Einleitung. ROLLUP, CUBE und GROUPING. Markus Jägle Art der Info Technische Background Info (April 2002)

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1 Betrifft Autör: GROUPING_ID Markus Jägle Art der Info Technische Background Info (April 2002) Quelle Aus dem Oracle9i Data Warehousing Guide und den Kursen New Features Oracle9i und SQL für Fortgeschrittene der Trivadis Einleitung Mit der Version Oracle8i wurden die GROUP BY-Funktionen ROLLUP und CUBE eingeführt. Zur Analyse der Aggregate, die durch diese Funktionen erzeugt werden, bot Oracle mit der gleichen Version die Funktion GROUPING an. Da diese Funktion unter Umständen aber viel Speicherplatz in Anspruch nehmen kann, wurde mit der Version Oracle9i eine neue Funktion entwickelt, die dieses Problem lösen soll: die Funktion GROUPING_ID. ROLLUP, CUBE und GROUPING Die mit Oracle8i eingeführte ROLLUP-Funktion erlaubt das Bilden von sortierten Zwischensummen auf jeder Ebene einer Aggregation bis zum Gesamttotal. Zuerst berechnet ROLLUP die in der GROUP BY Klausel spezifizierten Aggregate. Dann werden progressiv Subtotale der höheren Ebenen kreiert und zwar von rechts nach links durch die gruppierenden Attribute navigierend. Zuletzt wird das Gesamttotal ausgegeben (siehe folgendes Beispiel).

2 SQL> SELECT deptno, job, COUNT(*), SUM(sal) 2 FROM emp 3 GROUP BY ROLLUP (deptno, job); DEPTNO JOB COUNT(*) SUM(SAL) CLERK MANAGER PRESIDENT ANALYST CLERK MANAGER CLERK MANAGER SALESMAN rows selected. Beispiel 1: ROLLUP Die CUBE-Funktion, die ebenfalls mit Oracle8i eingeführt wurde, bildet alle möglichen Kombinationen von Subtotalen inklusive das Gesamttotal (asymmetrische Aggregation). Dies erlaubt einfachste Kreuz-Tabellen Reports, wie dies auch in Drill-Down Funktionalitäten von Client-Tools benötigt wird. Die CUBE-Funktion generiert bei Multidimensionalen Analysen alle Subtotale, welche für einen Würfel mit den spezifizierten Dimensionen gebildet werden können (siehe folgendes Beispiel).

3 SQL> SELECT deptno, job, COUNT(*), SUM(sal) 2 FROM emp 3 GROUP BY CUBE(deptno, job); DEPTNO JOB COUNT(*) SUM(SAL) CLERK MANAGER PRESIDENT ANALYST CLERK MANAGER CLERK MANAGER SALESMAN ANALYST CLERK MANAGER PRESIDENT SALESMAN Beispiel 2: CUBE Mit Hilfe der GROUPING Funktion ist es möglich innerhalb einer GROUP BY Expression (siehe ROLLUP und CUBE) die Superaggregate-Rows zu identifizieren. Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der GROUPING-Funktion. GROUPING liefert den Wert 1 zurück, wenn es sich bei dieser Zeile um ein Aggregat/Subtotal handelt, andernfalls wird der Wert 0 zurückgeliefert.

4 SQL> SELECT deptno 2,job 3,COUNT (*) 4,SUM (sal) 5,GROUPING(deptno) AS group_dept 6,GROUPING(job) AS group_job 7 FROM emp 8 GROUP BY CUBE (deptno, job); DEPTNO JOB COUNT(*) SUM(SAL) GROUP_DEPT GROUP_JOB CLERK MANAGER PRESIDENT ANALYST CLERK MANAGER CLERK MANAGER SALESMAN ANALYST CLERK MANAGER PRESIDENT SALESMAN Beispiel 3: CUBE mit GROUPING Im Ergebnis dieses Statements wird in den Spalten GROUP_DEPT und GROUP_JOB durch den Wert 1 ersichtlich, ob es sich bei der jeweiligen Zeile um ein Total handelt. Ist zum Beispiel in der Spalte GROUP_JOB eine 1 vorhanden dann handelt es sich hierbei um das Subtotal aller JOBs einer DEPTNO (wie im Beispiel unter anderem in der 4. Zeile). Die Zeile des Gesamttotals ist dadurch erkennbar, dass in alle GROUPING-Funktionen für alle GROUP BY-Spalten eine 1 zurückgegeben wird (siehe letzte Zeile im Beispiel). GROUPING_ID Da für die Identifizierung der Superaggregate-Rows für jede GROUP BY-Spalte die Information der GROUPING Funktion ausgegeben werden muss, kann dies sehr viel Platz in Anspruch nehmen, wenn das Query-Ergebnis in Tabellen gespeichert werden soll, wie zum Beispiel mit Materialized Views. Zum Beispiel benötigt ein Select-Statement, dass ein GROUP BY über vier Spalten verwendet vier GROUPING Funktionen, um analysiert zu werden.

