以往的查询sql: select area,month,sum(money) from saleorder group by area,month 然后广州，深圳的合计和所有地区合计都需要在程序里自行累计 1.其实可以使用如下sql: select area,month,sum(total_sale) from saleorder group by rollup(area,month) 就能产生和报表一模一样的纪录 2.如果year不想累加，可以写成 select year,month,area,sum(total_sale) from saleorder group by year, rollup(month,area) 另外oracle 9i还支持如下语法: select year,month,area,sum(total_sale) from saleorder group by rollup((year,month),area) 3.如果使用cube(area,month)而不是rollup(area,month)，除了获得每个地区的合计之外，还将获得每个月份的合计，在报表最后显示。 4.grouping让合计列更好读 rollup在显示广州合计时，月份列为null，但更好的做法应该是显示为"所有月份" grouping就是用来判断当前column是否是一个合计列，1为yes，然后用decode把它转为"所有月份" select decode(grouping(area),1,'所有地区',area) area, decode(grouping(month),1,'所有月份',month), sum(money) from saleorder group by rollup(area,month); 2.对多级层次查询的start with.....connect by 比如人员组织,产品类别,oracle提供了很经典的方法 select level, name, emp_id,manager_emp_id from employee start with manager_emp_id is null connect by prior emp_id = manager_emp_id; 上面的语句demo了全部的应用,start with指明从哪里开始遍历树,如果从根开始,那么它的manager应该是null,如果从某个职员开始,可以写成emp_id='11' connect by 就是指明父子关系,注意prior位置 另外还有一个level列,显示节点的层次 3.更多报表/分析决策功能 3.1 分析功能的基本结构 分析功能() over( partion子句,order by子句,窗口子句) 概念上很难讲清楚,还是用例子说话比较好. 3.2 row_number 和 rank, dense_rank 用于选出top 3 sales这样的报表 当两个业务员可能有相同业绩时,就要使用rank和dense_rank 比如 金额 rownum rank dense_rank 张三 4000元 1 1 1 李四 3000元 2 2 2 钱五 2000元 3 3 3 孙六 2000元 4 3 3 丁七 1000元 5 5 4 这时,应该把并列第三的钱五和孙六都选进去,所以用ranking功能比rownumber保险.至于desnse还是ranking就看具体情况了。 select salesperson_id, sum(tot_sales) sp_sales, rank( ) over (order by sum(tot_sales) desc) sales_rank from orders group by salesperson_id 3.3 ntile 把纪录平分成甲乙丙丁四等 比如我想取得前25%的纪录,或者把25%的纪录当作同一个level平等对待,把另25%当作另一个level平等对待 select cust_nbr, sum(tot_sales) cust_sales, ntile(4) over (order by sum(tot_sales) desc) sales_quartile from orders group by cust_nbr order by 3,2 desc; ntitle(4)把纪录以 sum(tot_sales)排序分成4份. 3.4 辅助分析列和windows function 报表除了基本事实数据外,总希望旁边多些全年总销量,到目前为止的累计销量,前后三个月的平均销量这样的列来参考. 这种前后三个月的平均和到目前为止的累计销量就叫windows function, 见下例 select month, sum(tot_sales) monthly_sales, sum(sum(tot_sales)) over (order by month rows between unbounded preceding and current row) max_preceeding from orders group by month order by month;
select month, sum(tot_sales) monthly_sales, avg(sum(tot_sales)) over (order by month rows between 1 preceding and 1 following) rolling_avg from orders group by month order by month; windows function的关键就是windows子句的几个取值 1 preceding 之前的一条记录 1 following 之后的一条记录 unbounded preceding 之前的所有记录 current row 当前纪录 4.subquery总结 subquery天天用了,理论上总结一下.subquery 分三种 1.noncorrelated 子查询 最普通的样式. 2.correlated subqueries 把父查询的列拉到子查询里面去,头一回cyt教我的时候理解了半天. 3.inline view 也被当成最普通的样式用了. 然后noncorrelated 子查询又有三种情况 1.返回一行一列 where price < (select max(price) from goods ) 2.返回多行一列 where price>= all (select price from goods where type=2) or where not price< any(select price from goods where type=2) 最常用的in其实就是=any() 3.返回多行多列 一次返回多列当然就节省了查询时间 update monthly_orders set (tot_orders, max_order_amt) = (select count(*), max(sale_price) from cust_order)
delete from line_item where (order_nbr, part_nbr) in (select order_nbr, part_nbr from cust_order c)
