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                         /  --1 UNION 运算符是将两个或更多查询的结果组合为单个结果集  使用 UNION 组合查询的结果集有两个最基本的规则:  1。所有查询中的列数和列的顺序必须相同。  2。数据类型必须兼容  a.UNION的结果集列名与第一个select语句中的结果集中的列名相同,其他select语句的结果集列名被忽略  b.默认情况下,UNION 运算符是从结果集中删除重复行。如果使用all关键字,那么结果集将包含所有行并且不删除重复行  c.sql是从左到右对包含UNION 运算符的语句进行取值,使用括号可以改变求值顺序  --例如:  /  select  from tablea  union all  (  select  from tableb  union all  select  from tablec  )  /  这样就可以先对tableb和tablec合并,再合并tablea  d.如果要将合并后的结果集保存到一个新数据表中,那么into语句必须加入到第一条select中  e.只可以在最后一条select语句中使用 order by 和 compute 子句,这样影响到最终合并结果的排序和计数汇总  f.group by 和 having 子句可以在单独一个select查询中使用,它们不影响最终结果  /  --2 CUBE 汇总数据  /  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。  /  --下列查询返回的结果集中,将包含 Item 和 Color 的所有可能组合的 Quantity 小计:  -->Title:生成測試數據  -->Author:wufeng4552  -->Date :2009-09-10 14:36:20  if not object_id('Tempdb..#t') is null  drop table #t  Go  Create table #t([Item] nvarchar(5),[Color] nvarchar(4),[Quantity] int)  Insert #t  select N'Table',N'Blue',124 union all  select N'Table',N'Red',223 union all  select N'Chair',101 union all  select N'Chair',210  Go  select [Item], [Color], sum([Quantity])[Quantity]  from #t group by [Item],[Color] with cube  /  Item Color Quantity  ----- ----- -----------  Chair Blue 101  Chair Red 210  Chair NULL 311  Table Blue 124  Table Red 223  Table NULL 347  NULL NULL 658  NULL Blue 225  NULL Red 433  /  /CUBE 操作所生成的空值带来一个问题:如何区分 CUBE 操作所生成的 NULL 值和从实际数据中返回的 NULL 值?  这个问题可用 GROUPING 函数解决。  如果列中的值来自事实数据,则 GROUPING 函数返回 0;如果列中的值是 CUBE 操作所生成的 NULL,则返回 1。  在 CUBE 操作中,所生成的 NULL 代表全体值。可将 SELECT 语句写成使用 GROUPING 函数将所生成的 NULL 替换为字符串 ALL。  因为事实数据中的 NULL 表明数据值未知,所以 SELECT 语句还可译码为返回字符串 UNKNOWN 替代来自事实数据的 NULL。  例如:  /  -->Title:生成測試數據  -->Author:wufeng4552  -->Date :2009-09-10 14:36:20  if not object_id('Tempdb..#t') is null  drop table #t  Go  Create table #t([Item] nvarchar(5),210  Go  select [Item]=case when grouping([Item])=1 then 'ALL' else isnull(Item,'UNKNOWN')end, [Color]=case when grouping([Color])=1 then 'ALL' else isnull([Color],[Color] with cube  /  Item Color Quantity  ----- ----- -----------  Chair Blue 101  Chair Red 210  Chair ALL 311  Table Blue 124  Table Red 223  Table ALL 347  ALL ALL 658  ALL Blue 225  ALL Red 433  (9 個資料列受到影響)  /  /  包含带有许多维度的 CUBE 的 SELECT 语句可能生成很大的结果集,因为这些语句会为所有维度中值的所有组合生成行。  这些大结果集包含的数据可能过多而不易于阅读和理解。这个问题有一种解决办法是将 SELECT 语句放在视图中:  /  create view view_cube  as  select [Item]=case when grouping([Item])=1 then 'ALL' else isnull(Item, sum([Quantity])[Quantity]  from tb group by [Item],[Color] with cube --視圖中不能用臨時表,故改之  --然后即可用该视图来只查询您感兴趣的维度值:  SELECT   FROM InvCube  WHERE Item = 'Chair' AND Color = 'ALL'  /  Item Color QtySum  -------------------- -------------------- ---------  Chair ALL 311.00  /  --3 ROLLUP 汇总数据  /  用 ROLLUP 汇总数据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 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。 例如,简单表 #t  中包含:Item Color Quantity  /  select [Item]=case when grouping([Item])=1 then 'ALL' else isnull(Item,[Color] with rollup  /  Item Color Quantity  ----- ----- -----------  Chair Blue 101  Chair Red 210  Chair ALL 311  Table Blue 124  Table Red 223  Table ALL 347  ALL ALL 658  (7 個資料列受到影響)  /  /  如果查询中的 ROLLUP 关键字更改为 CUBE,那么 CUBE 结果集与上述结果相同,只是在结果集的末尾还会返回下列两行:ALL Blue 225.00  ALL Red 433.00  CUBE 操作为 Item 和 Color 中值的可能组合生成行。  例如,CUBE 不仅报告与 Item 值 Chair 相组合的 Color 值的所有可能组合(Red、Blue 和 Red + Blue),  而且报告与 Color 值 Red 相组合的 Item 值的所有可能组合(Chair、Table 和 Chair + Table)。  对于 GROUP BY 子句中右边的列中的每个值,ROLLUP 操作并不报告左边一列(或左边各列)中值的所有可能组合。例如,  ROLLUP 并不对每个 Color 值报告 Item 值的所有可能组合。  ROLLUP 操作的结果集具有类似于 COMPUTE BY 所返回结果集的功能;然而,ROLLUP 具有下列优点: ROLLUP 返回单个结果集;COMPUTE BY 返回多个结果集,而多个结果集会增加应用程序代码的复杂性。  ROLLUP 可以在服务器游标中使用;COMPUTE BY 不可以。  有时,查询优化器为 ROLLUP 生成的执行计划比为 COMPUTE BY 生成的更为高效。  /                         (编辑:莱芜站长网) 
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