with rollup .with cube.grouping 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. grouping: 当用 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加行时,附加的列输出值为1,当所添加的行不是由 CUBE 或 ROLLUP 产生时,附加列值为0. ----------------------------------------------------

实现按照不同级别分组统计 关于GROUP BY 中的GROUPING SETS,ROLLUP,CUBE 从需求的角度理解会更加容易些. 需求举例: 假如一所学校只有两个系, 每个系有两个专业, 每个专业有两个班, 须在需要一张按照不同级别统计学生人数的报表 例如: 系别 专业 班级 学生人数 1系         专业1         班级1       班级2     专业2         班级1       班级2   2系         专业1         班级1       班

Oracle grouping和rollup简单测试 SQL,,,) group by department_id order by department_id; DEPARTMENT_ID SUM(SALARY) ------------- ----------- SQL,,,) group by (department_id,first_name) order by department_id; DEPARTMENT_ID FIRST_NAME SUM(SALARY) -----------

参考:https://www.cnblogs.com/nikyxxx/archive/2012/11/27/2791001.html 1.rollup (1)rollup在group by 子句中使用with指定,用于生产包含小计和总计的报表(其实和excel中的分类汇总差不多) with test as ( union all union all union all ) select item,color,sum(quantity) num from test group by item,co

1.group by后带rollup子句 先按一定的规则产生多种分组,然后返回各个分组所产生的结果集的并集,且没有去掉重复数据(统计出的数据是求和还是最大值还是平均值等这就取决于SELECT后的聚合函数).下面举例说明: 例1:Group by rollup(A ,B) //返回如下3个分组的统计结果集的并集,且未去掉重复数据. 第一种:group by A,B 第二种:group by A 第三种:group by NULL (即没有分组,所有数据做一个统计) 例2:Group by roll

scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hcon=new HiveContext(sc)warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for detailshcon: org.apache.spark.sql.hive.HiveCo

转:http://www.111cn.net/database/mssqlserver/43368.htm 本文章介绍了关于sql多级分类汇总实现方法及数据结构,有碰到问题的同学可参考一下. 据库结构如下 类别表 分类id 上级分类id 分类名称 分类级别 排序值 代码如下 复制代码 id parentid categoryname categorylevel ordering c11 c12 c13 c14 c111 c112 然后 内容表是 内容id 类别id ......... 代码如下

我们的hive版本升迁经历了0.7.1 -> 0.8.1 -> 0.9.0,并且线上shark所依赖的hive版本也停留在0.9.0上,在这些版本上有我们自己的bug fix patch和feature enhancement.但是Hive的版本升级很快,新版本中修复了大量bug,新增了很多功能,非常令人兴奋,其中包括对未来hadoop升级为YARN的支持.所以我们准备将hive版本升级为0.11(最近看到mailist上0.12版本也快呼之欲出了,但是保险起见,还是先升级为0.11),  另

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.

本文通过例子展示sum, rollup, cube, grouping的用法. //首先建score表 create table score( class  nvarchar2(20), course   nvarchar2(20), stu_no  number(5), stu_name nvarchar2(20), score   number(2)); //插入数据 insert into score values ('Class_A','Math',10001,'Tough1',95);

分组集(Grouping Sets)是多个分组的并集,用于在一个查询中,按照不同的分组列对集合进行聚合运算,等价于对单个分组使用“union all”,计算多个结果集的并集.使用分组集的聚合查询,返回的select 子句相同,由于select子句只能引用分组列,因此,在单个分组中缺失的分组列,TSQL返回NULL值. TSQL使用 group by 子句分组,有4种不同的语法: group by a,b group by rollup(a,b) group by cube(a,b) group

    分组操作group by 和分组的强化(rollup) 分组操作和分组函数的使用,对于编写SQL语句的人来说,是最基本的概念. 我们来看下面的例子: 在这里我们使用员工表EMP scott@DB01> select * from emp;     EMPNO ENAME      JOB              MGR HIREDATE                   SAL       COMM     DEPTNO ---------- ---------- ---------

