rollup 与 cube 这两个聚集函数相对于其他的聚集函数来说比较复杂点。如果有适用的场景适用rollup 与cube 可以事半功倍的效果。先来学习rollup。

rollup

在select 语句中使用rollup 会计算多级（multiple levels）的分类汇总，通过指定的一组维度。rollup 只是对group by 子句进行简单的扩展，所以语法很容易掌握。效率也很高，只会带来很小的查询开销。

rollup 语法格式：

select ... group by rollup(grouping_column_reference_list)

示例说明：

我想知道：

1、每个部门，每个工作岗位的平均工资，最高工资。

2、每个部门的平均工资，最高工资。

3、整个公司的平均工作，最高工资。

并且只使用一条select 语句实现。实现如下

我通过使用 group rollup 实现了上述的查询，如果把上面的需求转换成多个select 语句在通过union all的话对应为。

select department_id,job_id,avg(salary),max(salary)

from hr.employees

group by department_id,job_id

union all

select department_id,null,avg(salary),max(salary)

from hr.employees

group by department_id

union all

select null,null,avg(salary),max(salary)

from hr.employees;

这样变的更加复杂了，所有多亏了那个rollup 函数。rollup 函数的求值过程是这样的。

对于： group by rollup (department_id,job_id)

1、先按照正常的group by 语句进行聚集一次。在这里实质上就是

select department_id,job_id,avg(salary),max(salary)

from hr.employees

group by department_id,job_id；

2、更加rollup 中参照的列表，进一步进行聚集。在这里实质上就是

select department_id,null,avg(salary),max(salary)

from hr.employees

group by department_id;

3、进行一个总的聚集。

select null,null,avg(salary),max(salary)

from hr.employee;

所以如果rollup 中参照的列的个数是n,那么将会进行 n+1 级聚集。

结果是一样的，不过个人认为使用rollup 或者把上面的3 条select 语句捆绑为一条语句，查询输出的结果可读性就没有那么好了。比如department_id,job_id 都是空的那一列对应的是hr.employees

表中总的平均工资，最高工资。

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聚集函数之rollup