سؤال

ولقد كتبت استعلام لجمع بعض البيانات لعرضه في مربع التحديث التلقائي والرسم البياني الطولي في التفوق. أود أن استخدام التراكمي لإنشاء صفوف موجز لكل نوع من أنواع train_line (PF وMJ) أن تدرج في الرسم البياني التفوق.

هل يمكنني القيام بذلك باستخدام التراكمي؟

ولقد حاولت الحصول على رأسي حول التراكمي، ولكن أنا لا تحصل حتى الآن. لقد حاولت فقط التفاف الأمور عشوائية في بلدي مجموعة من كنها لم تفعل ما كنت أريد.

وإليك ما الأعمدة القليلة الأولى من النتائج تبدو مثل.

DUMP_YEAR   DUMP_WEEK    LINE   MINE PRODUCT    CODE
2009             30        MJ      MJ   C        MJ-C
2009             30        PF      BR   F        BR-F
2009             30        PF      BR   L        BR-L
2009             30        PF      HD   F        HD-F
2009             30        PF      HD   L        HD-L
2009             30        PF      MA   F        MA-F
2009             30        PF      MA   L        MA-L
2009             30        PF      NM   F        NM-F
2009             30        PF      NM   L        NM-L
2009             30        PF      PA   F        PA-F
2009             30        PF      PA   L        PA-L
2009             30        PF      TP   F        TP-F
2009             30        PF      TP   L        TP-L
2009             30        PF      WA   F        WA-F
2009             30        PF      WA   L        WA-L
2009             30        PF      YA   F        YA-F

وهنا بلدي الاستعلام SQL.

 select t.dump_year,
       t.dump_week,
       (case when t.product = 'L' or t.product = 'F' then 'PF'
             when t.product = 'C' then 'MJ'
             else null
        end) as train_line,    
       t.mine_id,
       t.product,
       t.mine_id||'-'||t.product as code,
       count(distinct t.tpps_train_id) as trains,
       count(1) as wagons,
       count(CASE WHEN w.tonnes >= 1121 THEN w.tonnes END) as overload,
       round(count(CASE WHEN w.tonnes >= 1121 THEN w.tonnes END)/count(1)*100,1) as pct_ol,
       min(t.dump_date) as first_train,
       max(t.dump_date) as last_train,     
       119 as u_limit,
       100 as target,    

       round(avg(w.tonnes),2) as average,
       round(stddev(w.tonnes),2) as deviation,
       round(min(w.tonnes),2) as minimum,
       round(max(w.tonnes),2) as maximum,
      round(percentile_disc(0.99) within group (order by (w.tonnes) desc),2) as pct_1st,
      round((percentile_disc(0.75) within group (order by (w.tonnes) desc)),2)-round((percentile_disc(0.99) within group (order by (w.tonnes) desc)),2) as whisker1,
      round(percentile_disc(0.75) within group (order by (w.tonnes) desc),2) as pct_25th,
      round((percentile_disc(0.50) within group (order by (w.tonnes) desc)),2)-round((percentile_disc(0.75) within group (order by (w.tonnes) desc)),2) as box50,
      round((percentile_disc(0.25) within group (order by (w.tonnes) desc)),2)-round(percentile_disc(0.50) within group (order by (w.tonnes) desc),2) as box75,
      round((percentile_disc(0.01) within group (order by (w.tonnes) desc)),2)-round((percentile_disc(0.25) within group (order by (w.tonnes) desc)),2) as whisker99,
      round(percentile_disc(0.50) within group (order by (w.tonnes) desc),2) as pct_50th,
      round(percentile_disc(0.25) within group (order by (w.tonnes) desc),2) as pct_75th,
      round(percentile_disc(0.01) within group (order by (w.tonnes) desc),2) as pct_99th

   from 

    (
        select trn.mine_code as mine_id,
               substr(trn.train_control_id,2,1) as port,
               trn.train_tpps_id as tpps_train_id,      
               con.weight_total-con.empty_weight_total as tonnes     
        from  widsys.train trn
                  INNER JOIN widsys.consist con
                      USING (train_record_id)

        where trn.direction = 'N'
              and (con.weight_total-con.empty_weight_total) > 10
              and trn.num_cars > 10 
       ) w,