说明:Hive之cube.rollup,还有窗口函数,在传统关系型数据(Oracle.sqlserver)中都是有的,用法都很相似. GROUPING SETS 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,下面是几个实例可以帮助我们了解, 以acorn_3g.test_xinyan_reg为例: [dp@YZSJHL19-87 xjob]$ h

第8章 SQL高级处理:8-2 GROUPING运算符 ■ GROUPING SETS——取得期望的积木● 只使用GROUP BY子句和聚合函数是无法同时得出小计和合计的.如果想要同时得到,可以使用GROUPING运算符. ● 理解GROUPING运算符中CUBE的关键在于形成“积木搭建出的立方体”的印象. ■同时计算出合计行 如果想要获得那样的结果,通常的做法是分别计算出合计行和按照商品种类进行汇总的结果,然后通过 UNION ALL 连接在一起.代码清单8-11 分别计算出合计行和汇总结果再

约束 注释 你可以给你的 SQL 语句添加注释来增加可读性和可维护性. SQL 语句中注释的分隔如下: l  双连字符“--”.所有在双连字符之后直到行尾的内容都被 SQL 解析器认为是注释. l  “/*”和“*/”.这种类型的注释用来注释多行内容.所有在引号符“/*”和关闭符“*/”之间 的文字都会被 SQL 解析器忽略. 标识符 标识符用来表示 SQL 语句中的名字,包括表名.视图名.同义字.列名.索引名.函数名.存储过程名.用户名.角色名等等.有两种类型的标识符:未分隔标识符和分隔标识符

1.GROUP BY 标准分组 1.1.GROUP BY 概述 1.2.WHERE 和 HAVING 的区别? 2.GROUP BY 扩展分组 2.1.ROLLUP 分组 2.2.CUBE 分组 2.3.GROUPING SETS 分组 2.4.复杂分组(组合列分组.重复列分组.连接分组) 3.GROUP BY 扩展函数 3.1.GROUPING 函数 3.2.GROUPING_ID 函数 3.3.GROUP_ID 函数 4.总结 1.GROUP BY 标准分组 为了便于讲述,我将把简单 GRO

在实际运用中.比方在数据仓库中,常常须要对数据进行多维分析.不仅须要标准分组的结果(相当于 GROUP BY),还须要不同维度的小计(简单 GROUP BY 中取部分列分组)和合计(不分组).从而 提供多角度的数据分析.对于这样的复杂分组需求,简单 GROUP BY 非常难达到这样的目的,当然.我们能够 使用 UNION 或 UNION ALL 将不同维度的分组结果联合起来,但性能往往不好,此时,我们能够使用扩 展 GROUP BY 来满足实际运用中出现的大部分多维分组问题. 1. 扩展 GRO

本文翻译自官网:SQL https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sql.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 这是Flink 支持的 数据定义语言(DDL) 和数据操纵语言的完整列表. 查询 指定查询 支持语法 操作 DDL 指定 DDL 创建表 删除表 Data Types Reserved保留关键字 查询 SQL查询使用TableEnvironment 的 sqlQu

-- MySQL中的语句都能用,不再一一描述,只记录一些不同 详情见Inceptor 6.0文档 3.4.4查询语句这节 -- 查询语句 SELECT开头,可以通过添加多种从句从Inceptor中的表中获得信息. -- 最常使用的数据查询语句的语法如下: SELECT [ALL | DISTINCT] select_expression, select_expression, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUPBY co

摘要:本文首先简单介绍 Grouping Sets 的用法,然后以 Spark SQL 作为切入点,深入解析 Grouping Sets 的实现机制. 本文分享自华为云社区<深入理解 SQL 中的 Grouping Sets 语句>,作者:元闰子. 前言 SQL 中 Group By 语句大家都很熟悉,根据指定的规则对数据进行分组,常常和聚合函数一起使用. 比如,考虑有表 dealer,表中数据如下: 如果执行 SQL 语句 SELECT id, sum(quantity) FROM deal

Hive Documentation https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home 2016-12-22  14:52:41 ANTLR (ANother Tool for Language Recognition) http://www.antlr.org/ 2016-12-15  22:59:16 UDF <LanguageManual UDF>:https://cwiki.apache.org/confluence/displ