Oracle之分組合計、百分比詳解

    日常工作中，我們常常需要開發報表或者統計一些數據的百分比、合計，這時候，下面的幾個函數可以很快地解決問題 。它們不僅sql語句少，而且性能更好。下圖即爲我們這次要統計的結果展示。

                                                                   

    常用的函數如下：case when...then...else...end,  regexp_like,  ratio_to_report(score) OVER(),  rollup,  grouping,本文只是展示在sql中如何用這些函數巧妙地統計出這種效果，具體用法可自查閱資料瞭解更多細節。

    首先，需要你統計的東西，類似這樣子：

                                                                   

    本人的表由於數據需要轉換，所以需要使用下面的sql語句進行處理。如有不同，請跳過這一段。

SELECT region, SUM(CASE region
		WHEN 'Africa' THEN 1
		WHEN 'Asia' THEN 1
		WHEN 'Europe' THEN 1
		WHEN 'NorthAmerica' THEN 1
		WHEN 'Oceania' THEN 1
		WHEN 'SouthAmerica' THEN 1
		WHEN 'unkonwn' THEN 1
		ELSE 0
	END) AS score
FROM (
	SELECT CASE 
			WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[A-C]') THEN 'Africa'
			WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[J-R]') THEN 'Asia'
			WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[S-Z]') THEN 'Europe'
			WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[1-5]') THEN 'NorthAmerica'
			WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[6-7]') THEN 'Oceania'
			WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[8-9]') THEN 'SouthAmerica'
			ELSE 'unkonwn'
		END AS region
	FROM test
)
GROUP BY region

     接下來，你統計的數據展示可以再次轉換爲這樣，即這一步可以求百分比：

                                                               

    本人的數據需要轉換，所以需要使用下面的sql語句進行處理。其實就是在這一步用ratio_to_report(aa.score) OVER()處理。如有不同，請跳過這一段。 

SELECT aa.region, aa.score
	, round(ratio_to_report(aa.score) OVER (), 4) AS percents
FROM (
	SELECT region, SUM(CASE region
			WHEN 'Africa' THEN 1
			WHEN 'Asia' THEN 1
			WHEN 'Europe' THEN 1
			WHEN 'NorthAmerica' THEN 1
			WHEN 'Oceania' THEN 1
			WHEN 'SouthAmerica' THEN 1
			WHEN 'unkonwn' THEN 1
			ELSE 0
		END) AS score
	FROM (
		SELECT CASE 
				WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[A-C]') THEN 'Africa'
				WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[J-R]') THEN 'Asia'
				WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[S-Z]') THEN 'Europe'
				WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[1-5]') THEN 'NorthAmerica'
				WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[6-7]') THEN 'Oceania'
				WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[8-9]') THEN 'SouthAmerica'
				ELSE 'unkonwn'
			END AS region
		FROM test
	)
	GROUP BY region
) aa
ORDER BY aa.region

    接下來，就需要我們分組合計了，這個時候，rollup派上用場了。

    使用了rollup後，我們的數據展示變成了：

                                                                   

             下面的sql語句就是爲了展示rollup使用後的效果，並非最後的效果，可以跳過這一段：           

SELECT region, SUM(score) AS score, SUM(percents) AS percents
FROM (
	SELECT aa.region, aa.score
		, round(ratio_to_report(aa.score) OVER (), 4) AS percents
	FROM (
		SELECT region, SUM(CASE region
				WHEN 'Africa' THEN 1
				WHEN 'Asia' THEN 1
				WHEN 'Europe' THEN 1
				WHEN 'NorthAmerica' THEN 1
				WHEN 'Oceania' THEN 1
				WHEN 'SouthAmerica' THEN 1
				WHEN 'unkonwn' THEN 1
				ELSE 0
			END) AS score
		FROM (
			SELECT CASE 
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[A-C]') THEN 'Africa'
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[J-R]') THEN 'Asia'
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[S-Z]') THEN 'Europe'
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[1-5]') THEN 'NorthAmerica'
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[6-7]') THEN 'Oceania'
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[8-9]') THEN 'SouthAmerica'
					ELSE 'unkonwn'
				END AS region
			FROM test
		)
		GROUP BY region
	) aa
	ORDER BY aa.region
) t_test
GROUP BY region WITH ROLLUP;

    當我們使用了rollup後，我們發現，最下面的合計這一行，要進行合計的分類字段region最下面的值是爲空的，所以，配合grouping這個函數使用，即將可以達到我們最後想要的效果。

    grouping函數可以接受一列，返回0或者1。如果列值爲空，那麼grouping()返回1；如果列值非空，那麼返回0。grouping只能在使用rollup或cube的查詢中使用。當需要在返回空值的地方顯示某個值時，grouping()就非常有用。

   下圖是最終的sql語句：

SELECT CASE 
		WHEN grouping(region) = 1 THEN '合計'
		ELSE region
	END AS region, SUM(score) AS score, SUM(percents) AS percents
FROM (
	SELECT aa.region, aa.score
		, round(ratio_to_report(aa.score) OVER (), 4) AS percents
	FROM (
		SELECT region, SUM(CASE region
				WHEN 'Africa' THEN 1
				WHEN 'Asia' THEN 1
				WHEN 'Europe' THEN 1
				WHEN 'NorthAmerica' THEN 1
				WHEN 'Oceania' THEN 1
				WHEN 'SouthAmerica' THEN 1
				WHEN 'unkonwn' THEN 1
				ELSE 0
			END) AS score
		FROM (
			SELECT CASE 
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[A-C]') THEN 'Africa'
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[J-R]') THEN 'Asia'
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[S-Z]') THEN 'Europe'
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[1-5]') THEN 'NorthAmerica'
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[6-7]') THEN 'Oceania'
					WHEN regexp_like(substr(TRANSDAY, 0, 1), '[8-9]') THEN 'SouthAmerica'
					ELSE 'unkonwn'
				END AS region
			FROM test
		)
		GROUP BY region
	) aa
	ORDER BY aa.region
) t_test
GROUP BY region WITH ROLLUP;

    以上就是我們數據最後的展示效果。sql語句可以進一步優化，由於時間問題，後續有時間進一步優化。