GROUP BY 확장
ROLLUP
rollup 은 간단 한 조별 합계 에 비해 소계 와 합 계 를 추 가 했 고 해석 하면 추상 적 이 며 구체 적 인 사례 를 살 펴 보 자.
예 1. 서로 다른 부서 의 임금 의 총화 와 모든 부서 의 임금 의 총 화 를 통계 한다.
SQL> select deptno,sum(sal) from emp group by rollup(deptno);
DEPTNO SUM(SAL)
---------- ----------
10 8750
20 10875
30 9400
29025예 2, 이 예 에서 deptno 를 그룹 으로 나 눈 다음 job 를 그룹 으로 나 눕 니 다.
SQL> select deptno,job,sum(sal) from emp group by rollup(deptno,job);
DEPTNO JOB SUM(SAL)
---------- --------- ----------
10 CLERK 1300 --10 JOB CLERK
10 MANAGER 2450
10 PRESIDENT 5000
10 8750 --10
20 CLERK 1900
20 ANALYST 6000
20 MANAGER 2975
20 10875
30 CLERK 950
30 MANAGER 2850
30 SALESMAN 5600
30 9400
29025 -- ，
13 rows selected.일반적인 그룹 함수 로 구현 하려 면 UNION ALL 문 구 를 사용 하 십시오:
-- ，
select deptno,job,sum(sal) from emp group by deptno,job
union all
--
select deptno,null,sum(sal) from emp group by deptno
union all
--
select null,null,sum(sal) from emp
order by 1,2다음은 이들 의 집행 계획 과 통계 정 보 를 살 펴 보 자.
ROLLUP 문장:
Execution Plan
-----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 11 | 132 | 3 (34)| 00:00:01 |
| 1 | SORT GROUP BY ROLLUP| | 11 | 132 | 3 (34)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 14 | 168 | 2 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
2 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
895 bytes sent via SQL*Net to client
519 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
13 rows processedUNION 모든 문장:
Execution Plan
-----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 15 | 150 | 9 (34)| 00:00:01 |
| 1 | SORT ORDER BY | | 15 | 150 | 8 (75)| 00:00:01 |
| 2 | UNION-ALL | | | | | |
| 3 | HASH GROUP BY | | 11 | 132 | 3 (34)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 14 | 168 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 5 | HASH GROUP BY | | 3 | 15 | 3 (34)| 00:00:01 |
| 6 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 14 | 70 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 7 | SORT AGGREGATE | | 1 | 3 | | |
| 8 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 14 | 42 | 2 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
6 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
895 bytes sent via SQL*Net to client
519 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
13 rows processed같은 기능 이 실현 되면 서 롤 업 은 유 니 온 의 모든 효율 에 비해 크게 향상 되 었 음 을 알 수 있다.
CUBE
cube 는 rollup 에 비해 결과 출력 이 더 상세 합 니 다.
예 1, 이 예 에 서 는 아직 뚜렷 하지 않다.
SQL> select deptno,sum(sal) from emp group by cube(deptno);
DEPTNO SUM(SAL)
---------- ----------
29025
10 8750
20 10875
30 9400예 2. rollup 에 비해 cube 는 직종 이라는 열 을 전문 적 으로 모 았 다.
SQL> select deptno,job,sum(sal) from emp group by cube(deptno,job);
DEPTNO JOB SUM(SAL)
---------- --------- ----------
29025
CLERK 4150
ANALYST 6000
MANAGER 8275
SALESMAN 5600
PRESIDENT 5000
10 8750
10 CLERK 1300
10 MANAGER 2450
10 PRESIDENT 5000
20 10875
20 CLERK 1900
20 ANALYST 6000
20 MANAGER 2975
30 9400
30 CLERK 950
30 MANAGER 2850
30 SALESMAN 5600
18 rows selected.GROUPING SETS
GROUPING SETS 는 ROLLUP 과 CUBE 에 비해 분류 집 계 돼 가 독성 이 더 좋 았 다.
예 1:
SQL> select deptno,job,to_char(hiredate,'yyyy')hireyear,sum(sal) from emp group by grouping sets(deptno,job,to_char(hiredate,'yyyy'));
DEPTNO JOB HIRE SUM(SAL)
---------- --------- ---- ----------
CLERK 4150
SALESMAN 5600
PRESIDENT 5000
MANAGER 8275
ANALYST 6000
30 9400
20 10875
10 8750
1987 4100
1980 800
1982 1300
1981 22825예 2:
SQL> select deptno,job,sum(sal) from emp group by grouping sets(deptno,job);
DEPTNO JOB SUM(SAL)
---------- --------- ----------
CLERK 4150
SALESMAN 5600
PRESIDENT 5000
MANAGER 8275
ANALYST 6000
30 9400
20 10875
10 8750
8 rows selected.이 사례 에 대해 서 는 유 니 온 올 로 어떻게 이 뤄 질 까?
select null deptno,job,sum(sal) from emp group by job
union all
select deptno,null,sum(sal) from emp group by deptno;이들 의 집행 계획 과 통계 정 보 는 각각 다음 과 같다.
GROUPING SETS：
Execution Plan
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 11 | 352 | 10 (20)| 00:00:01 |
| 1 | TEMP TABLE TRANSFORMATION | | | | | |
| 2 | LOAD AS SELECT | SYS_TEMP_0FD9D6795_E71F79 | | | | |
| 3 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 14 | 168 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 4 | LOAD AS SELECT | SYS_TEMP_0FD9D6796_E71F79 | | | | |
| 5 | HASH GROUP BY | | 1 | 19 | 3 (34)| 00:00:01 |
| 6 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D6795_E71F79 | 1 | 19 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 7 | LOAD AS SELECT | SYS_TEMP_0FD9D6796_E71F79 | | | | |
| 8 | HASH GROUP BY | | 1 | 26 | 3 (34)| 00:00:01 |
| 9 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D6795_E71F79 | 1 | 26 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 10 | VIEW | | 1 | 32 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 11 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D6796_E71F79 | 1 | 32 | 2 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
4 recursive calls
24 db block gets
17 consistent gets
3 physical reads
1596 redo size
819 bytes sent via SQL*Net to client
519 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
8 rows processedUNION ALL：
----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8 | 65 | 6 (67)| 00:00:01 |
| 1 | UNION-ALL | | | | | |
| 2 | HASH GROUP BY | | 5 | 50 | 3 (34)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 14 | 140 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 4 | HASH GROUP BY | | 3 | 15 | 3 (34)| 00:00:01 |
| 5 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 14 | 70 | 2 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
4 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
819 bytes sent via SQL*Net to client
519 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
8 rows processedrollup 과 달리 grouping sets 의 효율 이 같은 기능 의 유 니 온 all 구문 보다 낮 다 는 것 은 의외 다.Oracle 이 제공 하 는 방안 을 맹목적 으로 적용 해 서 는 안 될 것 으로 보인다. 적어도 이 사례 에서 그렇다.
다음으로 전송:https://www.cnblogs.com/ivictor/p/4660984.html
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
다양한 언어의 JSONJSON은 Javascript 표기법을 사용하여 데이터 구조를 레이아웃하는 데이터 형식입니다. 그러나 Javascript가 코드에서 이러한 구조를 나타낼 수 있는 유일한 언어는 아닙니다. 저는 일반적으로 '객체'{}...
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