        (
         select td.datetime_act_comp_dump as dump_date,
                to_char(td.datetime_act_comp_dump-7/24, 'IYYY') as dump_year,
                to_char(td.datetime_act_comp_dump-7/24, 'IW') as dump_week,
                td.mine_code as mine_id,
                td.train_id as tpps_train_id,
                pt.product_type_code as product
         from tpps.train_details td
              inner join tpps.ore_products op
              using (ore_product_key)
              inner join tpps.product_types pt
              using (product_type_key)
         where to_char(td.datetime_act_comp_dump-7/24, 'IYYY') = 2009
               and to_char(td.datetime_act_comp_dump-7/24, 'IW') = 30
         order by td.datetime_act_comp_dump asc
    ) t 
   where w.mine_id = t.mine_id
      and w.tpps_train_id = t.tpps_train_id

 --having t.product is not null or t.mine_id is null 
   group by 
         t.dump_year,
         t.dump_week, 
       (case when t.product = 'L' or t.product = 'F' then 'PF'when t.product = 'C' then 'MJ'else null end),       
         t.mine_id,
         t.product


order by train_line asc
هل كانت مفيدة؟

المحلول

وأنت سوف تستخدم ROLLUP لتوليد المجاميع الفرعية الهرمية للاستعلام، أي:

SQL> WITH DATA AS (
  2     SELECT 'i' || MOD(ROWNUM, 1) dim1,
  3            'j' || MOD(ROWNUM, 2) dim2,
  4            'k' || MOD(ROWNUM, 3) dim3,
  5            ROWNUM qty
  6       FROM dual
  7     CONNECT BY LEVEL <= 100
  8  )
  9  SELECT dim1, dim2, dim3, SUM(qty) tot
 10    FROM DATA
 11   GROUP BY dim1, rollup(dim2,dim3)
 12   ORDER BY 1, 2, 3;

DIM1  DIM2  DIM3         TOT
----- ----- ----- ----------
i0    j0    k0           816
i0    j0    k1           884
i0    j0    k2           850
i0    j0                2550 (*)
i0    j1    k0           867
i0    j1    k1           833
i0    j1    k2           800
i0    j1                2500 (*)
i0                      5050 (*)

وشرط ROLLUP إنشاء خطوط ملحوظ (*)

إذا كنت ترغب فقط في الحصول على مجموعة من المجاميع الفرعية وليس كل مستويات هرمية، يمكنك استخدام في مجموعات تجمعات الشرط، أي:

SQL> WITH DATA AS (
  2     SELECT 'i' || MOD(ROWNUM, 1) dim1,
  3            'j' || MOD(ROWNUM, 2) dim2,
  4            'k' || MOD(ROWNUM, 3) dim3,
  5            ROWNUM qty
  6       FROM dual
  7     CONNECT BY LEVEL <= 100
  8  )
  9  SELECT dim1, dim2, dim3, SUM(qty) tot
 10    FROM DATA
 11   GROUP BY GROUPING SETS (
 12     (dim1, dim2, dim3), -- detail
 13     (dim1) -- total
 14   )
 15   ORDER BY 1, 2, 3;

DIM1  DIM2  DIM3         TOT
----- ----- ----- ----------
i0    j0    k0           816
i0    j0    k1           884
i0    j0    k2           850
i0    j1    k0           867
i0    j1    k1           833
i0    j1    k2           800
i0                      5050

نصائح أخرى

وهناك "المكعب"، "مجموعة" و "مجموعات تضم ': <لأ href =" http://download.oracle.com/docs/cd/B28359_01/server.111/b28313/aggreg.htm#i1007462 "يختلط =" noreferrer نوفولو "> http://download.oracle.com/docs/cd/B28359_01/server.111/b28313/aggreg.htm#i1007462

مرخصة بموجب: CC-BY-SA مع الإسناد
لا تنتمي إلى StackOverflow
scroll top