Oracle 函数弹窗_initcap函数

create table group_test (group_id int, job varchar2(10), name varchar2(10), salary int);

代码100分

初始化数据

代码100分insert into group_test values (10,"Coding",    "Bruce",1000);
insert into group_test values (10,"Programmer","Clair",1000);
insert into group_test values (10,"Architect", "Gideon",1000);
insert into group_test values (10,"Director",  "Hill",1000);

insert into group_test values (20,"Coding",    "Jason",2000);
insert into group_test values (20,"Programmer","Joey",2000);
insert into group_test values (20,"Architect", "Martin",2000);
insert into group_test values (20,"Director",  "Michael",2000);

insert into group_test values (30,"Coding",    "Rebecca",3000);
insert into group_test values (30,"Programmer","Rex",3000);
insert into group_test values (30,"Architect", "Richard",3000);
insert into group_test values (30,"Director",  "Sabrina",3000);

insert into group_test values (40,"Coding",    "Samuel",4000);
insert into group_test values (40,"Programmer","Susy",4000);
insert into group_test values (40,"Architect", "Tina",4000);
insert into group_test values (40,"Director",  "Wendy",4000);

查询结果

ROLLUP的数据统计效果

select group_id,job,grouping(GROUP_ID),grouping(JOB),sum(salary) from group_test group by rollup(group_id,job);

CUBE 的数据统计效果

总结

代码100分GROUPING 返回1和0 的含义
   如果显示1表示CUBE函数对应的列(例如job字段) 是由于CUBE 函数所产生的空值对应的信息,即对此列进行汇总后计算的结 
   果。
   如果显示0 表示此行对应的这列未参与与ROLLUP 函数分组汇总。
   
   差别
   rollup (a,b)  统计列包含 (a,b),(a),()
   rollup (a,b,c)  统计列包含(a,b,c),(a,b),(a),()
   
   cube(a,b)  统计的列包含(a,b),(a),(b),()
   cube(a,b,c) 统计的列包含 (a,b,c),(a,b),(a,c),(b,c),(a),(b),(c),()

   先按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据

1、rollup介绍：

group by后带rollup子句的功能可以理解为：先按一定的规则产生多种分组，然后按各种分组统计数据。（至于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）。 oracle中rollup和mysql的差不多，但比mysql的强大（mysql只有下面的第1和第2使用方式），且oracle中rollup可以和order by一起使用。具体使用如下：
1）对比没有带rollup的goup by ：

Group by A,B产生的分组种数：1种；
Group by A,B
返回结果集：也就是这一种分组的结果集。

2）带rollup但group by与rollup之间没有任何内容 ：

 A、Group by rollup(A ,B) 产生的分组种数：3种；
 第一种：group by A,B
 第二种：group by A
 第三种：group by NULL
 返回结果集：为以上三种分组统计结果集的并集且未去掉重复数据。

B、Group by rollup(A ,B,C) 产生的分组种数：4种；
 第一种：group by A,B,C
 第二种：group by A,B
 第三种：group by A
 第四种：group by NULL
 返回结果集：为以上四种分组统计结果集的并集且未去掉重复数据。

3）带rollup但groupby与rollup之间还包含有列信息
 A、Group by A , rollup(A ,B) 产生的分组种数：3种；

 第一种：group by A,A,B    等价于group by A,B
 第二种：group by A,A      等价于group by A
 第三种：group by A,NULL  等价于group by A
 返回结果集：为以上三种分组统计结果集的并集且未去掉重复数据。
 
 B、Group by C , rollup(A ,B) 产生的分组种数：3种；
 第一种：group by C,A,B   
 第二种：group by C,A     
 第三种：group by C,NULL  等价于group by C
 返回结果集：为以上三种分组统计结果集的并集且未去掉重复数据。

4）带rollup且rollup子句括号内又使用括号对列进行组合

 A、Group by rollup((A ,B)) 产生的分组种数：2种；

 第一种：group by A,B
 第二种：group by NULL
 返回结果集：为以上两种分组统计结果集的并集且未去掉重复数据。

 B、Group by rollup(A ,(B,C)) 产生的分组种数：3种；

 第一种：group by A,B,C
 第二种：group by A
 第三种：group by NULL
 返回结果集：为以上三种分组统计结果集的并集且未去掉重复数据。

注：对这种情况，可以理解为几个列被括号括在一起时，就只能被看成一个整体，分组时不需要再细化。因此也可推断rollup括号内也顶多加到一重括号，加多重了应该没有任何意义（这个推断我没有做验证的哦）。

2、与rollup组合使用的其它几个辅助函数：

1）grouping()函数：

 必须接受一列且只能接受一列做为其参数。参数列值为空返回1，参数列值非空返回0。（如果参数的列在rollup中，则返回1；否则返回0）
2）grouping_id()函数：
 必须接受一列或多列做为其参数。返回值为按参数排列顺序，依次对各个参数使用grouping()函数，并将结果值依次串成一 串二进制数然后再转化为十进制所得到的值。

例如：grouping(A) = 0 ;grouping(B) = 1;

     则：grouping_id(A,B) = (01)2 = 1;

         grouping_id(B,A)= (10)2 =2;

 3）group_id()函数

  调用时不需要且不能传入任何参数。返回值为某个特定的分组出现的重复次数(第一大点中的第3种情况中往往会产生重复的分组)。重复次数从0开始，例如某个分组第一次出现则返回值为0，第二次出现时返回值为1，……，第n次出现返回值为n-1。

注：使用以上三个函数往往是为了过滤掉一部分统计数据，而达到美化统计结果的作用。

3、cube和rollup区别：

带cube子句的groupby会产生更多的分组统计数据。cube后的列有多少种组合（注意组合是与顺序无关的）就会有多少种分组。

1）假设有n个维度，rollup会有n个聚合：

rollup(a,b)   统计列包含：(a,b)、(a)、()

rollup(a,b,c)统计列包含：(a,b,c)、(a,b)、(a)、()

         ……以此类推ing……

2）假设有n个纬度，cube会有2的n次方个聚合：

cube(a,b)     统计列包含：(a,b)、(a)、(b)、()

cube(a,b,c)  统计列包含：(a,b,c)、(a,b)、(a,c)、(b,c)、(a)、(b)、(c)、()

         ……以此类推ing……