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EmpName BranchName BillType AllTold
admin 昆明分部 报销支付单 1000
admin 昆明分部 报销支付单 200
李四 昆明分部 报销支付单 100
李四 昆明分部 报销支付单 8000
李四 昆明分部 报销支付单 2000
李四 昆明分部 报销支付单 100
admin 昆明分部 报销支付单 111
李四 昆明分部 报销支付单 23000
李四 昆明分部 报销支付单 200
李四 昆明分部 报销支付单 2000
李四 昆明分部 冲销发票 5000
王五 北京分部 报销支付单 1000
王五 北京分部 报销支付单 2000
王五 北京分部 冲销发票 2500
我想要的结果
EmpName BranchName 报销支付单 冲销发票 余额
王五 北京分部 3000 2500 500
小计 3000 2500 500
admin 昆明分部 1311 0 1311
李四 昆明分部 35400 5000 30400
小计 36711 5000 31711
总计 39711 7500 32211
没有小计，总计的交叉表我已经做出来了
SELECT empname,branchname,
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
FROM exoperbill
GROUP BY empname,branchname
结果：
王五 北京分部 3000 2500 500
admin 昆明分部 1311 0 1311
李四 昆明分部 35400 5000 30400
但怎么再按照branchname来分组统计呢？empname列需要保留.
EmpName BranchName BillType AllTold
admin 昆明分部 报销支付单 1000
admin 昆明分部 报销支付单 200
李四 昆明分部 报销支付单 100
李四 昆明分部 报销支付单 8000
李四 昆明分部 报销支付单 2000
李四 昆明分部 报销支付单 100
admin 昆明分部 报销支付单 111
李四 昆明分部 报销支付单 23000
李四 昆明分部 报销支付单 200
李四 昆明分部 报销支付单 2000
李四 昆明分部 冲销发票 5000
王五 北京分部 报销支付单 1000
王五 北京分部 报销支付单 2000
王五 北京分部 冲销发票 2500
我想要的结果
EmpName BranchName 报销支付单 冲销发票 余额
王五 北京分部 3000 2500 500
小计 3000 2500 500
admin 昆明分部 1311 0 1311
李四 昆明分部 35400 5000 30400
小计 36711 5000 31711
总计 39711 7500 32211
没有小计，总计的交叉表我已经做出来了
SELECT empname,branchname,
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
FROM exoperbill
GROUP BY empname,branchname
结果：
王五 北京分部 3000 2500 500
admin 昆明分部 1311 0 1311
李四 昆明分部 35400 5000 30400
但怎么再按照branchname来分组统计呢？empname列需要保留.
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callzjy2 2007-01-13
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aa bb
-- --
王五 北京分部 0 0 3000 2500 500
小计 1 0 3000 2500 500
admin 昆明分部 0 0 1311 0 1311
李四 昆明分部 0 0 35400 5000 30400
小计 1 0 36711 5000 31711
合计 1 1 39711 7500 32211
callzjy2 2007-01-13
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aa bb
-- --
王五 北京分部 0 0 3000 2500 500
小计 1 0 3000 2500 500
admin 昆明分部 0 0 1311 0 1311
李四 昆明分部 0 0 35400 5000 30400
小计 1 0 36711 5000 31711
合计 1 1 39711 7500 32211
-- --
王五 北京分部 0 0 3000 2500 500
小计 1 0 3000 2500 500
admin 昆明分部 0 0 1311 0 1311
李四 昆明分部 0 0 35400 5000 30400
小计 1 0 36711 5000 31711
合计 1 1 39711 7500 32211
callzjy2 2007-01-13
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SELECT
case when grouping(empname)=1 then '' else empname end as empname,
case when grouping(empname)=0 then branchname
when grouping(branchname)=1 then '合计' else '小计' end as branchname,
grouping(empname) as aa,--这样你就看懂了
grouping(branchname)as bb,--这样你就看懂了
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
FROM exoperbill
GROUP BY branchname, empname with rollup
case when grouping(empname)=1 then '' else empname end as empname,
case when grouping(empname)=0 then branchname
when grouping(branchname)=1 then '合计' else '小计' end as branchname,
grouping(empname) as aa,--这样你就看懂了
grouping(branchname)as bb,--这样你就看懂了
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
FROM exoperbill
GROUP BY branchname, empname with rollup
cloudtarget 2007-01-13
