今天用實例總結(jié)一下group by的用法。

歸納一下：group by：ALL ，Cube，RollUP，Compute，Compute by

創(chuàng)建數(shù)據(jù)腳本

Create Table SalesInfo
(Ctiy nvarchar(50),
OrderDate datetime,
OrderID int
)

insert into SalesInfo
select N'北京','2014-06-09',1001
union all
select N'北京','2014-08-09',1002
union all
select N'北京','2013-10-09',1009
union all
select N'大連','2013-08-09',4001
union all
select N'大連','2013-10-09',4002
union all
select N'大連','2013-05-12',4003
union all
select N'大連','2014-11-11',4004
union all
select N'大連','2014-12-11',4005

首先執(zhí)行以下腳本：

select Ctiy,count(OrderID) as OrderCount
from
SalesInfo
group by Ctiy
with cube

可以看到多出了一行 是對所有的訂單數(shù)的匯總

下一個腳本:

select Ctiy,Year(OrderDate) as OrderYear,count(OrderID) as OrderCount
from
SalesInfo
group by Ctiy,Year(OrderDate)
with cube

可以看出來對分組中的維度都進行了匯總,并且還有一個訂單的總和

下一個腳本(注意出現(xiàn)了rollup):

select Ctiy,Year(OrderDate) as OrderYear,count(OrderID) as OrderCount
from
SalesInfo
group by Ctiy,Year(OrderDate)
with rollup

使用rollup會對group by列出的第一個分組字段進行匯總運算

下一個腳本:

select Ctiy,count(OrderID) as OrderCount
from
SalesInfo
where
Ctiy = N'大連'
group by all Ctiy

我們會看到 使用group by all 后,不符合條件的城市也會出現(xiàn),只是訂單數(shù)是零

需要注意的是 All 不能和 cube 和 rollup一起使用,和having一起使用的話,All的功能會失效.

下一個腳本:

select Ctiy,orderdate,orderid
from
SalesInfo
compute count(orderid)

顯示了兩個結(jié)果集,一個是訂單結(jié)果集,一個是訂單總數(shù)結(jié)果集

最后一個腳本:

select Ctiy,orderdate,orderid
from
SalesInfo
order by Ctiy
compute count(orderid) by Ctiy

按照不同的城市,分別顯示該城市的訂單信息,一個顯示該城市的所有訂單數(shù)量

就先說這些了.