如何实现RollUp的合计在上方显示

Question

目前在开发过程中，已经能够实现通过rollup对分组数据进行小计合计项目的显示输出，但是，我们在实际输出需要小计项目在各分组项目的上方显示，不知道应该在sql语句中进行怎样的描述呢？谢谢大家给点意见和思路，谢谢！

Answer 1

本人也考虑过此方法，但感觉有点多此一举的嫌疑，而且，增加这个排序字段，对返回的记录集合影响比较大，（多个分组，多个合计的情况），rollup的用法不是很熟悉，不知道，有没有直接将合计项置上的方法，效率，代码简洁程度才好呀！

Answer 2

本人也考虑过此方法，但感觉有点多此一举的嫌疑，而且，增加这个排序字段，对返回的记录集合影响比较大，（多个分组，多个合计的情况），增加这个排序字段,可只放在中间过程最后结果可以不放这个字段,不就完了?区别是否是小计字段,用grouping()函数

Answer 3

The GROUPING function distinguishes super aggregate rows from regular grouped rows. GROUP BY extensions such as ROLLUP and CUBE produce super aggregate rows where the set of all values is represented by null. Using the GROUPING function, you can distinguish a null representing the set of all values in a super aggregate row from a null in a regular row.
The expr in the GROUPING function must match one of the expressions in the GROUP BY clause. The function returns a value of 1 if the value of expr in the row is a null representing the set of all values. Otherwise, it returns zero. The datatype of the value returned by the GROUPING function is Oracle NUMBER.
Syntax
>&Auml;GROUPING&Auml;&Auml;(expr)&Auml;&Auml;><
Examples
In the following example, which uses the sample tables hr.departments and hr.employees, if the GROUPING function returns 1 (indicating a super aggregate row rather than a regular row from the table), the string "All Jobs" appears in the "JOB" column instead of the null that would otherwise appear:SELECT DECODE(GROUPING(department_name), 1, 'All Departments',
   department_name) AS department,
   DECODE(GROUPING(job_id), 1, 'All Jobs', job_id) AS job,
   COUNT(*) "Total Empl", AVG(salary) * 12 "Average Sal"
   FROM employees e, departments d
   WHERE d.department_id = e.department_id
   GROUP BY ROLLUP (department_name, job_id);
DEPARTMENT                     JOB        Total Empl Average Sal
------------------------------ ---------- ---------- -----------
Accounting                     AC_ACCOUNT          1       99600
Accounting                     AC_MGR              1      144000
Accounting                     All Jobs            2      121800
Administration                 AD_ASST             1       52800
Administration                 All Jobs            1       52800
Executive                      AD_PRES             1      288000
Executive                      AD_VP               2      204000
Executive                      All Jobs            3      232000
Finance                        FI_ACCOUNT          5       95040
Finance                        FI_MGR              1      144000
Finance                        All Jobs            6      103200
.
.
.
This example uses GROUPING to create a set of mask columns for the result set shown in Output 15-3. The mask columns are easy to analyze programmatically.SELECT Time, Region, Department, SUM(Profit) AS Profit,
  GROUPING (Time) as T, 
  GROUPING (Region) as R, 
  GROUPING (Department) as D
  FROM Sales
GROUP BY ROLLUP (Time, Region, Department);
Output 1 shows the results of this query.Output 1Use of GROUPING Function:Time       Region        Department        Profit    T   R   D
----       ------        ----------        ------    -   -   -
1996       Central       VideoRental       75,000    0   0   0
1996       Central       VideoSales        74,000    0   0   0
1996       Central       NULL             149,000    0   0   1
1996       East          VideoRental       89,000    0   0   0
1996       East          VideoSales       115,000    0   0   0
1996       East          NULL             204,000    0   0   1
1996       West          VideoRental       87,000    0   0   0
1996       West          VideoSales        86,000    0   0   0
1996       West          NULL             173,000    0   0   1
1996       NULL          NULL             526,000    0   1   1
1997       Central       VideoRental       82,000    0   0   0
1997       Central       VideoSales        85,000    0   0   0
1997       Central       NULL             167,000    0   0   1
1997       East          VideoRental      101,000    0   0   0
1997       East          VideoSales       137,000    0   0   0
1997       East          NULL             238,000    0   0   1
1997       West          VideoRental       96,000    0   0   0
1997       West          VideoSales        97,000    0   0   0
1997       West          NULL             193,000    0   0   1
1997       NULL          VideoRental      598,000    0   1   1
NULL       NULL          NULL           1,124,000    1   1   1
A program can easily identify the detail rows above by a mask of "0 0 0" on the T, R, and D columns. The first level subtotal rows have a mask of "0 0 1", the second level subtotal rows have a mask of "0 1 1", and the overall total row has a mask of "1 1 1".Output 2 shows an ambiguous result set created using the CUBE extension.Output 2