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case when grouping(empname)=0 then branchname
when grouping(branchname)=1 then '合计' else '小计' end as branchname,
---------理解这句就已经理解全部了
cloudtarget 2007-01-13
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用 CUBE 汇总数据
CUBE 运算符生成的结果集是多维数据集。多维数据集是事实数据的扩展，事实数据即记录个别事件的数据。扩展建立在用户打算分析的列上。这些列被称为维。多维数据集是一个结果集，其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格。
CUBE 运算符在 SELECT 语句的 GROUP BY 子句中指定。该语句的选择列表应包含维度列和聚合函数表达式。GROUP BY 应指定维度列和关键字 WITH CUBE。结果集将包含维度列中各值的所有可能组合，以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。
例如，一个简单的表 Inventory 中包含：
Item Color Quantity
-------------------- -------------------- --------------------------
Table Blue 124
Table Red 223
Chair Blue 101
Chair Red 210
下列查询返回的结果集中，将包含 Item 和 Color 的所有可能组合的 Quantity 小计：
SELECT Item, Color, SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
下面是结果集：
Item Color QtySum
-------------------- -------------------- --------------------------
Chair Blue 101.00
Chair Red 210.00
Chair (null) 311.00
Table Blue 124.00
Table Red 223.00
Table (null) 347.00
(null) (null) 658.00
(null) Blue 225.00
(null) Red 433.00
我们着重考查下列各行：
Chair (null) 311.00
这一行报告了 Item 维度中值为 Chair 的所有行的小计。对 Color 维度返回了 NULL 值，表示该行所报告的聚合包括 Color 维度为任意值的行。
Table (null) 347.00
这一行类似，但报告的是 Item 维度中值为 Table 的所有行的小计。
(null) (null) 658.00
这一行报告了多维数据集的总计。Item 和 Color 维度的值都是 NULL，表示两个维度中的所有值都汇总在该行中。
(null) Blue 225.00
(null) Red 433.00
这两行报告了 Color 维度的小计。两行中的 Item 维度值都是 NULL，表示聚合数据来自 Item 维度为任意值的行。
使用 GROUPING 区分空值
CUBE 操作所生成的空值带来一个问题：如何区分 CUBE 操作所生成的 NULL 值和从实际数据中返回的 NULL 值？这个问题可用 GROUPING 函数解决。如果列中的值来自事实数据，则 GROUPING 函数返回 0；如果列中的值是 CUBE 操作所生成的 NULL，则返回 1。在 CUBE 操作中，所生成的 NULL 代表全体值。可将 SELECT 语句写成使用 GROUPING 函数将所生成的 NULL 替换为字符串 ALL。因为事实数据中的 NULL 表明数据值未知，所以 SELECT 语句还可译码为返回字符串 UNKNOWN 替代来自事实数据的 NULL。例如：
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
END AS Color,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
多维数据集
CUBE 运算符可用于生成 n 维的多维数据集，即具有任意数目维度的多维数据集。只有一个维度的多维数据集可用于生成合计，例如：
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item WITH CUBE
GO
此 SELECT 语句返回的结果集既显示了 Item 中每个值的小计，也显示了 Item 中所有值的总计：
Item QtySum
-------------------- --------------------------
Chair 311.00
Table 347.00
ALL 658.00
包含带有许多维度的 CUBE 的 SELECT 语句可能生成很大的结果集，因为这些语句会为所有维度中值的所有组合生成行。这些大结果集包含的数据可能过多而不易于阅读和理解。这个问题有一种解决办法是将 SELECT 语句放在视图中：
CREATE VIEW InvCube AS
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
END AS Color,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
然后即可用该视图来只查询您感兴趣的维度值：
SELECT *
FROM InvCube
WHERE Item = 'Chair'
AND Color = 'ALL'
Item Color QtySum
-------------------- -------------------- --------------------------
Chair ALL 311.00
(1 row(s) affected)
CUBE 运算符生成的结果集是多维数据集。多维数据集是事实数据的扩展，事实数据即记录个别事件的数据。扩展建立在用户打算分析的列上。这些列被称为维。多维数据集是一个结果集，其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格。
CUBE 运算符在 SELECT 语句的 GROUP BY 子句中指定。该语句的选择列表应包含维度列和聚合函数表达式。GROUP BY 应指定维度列和关键字 WITH CUBE。结果集将包含维度列中各值的所有可能组合，以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。
例如，一个简单的表 Inventory 中包含：
Item Color Quantity
