mysql 的分组函数 ROLLUP 语法

  • Oracle: GROUP BY ROLLUP(字段A)

  • MySQL: GROUP BY 字段A WITH ROLLUP

解决方案1:使用 WITH ROLLUPGROUPING()

sql 复制代码
SELECT 
    CASE 
        WHEN GROUPING(C_JXDM) = 1 THEN 2
        ELSE 0 
    END AS N_GROUPING,
    -- GROUPING(C_JXDM) C_JXDM_GROUPING,
    -- GROUPING(C_PXLB) C_PXLB_GROUPING,
    COALESCE(C_JXDM, '合计') AS C_JXDM,
    COALESCE(C_PXLB, '') AS C_PXLB,
    COUNT(*) AS N_CNT
FROM (
    -- 模拟你的数据表
    SELECT 'name1' AS name, '103001' AS C_JXDM, '1' AS C_PXLB
    UNION ALL
    SELECT 'name2', '103001', '1'
    UNION ALL
    SELECT 'name3', '103001', '2'
    UNION ALL
    SELECT 'name4', '103001', '3'
    UNION ALL
    SELECT 'name5', '103001', '3'
    UNION ALL
    SELECT 'name6', '112001', '1'
    UNION ALL
    SELECT 'name7', '112001', '1'
    UNION ALL
    SELECT 'name8', '138001', '2'
) AS t
GROUP BY C_JXDM, C_PXLB WITH ROLLUP
HAVING GROUPING(C_PXLB) = 0 OR (GROUPING(C_JXDM) = 1 AND GROUPING(C_PXLB) = 1)
ORDER BY 
    GROUPING(C_JXDM) ASC,
    C_JXDM,
    GROUPING(C_PXLB) ASC,
    C_PXLB;
sql 复制代码
N_GROUPING	C_JXDM	C_PXLB	N_CNT
0	103001	1	2
0	103001	2	1
0	103001	3	2
0	112001	1	2
0	138001	2	1
2	合计		8

解决方案2:更简洁的写法(MySQL 8.0+)

sql 复制代码
WITH sample_data AS (
    SELECT 'name1' AS name, '103001' AS C_JXDM, '1' AS C_PXLB
    UNION ALL SELECT 'name2', '103001', '1'
    UNION ALL SELECT 'name3', '103001', '2'
    UNION ALL SELECT 'name4', '103001', '3'
    UNION ALL SELECT 'name5', '103001', '3'
    UNION ALL SELECT 'name6', '112001', '1'
    UNION ALL SELECT 'name7', '112001', '1'
    UNION ALL SELECT 'name8', '138001', '2'
)
SELECT 
    CASE 
        WHEN GROUPING(C_JXDM) = 1 THEN 2
        WHEN GROUPING(C_PXLB) = 0 THEN 0
        ELSE 1
    END AS N_GROUPING,
    -- GROUPING(C_JXDM) C_JXDM_GROUPING,
    -- GROUPING(C_PXLB) C_PXLB_GROUPING,
    COALESCE(C_JXDM, '合计') AS C_JXDM,
    COALESCE(C_PXLB, '') AS C_PXLB,
    COUNT(*) AS N_CNT
FROM sample_data
GROUP BY C_JXDM, C_PXLB WITH ROLLUP
-- HAVING GROUPING(C_PXLB) = 0 OR (GROUPING(C_JXDM) = 1 AND GROUPING(C_PXLB) = 1)
ORDER BY 
    GROUPING(C_JXDM),
    C_JXDM,
    GROUPING(C_PXLB),
    C_PXLB;
sql 复制代码
N_GROUPING	C_JXDM	C_PXLB	N_CNT
0	103001	1	2
0	103001	2	1
0	103001	3	2
1	103001		5
0	112001	1	2
1	112001		2
0	138001	2	1
1	138001		1
2	合计		8

加上"HAVING GROUPING(C_PXLB) = 0 OR (GROUPING(C_JXDM) = 1 AND GROUPING(C_PXLB) = 1)" 就只列出明细和总计行

解决方案3:如果只需要明细和总计(2级汇总)

sql 复制代码
WITH sample_data AS (
    SELECT 'name1' AS name, '103001' AS C_JXDM, '1' AS C_PXLB
    UNION ALL SELECT 'name2', '103001', '1'
    UNION ALL SELECT 'name3', '103001', '2'
    UNION ALL SELECT 'name4', '103001', '3'
    UNION ALL SELECT 'name5', '103001', '3'
    UNION ALL SELECT 'name6', '112001', '1'
    UNION ALL SELECT 'name7', '112001', '1'
    UNION ALL SELECT 'name8', '138001', '2'
)
SELECT 
    GROUPING(C_JXDM) + GROUPING(C_PXLB) AS N_GROUPING,
    IFNULL(C_JXDM, '合计') AS C_JXDM,
    IFNULL(C_PXLB, '') AS C_PXLB,
    COUNT(*) AS N_CNT
FROM sample_data
GROUP BY C_JXDM, C_PXLB WITH ROLLUP
HAVING (GROUPING(C_JXDM) = 0 AND GROUPING(C_PXLB) = 0)  -- 明细行
    OR (GROUPING(C_JXDM) = 1 AND GROUPING(C_PXLB) = 1)  -- 总计行
ORDER BY GROUPING(C_JXDM), C_JXDM, GROUPING(C_PXLB), C_PXLB;

N_GROUPING	C_JXDM	C_PXLB	N_CNT
0	103001	1	2
0	103001	2	1
0	103001	3	2
0	112001	1	2
0	138001	2	1
2	合计		8

解释:

  1. N_GROUPING 值

    • 0:表示明细行(既有C_JXDM分组,也有C_PXLB分组)

    • 2:表示总计行(两个维度都汇总了)

  2. GROUPING() 函数

    • 返回0表示该列参与分组

    • 返回1表示该列是ROLLUP汇总的结果

  3. COALESCE/IFNULL:用于处理ROLLUP产生的NULL值

  4. HAVING 子句

    • 过滤掉中间的汇总行(如每个C_JXDM的小计),只保留明细和最终总计

如果你需要不同级别的汇总(如小计+总计),可以调整HAVING子句的条件。

相关推荐
有味道的男人13 分钟前
对接亚马逊平台接口,商品全量信息一键抓取
数据库
Web极客码31 分钟前
2026年Linux VPS安全加固清单:SSH、防火墙与审计就绪配置
运维·服务器·数据库
逻辑驱动的ken2 小时前
Java高频面试考点18
java·开发语言·数据库·算法·面试·职场和发展·哈希算法
qq_392690662 小时前
Redis怎样应对Redis集群整体宕机带来的雪崩
jvm·数据库·python
快乐非自愿3 小时前
Redis--SDS字符串与集合的底层实现原理
数据库·redis·缓存
这儿有一堆花3 小时前
住宅代理(Residential Proxy)技术指南
开发语言·数据库·php
茉莉玫瑰花茶3 小时前
LangChain 核心组件 [ 2 ]
java·数据库·langchain
存在的五月雨4 小时前
Mysql 索引的一些
数据库·mysql
黄俊懿5 小时前
MySQL主从复制:从“异步“到“GTID“,数据同步的进化之路
数据库·sql·mysql·oracle·架构·dba·db
看海的四叔5 小时前
【SQL】SQL-管好你的字符串
大数据·数据库·hive·sql·数据分析·字符串