1、cube:生成多维数据集,包含各维度可能组合的交叉表格,使用with 关键字连接 with cube
根据需要使用union all 拼接
判断 某一列的null值来自源数据还是 cube 使用GROUPING关键字
GROUPING([档案号]) = 1 : null值来自cube(代表所有的档案号)
GROUPING([档案号]) = 0 : null值来自源数据
举例:
SELECT * INTO ##GET FROM (SELECT * FROM ( SELECT CASE WHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN '合计' ELSE [档案号] END AS '档案号', CASE WHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN '合计' ELSE [系列] END AS '系列', CASE WHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN '合计' ELSE [店长] END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余', CASE WHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN '合计' ELSE [店名] END AS '店名' FROM ##PudianCard GROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列] WITH cube HAVING GROUPING([店名]) != 1 AND GROUPING([档案号]) = 1 --AND GROUPING([系列]) = 1 ) AS M UNION ALL (SELECT * FROM ( SELECT CASE WHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN '合计' ELSE [档案号] END AS '档案号', CASE WHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN '合计' ELSE [系列] END AS '系列', CASE WHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN '合计' ELSE [店长] END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余', CASE WHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN '合计' ELSE [店名] END AS '店名' FROM ##PudianCard GROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列] WITH cube HAVING GROUPING([店名]) != 1 AND GROUPING([店长]) != 1 ) AS P ) UNION ALL (SELECT * FROM ( SELECT CASE WHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN '合计' ELSE [档案号] END AS '档案号', CASE WHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN '合计' ELSE [系列] END AS '系列', CASE WHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN '合计' ELSE [店长] END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余', CASE WHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN '合计' ELSE [店名] END AS '店名' FROM ##PudianCard GROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列] WITH cube HAVING GROUPING([店名]) != 1 AND GROUPING([店长]) != 1 ) AS W ) UNION ALL (SELECT * FROM ( SELECT CASE WHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN '合计' ELSE [档案号] END AS '档案号', CASE WHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN '合计' ELSE [系列] END AS '系列', CASE WHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN '合计' ELSE [店长] END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余', CASE WHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN '合计' ELSE [店名] END AS '店名' FROM ##PudianCard GROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列] WITH cube HAVING GROUPING([店名]) = 1 AND GROUPING([店长]) = 1 AND GROUPING([档案号]) = 1 ) AS K ) ) AS T
2、rollup:功能跟cube相似
3、将某一列的数据作为列名,动态加载,使用存储过程,拼接字符串
DECLARE @st nvarchar (MAX) = '';SELECT @st =@st + 'max(case when [系列]=''' + CAST ([系列] AS VARCHAR) + ''' then [总剩余] else null end ) as [' + CAST ([系列] AS VARCHAR) + '],' FROM ##GET GROUP BY [系列]; print @st;
4、根据某一列分组,分别建表
SELECT 'select ROW_NUMBER() over(order by [卡项] desc) as [序号], [会员],[档案号],[卡项],[剩余次数],[员工],[店名] into ' + ltrim([店名]) + ' from 查询 where [店名]=''' + [店名] + ''' ORDER BY [卡项] desc' FROM 查询 GROUP BY [店名]
总结
以上就是本文关于SQLserver中cube:多维数据集实例详解的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅:MYSQL子查询和嵌套查询优化实例解析、几个比较重要的MySQL变量、ORACLE SQL语句优化技术要点解析等,有什么问题可以随时留言,小编会及时回复大家的。感谢各位对本站的支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2024年11月23日
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