cube 数据立方体(Data Cube),是多维模型的一个形象的说法.(关于多维模型这里不讲述,在数据仓库设计过程中还挺重要的,有兴趣自行查阅) 立方体其本身只有三维,但多维模型不仅限于三维模型,可以组合更多的维度 为什么叫数据立方体? 一方面是出于更方便地解释和描述,同时也是给思维成像和想象的空间: 另一方面是为了与传统关系型数据库的二维表区别开来 下图为数据立方体的形象图 其实并不用把cube理解得很高大上,只要理解为分别按照不同维度进行聚合. hive中也有cube函数,可以实现多个任意

在上一篇文章里我讨论了SQL Server里Grouping Sets的功能.从文中的例子可以看到,通过简单定义需要的分组集是很容易进行各自分组.但如果像从所给的列集里想要有所有可能的分布——即所谓的幂集(Power Set),要怎么做呢? 当然,你可以用grouping set的语法功能来手动生成幂集,但那需要写一大堆的代码.因此今天我向你展示下grouping set功能支持的2个从句:CUBE和ROLLUP从句. CUBE从句 使用CUBE从句,对于提供的列集,你可以生成所有可能的分组集.

要使用CUBE,首先要了解GROUP BY. 其实CUBE和ROLLUP区别不太大,只是在基于GROUP BY 子句创建和汇总分组的可能的组合上有一定差别,CUBE将返回的更多的可能组合.如果在GROUP BY子句中有N个列或者是有N个表达式的话,SQLSERVER在结果集上会返回2的N-1次幂个可能组合. 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 ROLLUP就是将GROUP

分析函数cube和rollup魅力首先请看下面例子1)创建表create table group_test (group_id int, job varchar2(10), name varchar2(10), salary int);2)初始化表insert into group_test values (10,'Coding', 'Bruce',1000);insert into group_test values (10,'Programmer','Clair',1000);insert

偶然在网上看到一篇文章,讲到数据汇总,提到了CUBE,感觉有些晦涩,想试着自己表述一下.同时,个人也认为CUBE还是很有用的,对SQL或数据分析感兴趣的小伙伴不妨了解一下,或许有用呢! 先设定个需求,想要分别按[性别].[籍贯].[年龄]或[成绩级别]统计下表中学生的数量,再进一步,需要将这些条件相结合统计,同时满足某两项或更多条件的学生数量.数据表格如下: 我们可以逐层来理解[GROUP BY][WITH ROLLUP][WITH CUBE]如何来完成数据汇总 第一层:[GROUP BY] [

1.用 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

转自:https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e25554/aggreg.htm#DWHSG8618 CUBE Syntax CUBE appears in the GROUP BY clause in a SELECT statement. Its form is: SELECT … GROUP BY CUBE (grouping_column_reference_list) Example 21-4 CUBE SELECT channe

-- GROUPING SETS作为GROUP BY的子句,允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统计选项,可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起来. select device_id ,os_id ,app_id ,count(user_id) from test_xinyan_reg group by device_id,os_id,app_id grouping sets((device_id),(os_id),(device_id,o

<?php/*Utf-8.gb2312都支持的汉字截取函数cut_str(字符串, 截取长度, 开始长度, 编码);编码默认为 utf-8开始长度默认为 0*/ function cut_str($string, $sublen, $start = 0, $code = 'UTF-8'){    if($code == 'UTF-8')    {        $pa = "/[\x01-\x7f]|[\xc2-\xdf][\x80-\xbf]|\xe0[\xa0-\xbf][\x80-\

oracle group by中rollup和cube的区别:  Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外,还支持ROLLUP和CUBE语句. 如果是ROLLUP(A, B, C)的话,先会对(A.B.C)进行GROUP BY,然后对(A.B)进行GROUP BY,然后是(A)进行GROUP BY,最后对全表进行GROUP BY操作: 如果是GROUP BY CUBE(A, B, C),则首先会对(A.B.C)进行GROUP BY,然后依次是(A.B),(A.C),(A),(B.C)

