データをグループ化して表示してみよう（2）：Webブラウザで気軽に学ぶ実践SQL講座（10）（2/3 ページ）

[須々木尚子（すすき なおこ），日本オラクル]

GROUP BYの拡張機能 ROLLUP

　今回のように小計、総計を求める処理をしたい場合、上記のように、3つのSQL文を別々に書き、UNION演算子で結果をひとつにして見せることもできます。しかし、このような書き方では構文が長くなってしまいますよね。

　また、詳しくはコラム欄で紹介しますが、内部的にもSQL文が3回実行されるため、パフォーマンス面でもよくありません。実は、SQLにはもっと簡単に小計や総計を出すためのキーワード「ROLLUP」が用意されています。

　GROUP BYの拡張であるROLLUPを使用すると、図1と同じ処理を、もっと簡単に書くことができます。一般的に「ROLLUP」とは、データを最も細かいグループから総計まで、レベルを上げながら集計する手法です。ROLLUPを使用すると、このような処理をSQL文で実現することができます。

SELECT   グループ化する列名, 関数 (列名), …
FROM     表名
GROUP BY ROLLUP (グループ化列1, グループ化列2…)
・・・

　ROLLUPは、指定した列を右から左に評価し、最も細かいレベルのグループ化から、徐々にレベルを上げて、最後に総計を出す処理を行います。少し分かりにくいので、具体的な例で考えてみましょう。

　例えば、「ROLLUP (A列, B列, C列) 」と指定した場合、以下のような4つのパターンの集計が行われます。

1. A、B、Cすべての列でグループ化した結果
2. A、B列でグループ化した結果
3. A列のみでグループ化した結果
4. グループ化しない結果、つまり総計

　ROLLUPは、このような集計処理を実現するために用意された、GROUP BY句の拡張キーワードなのです。

ROLLUPを使って集計結果を表示してみよう

　それでは、今回の人事部の例で考えてみましょう。

　 「ROLLUP ( deptno, job) 」と指定すると、（1）から（3）の結果を一度に求めることができます。

1. 全社員を部門別および職種別でグループ化した結果（GROUP BY deptno, job）
2. 全社員を部門別でグループ化した結果（GROUP BY deptno）
3. 全社員の総計結果（グループ化なし）

SELECT deptno, job,  COUNT(*) AS "社員数",TRUNC(AVG(sal)) AS "平均給与"
FROM   emp
GROUP BY ROLLUP(deptno, job);

図2：ROLLUPでデータを集計した結果

　結果は、図1（3つのSQLを別々に実行してUNIONでつなぎ合わせた結果）と同じですが、よりシンプルな構文で、結果を得ることができましたね。

GROUP BYの拡張機能 CUBE

　ROLLUPと同じような使い方ができるGROUP BY句の拡張キーワードに、CUBEがあります。

　CUBEは、指定された列のすべての組み合わせに対してグループ化を行い、小計を作成します。例えば、「CUBE (A列, B列) 」のように2列を指定した場合、以下のような4つ（22）のパターンの集計が行われます。

1. A、B両列でグループ化した結果
2. A列のみでグループ化した結果
3. B列のみでグループ化した結果
4. グループ化しない結果、つまり総計

　同様にCUBEに3列を指定すると8つ（23）のグループ化が、4列を指定すると16個（24）のグループ化が行われます。

　指定したすべての列を組み合わせたクロス集計レポートを作成する場合には、CUBEを利用すると便利です。

　それでは、図2の実行例のROLLUPをCUBEに変えて実行してみましょう。以下のようなグループ化が行われ、結果が表示されます。（図3の実行例では、結果が見やすいようにデータをソートして表示しています。）

1. 全社員を部門別および職種別でグループ化した結果（GROUP BY deptno, job）
2. 全社員を部門別でグループ化した結果（GROUP BY deptno）
3. 全社員を職種別でグループ化した結果（GROUP BY job）
4. 全社員の総計結果（グループ化なし）

SELECT deptno, job,  COUNT(*) AS "社員数",TRUNC(AVG(sal)) AS "平均給与"
FROM   emp
GROUP BY CUBE(deptno, job)
ORDER BY deptno, job;

図3：CUBEでデータを集計した結果