SQL Server数据库相关数据大汇和

此文章主要向大家描述的是SQL Server数据库的相关数据汇总，完全解析(WITH ROLLUP)我前两天在相关网站看见的SQL Server数据库的数据汇总完全解析(WITH ROLLUP)资料，觉得挺好，就拿出来供大家分享。现有表A，内容如下：

编码 仓库 数量

01 A 6

01 B 7

02 A 8

02 B 9

现在想按编码查询出这种格式:

01 A 6

01 B 7

汇总小计： 13

02 A 8

02 B 9

汇总小计： 17

问：该如何实现？

乍一看，好像很容易，用group by好像能实现？但仔细研究下去，你又会觉得group by也是无能为力，总欠缺点什么，无从下手。那么，到底该如何做呢？别急，SQL Server早就帮我们做好了，下面，跟我来。

首先，让我们来看一段话：

在生成包含小计和合计的报表时，ROLLUP 运算符很有用。ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符所生成的结果集。

CUBE 运算符生成的结果集是多维数据集。多维数据集是事实数据的扩展，事实数据即记录个别事件的数据。扩展建立在用户打算分析的列上。这些列被称为维。多维数据集是一个结果集，其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格。

CUBE 运算符在 SELECT 语句的 GROUP BY 子句中指定。该语句的选择列表应包含维度列和聚合函数表达式。GROUP BY 应指定维度列和关键字 WITH CUBE。结果集将包含维度列中各值的所有可能组合，以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。

CUBE 和 ROLLUP 之间的区别在于：

CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

ROLLUP 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。

看完以上的这段话，悟出了什么没有？假如没有，那么……嘿嘿，你的悟性还不够哟，离“三花棸顶”还早着呢：）。接下来我们再看一段（注意哟，答案马上就揭晓了）：

SELECT 编码, 仓库, Sum(数量) as 数量

FROM A

GROUP BY 编码, 仓库 WITH ROLLUP

关键就是后面的WITH ROLLUP

当然，你也可以用WITH CUBE，但是结果会有点不大一样

可能看完上面这段你还是觉得“云里雾里”，摸不着头脑。实在不明白也没关系，自己动手做。

首先：建一个上面所说的A表，输入几行数据；

接着：打开你的SQL Server查询分析器，连上包含你上面所建A表的服务器，选择包含该表的SQL Server数据库；

然后：Copy上面这段SQL 语句，Paste到查询分析器中，按F5，怎么样？看到下面出来了什么？是不是和我下面的一样？

编码 仓库 数量

01 A 6

01 B 7

01 NULL 13

02 A 8

02 B 9

02 NULL 17

NULL NULL 30

假如你用的是WITH CUBE，结果集的后面还会多出两条（假如你也只是输入示例中的几行数据的话）：

NULL A 14

NULL B 16

咦！奇怪，结果中怎么有那么多“NULL”值？哈，别急，这几行正是我们所要的汇总数据行，不难看出：

01NULL13正是对编码为01的所有仓库中的数量的汇总；02NULL17是对编码为02的所有仓库的数量的汇总；

NULLNULL30是对所有资料行数量的汇总。

如何？答案出来了吧？是不是很简单呢？当然，上面还有点美中不足，那就是有好多“NULL”的存在。如何去掉这些无意义的NULL呢？下面我们再进行优化。

1、用Grouping替换NULL值

SELECT CASE WHEN (GROUPING(编码) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(编码, 'UNKNOWN')

END AS 编码,

CASE WHEN (GROUPING(仓库) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(仓库, 'UNKNOWN')

END AS 仓库,

SUM(数量) AS 数量

FROM A

GROUP BY 编码, 仓库 WITH ROLLUP

适当的运用Case函数

结果我这里就不写了，就是把上面的“NULL”值全部换成“ALL”字符串

2、利用程序做进一步的优化

通常为了显示上的需要，我们必须对以上SQL语句生成的结果做一些优化，下面给出自然语言描述：

WHILE（未到达最后一条记录）｛

IF 编码值不为ALL而仓库值为ALL

｛

将编码值用“小计：”替换，将仓库值用""替换;

将这一行的颜色标示为灰色;

｝

ELSE 编码值为ALL仓库值也为ALL

｛

将编码值用“总计：”替换，将仓库值用""替换;

将这一行的着色标示为淡绿色;

｝

指针移到下一条;

}

以上的相关内容就是对SQL Server数据库的数据汇总完全解析(WITH ROLLUP)的介绍，望你能有所收获。