其实还是写一个Demo 比较好 USE tempdb IF OBJECT_ID( 'dbo.T1' , 'U' )IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE dbo.T1; END; GO CREATE TABLE dbo.T1 ( id INT , productName ) , price MONEY , num INT , amount INT , operatedate DATETIME ) GO DECLARE @i INT DECLARE @rand MONEY DEC

先看代码: 表结构如下: emp表 EMPNO                                     NOT NULL NUMBER(4) ENAME                                              VARCHAR2(10) JOB                                                VARCHAR2(9) MGR                                         

1.cube简称数据魔方,可以实现hive多个任意维度的查询,cube(a,b,c)则首先会对(a,b,c)进行group by,然后依次是(a,b),(a,c),(a),(b,c),(b),(c),最后在对全表进行group by,他会统计所选列中值的所有组合的聚合 select device_id,os_id,app_id,client_version,from_id,count(user_id) from test_xinyan_reg group by device_id,os_id,a

val df6 = spark.sql("select gender,children,max(age),avg(age),count(age) from Affairs group by Cube(gender,children) order by 1,2") df6.show +------+--------+--------+--------+----------+ |gender|children|max(age)|avg(age)|count(age)| +------+--

概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时.天.月的UV数. 数据准备 数据格式 ,,cookie1 ,,cookie5 ,,cookie7 ,,cookie3 ,,cookie2 ,,cookie4 ,,cookie4 ,,cookie2 ,,cookie3 ,,cookie5 ,,cookie6 ,,cookie3 ,,cookie2 ,,cookie1

1.原始数据 --方法-: --以单位分组,计算每类特殊情况的合计以及按照单位的小计数 with a as (SELECT b.szfz, case  when tsqk is not null then  tsqk  else  -1  end tsqk1, sum(tsqksl) tsqksl FROM stat_tsqk_dw b group by rollup(szfz, tsqk)) select * from a pivot(sum(tsqksl) for tsqk1 in(32,

   rollup(),cube(),grouping sets()   上面这几个函数,是对group by分组功能做的功能扩展. a.rollup()   功能:在原结果基础上追加一行总合计记录   rollup(字段1,字段2)会追加按字段1进行的合计记录,   最后再追加一个总合计记录     select deptno,count(*)   from emp   group by rollup(deptno);     select deptno,job,count(*)   from

为了提高开发者的易用性,Rafy 领域实体框架在很早开始就已经支持使用 Linq 语法来查询实体了.但是只支持了一些简单的.常用的条件查询,支持的力度很有限.特别是遇到对聚合对象的查询时,就不能再使用 Linq,而只能通过构造底层查询树的接口来完成了.由于开发者的聚合查询的需求越来越多,所以本周我们将这部分进行了增强. 接下来,本文将说明 Rafy 框架原来支持的 Linq 语法,以及最新加入的聚合查询支持及用法.   使用 Linq 查询的代码示例 public WarehouseList G

Myth 是一个预处理器,有点类似于 CSS polyfill .Myth 让你写纯粹的 CSS,同时还让你可以使用类似 LESS 和 Sass 的工具.您仍然可以使用变量和数学函数,就像你在其它预处理器中使用的一样. 您可能感兴趣的相关文章 Web 前端开发精华文章推荐[系列十二] 精选12款优秀 jQuery Ajax 分页插件和教程 10大流行的 Metro UI 风格 Bootstrap 主题 8款效果精美的 jQuery 加载动画和进度条插件 推荐35款精致的 CSS3 和 HTML5

一.要让excel脚本支持Microsoft VBScript Regular Expressions 5.5 ,按快捷键alt+F11,出现下图界面,操作如图示: 二.添加VBA代码: 代码添加完毕后,关闭该窗口. Function regex(strInput As String, matchPattern As String, Optional ByVal outputPattern As String = "$0") As Variant Dim inputRegexObj A