5 Die Funktion GROUPING_ID bietet eine Möglichkeit, bei der Identifizierung der Superaggregate-Rows Platz zu sparen. Ähnlich wie die GROUPING Funktion identifiziert diese Funktion diese Rows und gibt den GROUP BY-Level als Bit-Vektor zurück. GROUPING_ID nimmt alle 1er und 0er die bei einer Benutzung der GROUPING-Funktion erzeugt würden und formt daraus durch Zusammenfügen einen Bit-Vektor. Der Bit-Vektor wird als Binäre Nummer behandelt und der Wert wird durch die Funktion GROUPING_ID zurückgegeben. Wenn zum Beispiel mit dem Ausdruck CUBE(a, b) eine Gruppierung durchgeführt wird sind folgende Werte möglich. Aggregation Level Bit Vector GROUPING_ID a, b a b Gesamttotal Die folgenden SQL-Statements sollen diese Funktionalität an einem einfachen Beispiel verdeutlichen. In diesen Statements wird lediglich die CUBE-Funktion benutzt, GROUPING_ID lässt sich aber genauso in Kombination mit der ROLLUP-Funktion verwenden.

6 SQL> SELECT deptno,job 2,COUNT (*) 3,SUM (sal) 4,GROUPING(deptno) AS grp_dept 5,GROUPING(job) AS grp_job 6,GROUPING_ID(deptno, job) AS grp_id 7 FROM emp 8 GROUP BY CUBE (deptno, job); DEPTNO JOB COUNT(*) SUM(SAL) GRP_DEPT GRP_JOB GRP_ID CLERK MANAGER PRESIDENT ANALYST CLERK MANAGER CLERK MANAGER SALESMAN ANALYST CLERK MANAGER PRESIDENT SALESMAN Beispiel 4: CUBE mit GROUPING und GROUPING_ID Im Ergebnis des Beispiels 4 wird in der letzen Spalte zusätzlich der Wert des BIT-Vektors (vgl. Beispiel 3) dargestellt. Zum Beispiel ist der BIT-Vektor der letzten Zeile im obigen Beispiel, welche die Gesamtsummen anzeigt, 1 1 und hat somit den Wert 3, der von der Funktion GROUPING_ID zurückgegeben wird. Der BIT-Vektor der Zwischensummen für die Jobs lautet 1 0 (siehe Zeilen 13 bis 17 im obigen Beispiel) und hat den Wert 2. Der BIT-Vektor für die Zwischensummen der Departments (Zeile 4, 8 und 12 im obigen Beispiel) lautet 0 1 und somit gibt die Funktion GROUPING_ID den Wert 1 zurück. Die Zwischensummen für Departments und Jobs besitzen den BIT-Vektor 0 0 und GROUPING_ID gibt der Wert 0 zurück. Um die Superaggregate-Rows auszuwerten sind nun die beiden Spalten mit den Informationen der Funktion GROUPING nicht mehr notwendig und können weggelassen werden.

7 SQL> SELECT deptno,job 2,COUNT (*) 3,SUM (sal) 4,GROUPING_ID(deptno, job) AS grp_id 5 FROM emp 6 GROUP BY CUBE (deptno, job); DEPTNO JOB COUNT(*) SUM(SAL) GRP_ID CLERK MANAGER PRESIDENT ANALYST CLERK MANAGER CLERK MANAGER SALESMAN ANALYST CLERK MANAGER PRESIDENT SALESMAN Beispiel 5: CUBE mit GROUPING_ID Eine mögliche Verwendung dieser Funktion könnte nun wie im folgenden Beispiel aussehen.

8 SQL> SELECT DECODE(GROUPING_ID(deptno, job), 2 1, 'Zwischensumme Department', 3 2, 'Zwischensumme Job', 4 3, 'Gesamtsumme', 5 null) AS Summen 6,deptno 7,job 8,COUNT (*) 9,SUM (sal) 10 FROM emp 11 GROUP BY CUBE (deptno, job); SUMMEN DEPTNO JOB COUNT(*) SUM(SAL) CLERK MANAGER PRESIDENT Zwischensumme Department ANALYST CLERK MANAGER Zwischensumme Department CLERK MANAGER SALESMAN Zwischensumme Department Zwischensumme Job ANALYST Zwischensumme Job CLERK Zwischensumme Job MANAGER Zwischensumme Job PRESIDENT Zwischensumme Job SALESMAN Gesamtsumme Beispiel 6: CUBE mit DECODE der GROUPING_ID

9 Fazit Die Funktion GROUPING_ID ermöglicht es dem Benutzer schnell und übersichtlich die Superaggregate-Rows bei GROUP BY-Expressions zu identifizieren und zu analysieren und er kann somit die Stufe der Aggregation platzsparend und einfach lesbar in einer Spalte darstellen bzw. auswerten. Markus Jägle Mail: Trivadis Projektentwicklung GmbH Tel: Sasbacher Str. 2 Fax: D Freiburg Internet: