这篇文章主要介绍SQLserver中cube多维数据集的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

“专业、务实、高效、创新、把客户的事当成自己的事”是我们每一个人一直以来坚持追求的企业文化。 成都创新互联是您可以信赖的网站建设服务商、专业的互联网服务提供商! 专注于网站制作、网站建设、软件开发、设计服务业务。我们始终坚持以客户需求为导向，结合用户体验与视觉传达，提供有针对性的项目解决方案，提供专业性的建议，创新互联建站将不断地超越自我，追逐市场，引领市场！

1、cube:生成多维数据集，包含各维度可能组合的交叉表格，使用with 关键字连接 with cube

根据需要使用union all 拼接

判断 某一列的null值来自源数据还是 cube 使用GROUPING关键字

GROUPING([档案号]) = 1 ： null值来自cube（代表所有的档案号）
GROUPING([档案号]) = 0 ： null值来自源数据

举例：

SELECT * INTO ##GET
FROM 
  (SELECT *
    FROM ( SELECT
      CASE
      WHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN
      '合计'
      ELSE [档案号]
      END AS '档案号',
      CASE
      WHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN
      '合计'
      ELSE [系列]
      END AS '系列',
      CASE
      WHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN
      '合计'
      ELSE [店长]
      END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余',
      CASE
      WHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN
      '合计'
      ELSE [店名]
      END AS '店名'
    FROM ##PudianCard
    GROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列]
    WITH cube
    HAVING GROUPING([店名]) != 1
        AND GROUPING([档案号]) = 1 --AND GROUPING([系列]) = 1 ) AS M
    UNION
    ALL 
      (SELECT *
        FROM ( SELECT
          CASE
          WHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN
          '合计'
          ELSE [档案号]
          END AS '档案号',
          CASE
          WHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN
          '合计'
          ELSE [系列]
          END AS '系列',
          CASE
          WHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN
          '合计'
          ELSE [店长]
          END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余',
          CASE
          WHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN
          '合计'
          ELSE [店名]
          END AS '店名'
        FROM ##PudianCard
        GROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列]
        WITH cube
        HAVING GROUPING([店名]) != 1
            AND GROUPING([店长]) != 1 ) AS P )
        UNION
        ALL 
          (SELECT *
            FROM ( SELECT
              CASE
              WHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN
              '合计'
              ELSE [档案号]
              END AS '档案号',
              CASE
              WHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN
              '合计'
              ELSE [系列]
              END AS '系列',
              CASE
              WHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN
              '合计'
              ELSE [店长]
              END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余',
              CASE
              WHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN
              '合计'
              ELSE [店名]
              END AS '店名'
            FROM ##PudianCard
            GROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列]
            WITH cube
            HAVING GROUPING([店名]) != 1
                AND GROUPING([店长]) != 1 ) AS W )
            UNION
            ALL 
              (SELECT *
                FROM ( SELECT
                  CASE
                  WHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN
                  '合计'
                  ELSE [档案号]
                  END AS '档案号',
                  CASE
                  WHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN
                  '合计'
                  ELSE [系列]
                  END AS '系列',
                  CASE
                  WHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN
                  '合计'
                  ELSE [店长]
                  END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余',
                  CASE
                  WHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN
                  '合计'
                  ELSE [店名]
                  END AS '店名'
                FROM ##PudianCard
                GROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列]
                WITH cube
                HAVING GROUPING([店名]) = 1
                    AND GROUPING([店长]) = 1
                    AND GROUPING([档案号]) = 1 ) AS K ) ) AS T

2、rollup:功能跟cube相似

3、将某一列的数据作为列名，动态加载，使用存储过程，拼接字符串

DECLARE @st nvarchar (MAX) = '';SELECT @st =@st + 'max(case when [系列]=''' + CAST ([系列] AS VARCHAR) + ''' then [总剩余] else null end ) as [' + CAST ([系列] AS VARCHAR) + '],'
FROM ##GET
GROUP BY [系列]; print @st;

4、根据某一列分组，分别建表

SELECT
				'select ROW_NUMBER() over(order by [卡项] desc) as [序号], [会员],[档案号],[卡项],[剩余次数],[员工],[店名] into ' + ltrim([店名]) + ' from 查询 where [店名]=''' + [店名] + ''' ORDER BY [卡项] desc'
		FROM
			查询
		GROUP BY
			[店名]

以上是“SQLserver中cube多维数据集的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

网站栏目：SQLserver中cube多维数据集的示例分析
网页地址：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/peccip.html