SQLデータをソート、グループ化、要約化するための10 Tips

＃7：集約によってグループを要約化する

　データのグループ化によってデータの分析は行いやすくなるが、ときには単なるグループそのもの以外の情報をもう少し欲しいこともあるだろう。集約関数を追加すると、グループ化されたデータをさらに要約化することが可能になる。たとえば、以下のステートメントではそれぞれの注文について小計を表示する。

SELECT OrderID, Sum(Cost * Quantity) AS OrderTotal FROM Orders GROUP BY OrderID

　ほかのグループと同様に、SELECTとGROUP BYのリストは一致させなければならない。ただし、SELECTで集約を行う場合だけは、ルールの例外なのである。

＃8：集約されたデータを要約化する

　それぞれのグループについて小計を表示することで、さらに要約化を行うことが可能である。SQLのROLLUP演算子を用いると、レコードが一つ余分に表示され、それぞれのグループに関する小計がそこに出力される。余分に表示されたレコードは、集約関数を用いてそれぞれのグループに含まれているレコードをすべて評価した結果となる。以下のステートメントでは、それぞれのグループについて合計を行い、OrderTotalカラムに出力している。

SELECT Customer, OrderNumber, Sum(Cost * Quantity) AS OrderTotal FROM Orders GROUP BY Customer, OrderNumber WITH ROLLUP

　たとえば、あるグループが2つの行からなっており、それぞれのOrderTotalの値が20、25だとすると、ROLLUPの行にはOrderTotalとして45が表示される。ROLLUPの結果に含まれる最初のレコードは、すべてのグループのレコードが評価されるためユニークな値となる。その値は、レコードセット全体の総計なのだ。

　ROLLUPでは、集約関数内でのDISTINCTの使用や、GROUP BY ALL節の使用はサポートされていない。

＃9：それぞれのカラムを要約化する

　CUBE演算子はROLLUPよりもさらに一歩進んでおり、それぞれのグループに含まれているそれぞれの値の合計値を返すことができる。CUBEの結果はROLLUPと似ているが、CUBEではグループ内のそれぞれのカラムにレコードが追加されるのである。以下のステートメントでは、それぞれのグループの小計と共に、それぞれの顧客ごとの合計を追加で表示する。

SELECT Customer, OrderNumber, Sum(Cost * Quantity) AS OrderTotal FROM Orders GROUP BY Customer, OrderNumber WITH CUBE

　CUBEでは最も総合的な要約化がなされる。CUBEは集約とROLLUPの役割を果たすだけでなく、グループを定義する他のカラムも評価するのである。つまり、CUBEは可能なカラムの組み合わせすべてを要約化するのだ。

　CUBEでは、GROUP BY ALLはサポートされていない。

＃10：要約に順番を定める

　（普通そうなのだが）CUBEを使用した結果が混乱を招くようであれば、次のようにGROUPING関数を追加するとよい。

SELECT GROUPING(Customer), OrderNumber, Sum(Cost * Quantity) AS OrderTotal FROM Orders GROUP BY Customer, OrderNumber WITH CUBE

　GROUPING関数を追加すると、結果のレコードそれぞれに2値のカラムが追加される。

• 値が1の場合は、左側の値が要約値である、つまりROLLUPもしくはCUBE演算子を使用した結果である、ということを示す。
• 値が0の場合は、左側の値がオリジナルのGROUP BY節で作成された詳細を表すレコードだということを示す。