-------------------- -------------------- --------------------------
Table Blue 124
Table Red 223
Chair Blue 101
Chair Red 210
下列查询返回的结果集中，将包含 Item 和 Color 的所有可能组合的 Quantity 小计：
SELECT Item, Color, SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
下面是结果集：
Item Color QtySum
-------------------- -------------------- --------------------------
Chair Blue 101.00
Chair Red 210.00
Chair (null) 311.00
Table Blue 124.00
Table Red 223.00
Table (null) 347.00
(null) (null) 658.00
(null) Blue 225.00
(null) Red 433.00
我们着重考查下列各行：
Chair (null) 311.00
这一行报告了 Item 维度中值为 Chair 的所有行的小计。对 Color 维度返回了 NULL 值，表示该行所报告的聚合包括 Color 维度为任意值的行。
Table (null) 347.00
这一行类似，但报告的是 Item 维度中值为 Table 的所有行的小计。
(null) (null) 658.00
这一行报告了多维数据集的总计。Item 和 Color 维度的值都是 NULL，表示两个维度中的所有值都汇总在该行中。
(null) Blue 225.00
(null) Red 433.00
这两行报告了 Color 维度的小计。两行中的 Item 维度值都是 NULL，表示聚合数据来自 Item 维度为任意值的行。
使用 GROUPING 区分空值
CUBE 操作所生成的空值带来一个问题：如何区分 CUBE 操作所生成的 NULL 值和从实际数据中返回的 NULL 值？这个问题可用 GROUPING 函数解决。如果列中的值来自事实数据，则 GROUPING 函数返回 0；如果列中的值是 CUBE 操作所生成的 NULL，则返回 1。在 CUBE 操作中，所生成的 NULL 代表全体值。可将 SELECT 语句写成使用 GROUPING 函数将所生成的 NULL 替换为字符串 ALL。因为事实数据中的 NULL 表明数据值未知，所以 SELECT 语句还可译码为返回字符串 UNKNOWN 替代来自事实数据的 NULL。例如：
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
END AS Color,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
多维数据集
CUBE 运算符可用于生成 n 维的多维数据集，即具有任意数目维度的多维数据集。只有一个维度的多维数据集可用于生成合计，例如：
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item WITH CUBE
GO
此 SELECT 语句返回的结果集既显示了 Item 中每个值的小计，也显示了 Item 中所有值的总计：
Item QtySum
-------------------- --------------------------
Chair 311.00
Table 347.00
ALL 658.00
包含带有许多维度的 CUBE 的 SELECT 语句可能生成很大的结果集，因为这些语句会为所有维度中值的所有组合生成行。这些大结果集包含的数据可能过多而不易于阅读和理解。这个问题有一种解决办法是将 SELECT 语句放在视图中：
CREATE VIEW InvCube AS
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
END AS Color,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH CUBE
然后即可用该视图来只查询您感兴趣的维度值：
SELECT *
FROM InvCube
WHERE Item = 'Chair'
AND Color = 'ALL'
Item Color QtySum
-------------------- -------------------- --------------------------
Chair ALL 311.00
(1 row(s) affected)
cloudtarget 2007-01-13
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用 ROLLUP 汇总数据
在生成包含小计和合计的报表时，ROLLUP 运算符很有用。ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符所生成的结果集。有关更多信息，请参见用 CUBE 汇总数据。
CUBE 和 ROLLUP 之间的区别在于：
CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
ROLLUP 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。
例如，简单表 Inventory 中包含：
Item Color Quantity
-------------------- -------------------- --------------------------
Table Blue 124
Table Red 223
Chair Blue 101
Chair Red 210
下列查询将生成小计报表：
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
END AS Color,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH ROLLUP
Item Color QtySum
-------------------- -------------------- --------------------------
Chair Blue 101.00
Chair Red 210.00
Chair ALL 311.00
Table Blue 124.00
Table Red 223.00
Table ALL 347.00
ALL ALL 658.00
(7 row(s) affected)
如果查询中的 ROLLUP 关键字更改为 CUBE，那么 CUBE 结果集与上述结果相同，只是在结果集的末尾还会返回下列两行：
ALL Blue 225.00
ALL Red 433.00
CUBE 操作为 Item 和 Color 中值的可能组合生成行。例如，CUBE 不仅报告与 Item 值 Chair 相组合的 Color 值的所有可能组合（Red、Blue 和 Red + Blue），而且报告与 Color 值 Red 相组合的 Item 值的所有可能组合（Chair、Table 和 Chair + Table）。
对于 GROUP BY 子句中右边的列中的每个值，ROLLUP 操作并不报告左边一列（或左边各列）中值的所有可能组合。例如，ROLLUP 并不对每个 Color 值报告 Item 值的所有可能组合。
ROLLUP 操作的结果集具有类似于 COMPUTE BY 所返回结果集的功能；然而，ROLLUP 具有下列优点：
ROLLUP 返回单个结果集；COMPUTE BY 返回多个结果集，而多个结果集会增加应用程序代码的复杂性。
ROLLUP 可以在服务器游标中使用；COMPUTE BY 不可以。
有时，查询优化器为 ROLLUP 生成的执行计划比为 COMPUTE BY 生成的更为高效。
在生成包含小计和合计的报表时，ROLLUP 运算符很有用。ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符所生成的结果集。有关更多信息，请参见用 CUBE 汇总数据。
CUBE 和 ROLLUP 之间的区别在于：
CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
ROLLUP 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。
例如，简单表 Inventory 中包含：
Item Color Quantity
-------------------- -------------------- --------------------------
Table Blue 124
Table Red 223
Chair Blue 101
Chair Red 210
下列查询将生成小计报表：
SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')
END AS Item,
CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'
ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')
END AS Color,
SUM(Quantity) AS QtySum
FROM Inventory
GROUP BY Item, Color WITH ROLLUP
Item Color QtySum
-------------------- -------------------- --------------------------
Chair Blue 101.00
Chair Red 210.00
Chair ALL 311.00
Table Blue 124.00
Table Red 223.00
Table ALL 347.00
ALL ALL 658.00
(7 row(s) affected)
如果查询中的 ROLLUP 关键字更改为 CUBE，那么 CUBE 结果集与上述结果相同，只是在结果集的末尾还会返回下列两行：
ALL Blue 225.00
ALL Red 433.00
CUBE 操作为 Item 和 Color 中值的可能组合生成行。例如，CUBE 不仅报告与 Item 值 Chair 相组合的 Color 值的所有可能组合（Red、Blue 和 Red + Blue），而且报告与 Color 值 Red 相组合的 Item 值的所有可能组合（Chair、Table 和 Chair + Table）。
对于 GROUP BY 子句中右边的列中的每个值，ROLLUP 操作并不报告左边一列（或左边各列）中值的所有可能组合。例如，ROLLUP 并不对每个 Color 值报告 Item 值的所有可能组合。
ROLLUP 操作的结果集具有类似于 COMPUTE BY 所返回结果集的功能；然而，ROLLUP 具有下列优点：
ROLLUP 返回单个结果集；COMPUTE BY 返回多个结果集，而多个结果集会增加应用程序代码的复杂性。
ROLLUP 可以在服务器游标中使用；COMPUTE BY 不可以。
有时，查询优化器为 ROLLUP 生成的执行计划比为 COMPUTE BY 生成的更为高效。
marco08 2007-01-13
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create table exoperbill(EmpName nvarchar(20), BranchName nvarchar(20), BillType nvarchar(20), AllTold int)
insert exoperbill select 'admin', '昆明分部', '报销支付单', 1000
union all select 'admin', '昆明分部', '报销支付单', 200
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 100
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 8000
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 2000
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 100
union all select 'admin', '昆明分部', '报销支付单', 111
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 23000
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 200
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 2000
union all select '李四', '昆明分部', '冲销发票', 5000
union all select '王五', '北京分部', '报销支付单', 1000
union all select '王五', '北京分部', '报销支付单', 2000
union all select '王五', '北京分部', '冲销发票', 2500
SELECT
case when grouping(empname)=1 then '' else empname end as empname,
case when grouping(empname)=0 then branchname
when grouping(branchname)=1 then '合计' else '小计' end as branchname,
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
FROM exoperbill
GROUP BY branchname, empname with rollup
--result
empname branchname 报销支付单 冲销发票 余额
-------------------- -------------------- ----------- ----------- -----------
王五 北京分部 3000 2500 500
小计 3000 2500 500
admin 昆明分部 1311 0 1311
李四 昆明分部 35400 5000 30400
小计 36711 5000 31711
合计 39711 7500 32211
(6 row(s) affected)
insert exoperbill select 'admin', '昆明分部', '报销支付单', 1000
union all select 'admin', '昆明分部', '报销支付单', 200
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 100
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 8000
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 2000
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 100
union all select 'admin', '昆明分部', '报销支付单', 111
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 23000
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 200
union all select '李四', '昆明分部', '报销支付单', 2000
union all select '李四', '昆明分部', '冲销发票', 5000
union all select '王五', '北京分部', '报销支付单', 1000
union all select '王五', '北京分部', '报销支付单', 2000
union all select '王五', '北京分部', '冲销发票', 2500
SELECT
case when grouping(empname)=1 then '' else empname end as empname,
case when grouping(empname)=0 then branchname
when grouping(branchname)=1 then '合计' else '小计' end as branchname,
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
FROM exoperbill
GROUP BY branchname, empname with rollup
--result
empname branchname 报销支付单 冲销发票 余额
-------------------- -------------------- ----------- ----------- -----------
王五 北京分部 3000 2500 500
小计 3000 2500 500
admin 昆明分部 1311 0 1311
李四 昆明分部 35400 5000 30400
小计 36711 5000 31711
合计 39711 7500 32211
(6 row(s) affected)
xluzhong 2007-01-13
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create table exoperbill(EmpName varchar(10), BranchName varchar(100), BillType varchar(20),AllTold int)
insert into exoperbill
select 'admin','昆明分部','报销支付单',1000 union all
select 'admin','昆明分部','报销支付单',200 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',100 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',8000 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',2000 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',100 union all
select 'admin','昆明分部','报销支付单',111 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',23000 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',200 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',2000 union all
select '李四','昆明分部','冲销发票',5000 union all
select '王五','北京分部','报销支付单',1000 union all
select '王五','北京分部','报销支付单',2000 union all
select '王五','北京分部','冲销发票',2500
select case when flag = 1 then '小计' else isnull(empname,'总计') end,
isnull(branchname,''),[报销支付单],[冲销发票],[余额]
from(
SELECT empname,branchname,
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
,grouping(branchname) as flag
FROM exoperbill
GROUP BY empname,branchname with rollup)t
--结果：
--王五北京分部30002500500
--admin昆明分部131101311
--李四昆明分部35400500030400
--但怎么再按照branchname来分组统计呢？empname列需要保留.
drop table exoperbill
insert into exoperbill
select 'admin','昆明分部','报销支付单',1000 union all
select 'admin','昆明分部','报销支付单',200 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',100 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',8000 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',2000 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',100 union all
select 'admin','昆明分部','报销支付单',111 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',23000 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',200 union all
select '李四','昆明分部','报销支付单',2000 union all
select '李四','昆明分部','冲销发票',5000 union all
select '王五','北京分部','报销支付单',1000 union all
select '王五','北京分部','报销支付单',2000 union all
select '王五','北京分部','冲销发票',2500
select case when flag = 1 then '小计' else isnull(empname,'总计') end,
isnull(branchname,''),[报销支付单],[冲销发票],[余额]
from(
SELECT empname,branchname,
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
,grouping(branchname) as flag
FROM exoperbill
GROUP BY empname,branchname with rollup)t
--结果：
--王五北京分部30002500500
--admin昆明分部131101311
--李四昆明分部35400500030400
--但怎么再按照branchname来分组统计呢？empname列需要保留.
drop table exoperbill
caixia615 2007-01-13
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小计部分可以按EMPNAME模糊查询统计.
vovo2000 2007-01-13
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SELECT
empname = case when grouping(empname) = 1 then '小计' else empname end ,
branchname = case when grouping(branchname) = 1 then '总计' else branchname end ,
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
FROM exoperbill
GROUP BY branchname, empname
with rollup
empname = case when grouping(empname) = 1 then '小计' else empname end ,
branchname = case when grouping(branchname) = 1 then '总计' else branchname end ,
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
FROM exoperbill
GROUP BY branchname, empname
with rollup
xluzhong 2007-01-13
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示例
下面的示例将 royalty 的数值分组，并聚合 advance 的数值。GROUPING 函数应用于 royalty 列。
USE pubs
SELECT royalty, SUM(advance) 'total advance',
GROUPING(royalty) 'grp'
FROM titles
GROUP BY royalty WITH ROLLUP
结果集在 royalty 下显示两个空值。第一个 NULL 代表从表中这一列得到的空值组。第二个 NULL 在 ROLLUP 操作所添加的汇总行中。汇总行显示的是所有 royalty 组的 advance 合计数值，并且在 grp 列中用 1 标识。
下面是结果集：
royalty total advance grp
--------- --------------------- ---
NULL NULL 0
10 57000.0000 0
12 2275.0000 0
14 4000.0000 0
16 7000.0000 0
24 25125.0000 0
NULL 95400.0000 1
下面的示例将 royalty 的数值分组，并聚合 advance 的数值。GROUPING 函数应用于 royalty 列。
USE pubs
SELECT royalty, SUM(advance) 'total advance',
GROUPING(royalty) 'grp'
FROM titles
GROUP BY royalty WITH ROLLUP
结果集在 royalty 下显示两个空值。第一个 NULL 代表从表中这一列得到的空值组。第二个 NULL 在 ROLLUP 操作所添加的汇总行中。汇总行显示的是所有 royalty 组的 advance 合计数值，并且在 grp 列中用 1 标识。
下面是结果集：
royalty total advance grp
--------- --------------------- ---
NULL NULL 0
10 57000.0000 0
12 2275.0000 0
14 4000.0000 0
16 7000.0000 0
24 25125.0000 0
NULL 95400.0000 1
xluzhong 2007-01-13
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SELECT empname,branchname,
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
FROM exoperbill
GROUP BY empname,branchname with rollup
[报销支付单]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) ,
[冲销发票]=sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END),
[余额]=sum(CASE billtype WHEN '报销支付单' THEN alltold ELSE 0 END) - sum(CASE billtype WHEN '冲销发票' THEN alltold ELSE 0 END)
FROM exoperbill
GROUP BY empname,branchname with rollup
mlb2729 2007-01-13
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沙發........
tmc1703 2007-01-13
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去看下 ROLLUP 的用法
xluzhong(Ralph) 的只要改改就可以出来了
xluzhong(Ralph) 的只要改改就可以出来了
jie_zh 2007-01-13
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多谢大家!我验证后给分.
