvl(col_a,'合計')
col_a,nvl(col_b,decode(col_a,null,'','小計'||col_a))
col_b,sum(col_c)
from test_tbl group by
rollup(col_a,col_b)，結果如下
col_a col_b sum(col_c)
---- ----- --------
1
b1 14
1
b2 31
1 小計1
45
2
b2 7
2
b3 46
2 小計2
53
合計 98

結果集剛好是先按A和B匯總，然后是按A匯總，最后是全部匯總這時候如果再要按B列匯總，怎么辦
呢？又要用SQL嵌套嗎？不是的，如果有這要求的話，改用cube函數就OK啦
select
nvl(col_a,decode(col_b,null,'合計','小計'||col_b))
col_a,nvl(col_b,decode
(col_a,null,'','小計'||col_a)) col_b,sum(col_c)
from test_tbl group by cube(col_a,col_b)
結果如下
col_a col_b sum(col_c)
---- ----- --------
1
b1 14
1
b2 31
1 小計1
45
2
b2 7
2
b3 46
2 小計2
53
小計b1 b1 14
小計b2 b2 38
小計b3 b3 46
合計 98

跟剛才rollup函數得到的結果集有點不一樣，那就是多了些按B列的匯總行。
2、LAG和LEAD函數，自動鏈接上/下行記錄值
SQL> desc
test_tbl
Name Type
----- ------
COL_K NUMBER
現在按順序的往這個test_tbl表中插入一系列數據，下面是SQL：
insert into test_tbl values(1)
insert into test_tbl values(2)
insert into test_tbl values(4)
insert into test_tbl values(5)
insert into test_tbl values(8)
insert into test_tbl values(9)
insert into test_tbl values(11)
insert into test_tbl values(12)
insert into test_tbl values(13)
........

數據插完后，要檢查插入的數據中，從最小數到最大數之間有那些數是沒被插入表，找出這些數的
前一個和后一個數？如這個例里從1到13當中有目字3、6、7、10沒被插入表中，這些數的前一個和后一
個分別是2和4、5和8、9和11，即
PREV_VAL NEXT_VAL
---------- ----------
2 4
5 8
9 11

如果不用分析函數要得到這后結果集那真不敢想象是怎么樣的一段SQL，但用LAG分析函數那就簡單
了，這樣寫就OK
select prev_val,next_val from(
select col_k next_val,lag(col_k,1,0) over
(order by col_k) prev_val from test_tbl
) where
next_val-prev_val>1
對于LEAD函數是一樣的，只不過它是往后鏈接而已。
3、RANK和DENSE_RANK函數，對數據進行排名
測試表是這樣的select *from
test_tbl結集如下
COL_A COL_B
---------- ----------
A 242
A 233
B 154
C 287
C 76
D 66
E 154
F 154
G 212
G 43
按A列來統計B列的值，用一般的SQL是這樣select col_a,
sum(col_b) from test_tbl group by
col_a order by 2 desc 結果是這樣
COL_A SUM(COL_B)
---------- ----------
A 475
C 363
G 255
B 154
F 154
E 154
D 66

從這個數據集可以看出A是最大的，C是第二大的，當數據多時就不知道誰是排第幾了，這時用
DENSE_RANK可以達到這目的
select col_a,sum(col_b),dense_rank() over
(order by sum(col_b) desc) ranks from
test_tbl group by col_a 結果如下
COL_A SUM(COL_B) RANKS
---------- ---------- ----------
A 475 1
C 363 2
G 255 3
B 154 4
F 154 4
E 154 4
D 66 5
這個數據集把每個值都排了名次，可以直接看得出，相同值的名次是相同的。

用RANK跟DENSE_RANK差不多，不過就是當出現在名次相同時，下一個名次會跳躍
select col_a,sum(col_b),rank() over (order
by sum(col_b) desc ) ranks from test_tbl
group by col_a 結果如下
COL_A SUM(COL_B) RANKS
---------- ---------- ----------
A 475 1
C 363 2
G 255 3
B 154 4
F 154 4
E 154 4
D 66 7
可以看到名次從4跳躍到7，就是因為名次4重復出現了兩次

實際應用中可能會比這些例子要復雜多點，可能會先對表的數據分組，然后再用分析，如
select *from test_tbl的結果是這樣的
COL_G COL_A COL_B
---------- ---------- ----------
G1 A 242
G1 A 233
G2 C 287
G2 C 76
G2 D 66
G2 E 154
G3 F 154
G3 G 212
G3 G 43
G2 B 154

對這個數據集按G和A列匯總B列進行排名，就要先對表按G列進行分組，然后再按A列匯總B列值進行
排名
select col_g,col_a,sum(col_b),dense_rank()
over (partition by col_g order by sum
(col_b) desc ) ranks
from test_tbl
group by col_g,col_a這個SQL加了partition
by先按G列分組，結果如下
COL_G COL_A SUM(COL_B) RANKS
---------- ---------- ----------
----------
G1 A 475 1
G2 C 363 1
G2 B 154 2
G2 E 154 2
G2 D 66 3
G3 G 255 1
G3 F 154 2
可以看到名次都是在G列的組別發生變化時，就會重新開始新排列
;

總結

以上是生活随笔為你收集整理的分组求和SQL示例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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