MS SSRSを使用しながら、グループ内のサブグループのすべての最初の行の値を要約するには？

Question

私たちのDBで、我々は持っている：（X手段は気にしない）

GID   UID    COST
================================
A   1    100
A   1    x
A   2    200
A   2    x
B   3    330
B   3    x

などの外観に必要な顧客のレポート：

   UID    COST
================================
[Group - A]
   1    100
   1    
   2    200
   2    
   ---Subtotal: 300
[Group - B]
   3    330
   3    x
   ---Subtotal: 330
                        ======Total:    630

私はSSRSレポートの2グループをしました、1は、GIDのグループで、もう一つはUIDのグループである、と私はGIDのグループのUIDのすべての最初のコストを要約する多くの方法を試してみました。しかし、誰成功ます。

Crystalレポートでこれを行う場合は、

、我々はそれを達成するために、「グループチェンジ式の」使用することができます。しかし、SSRSで、私は右のそれを行うには方法を見つけていない。

してください親切に助け！

Answer 1

あなたは多分戻っSQLへ行くと、あなたは合計する列を作成する必要があります。

あなたの例を使用します：

select 
    GID,
    UID,
    Cost,
    case when row_number()  over(partition by GID,UID ORDER BY GID,UID,Cost) = 1 then Cost else 0 end as firstCostGroup
from
(
    select 'a' as GID, 1 as UID, 100 as Cost
    union
    select 'a', 1, 101
    union
    select 'a', 2, 200
    union
    select 'a', 2, 201
    union
    select 'b', 3, 300
    union
    select 'b', 3, 301 
) as rawdata

ROW_NUMBER関数は、SQL 2005以降が必要です。

SQL 2000を回避するには、

のようなものになるだろう

drop table #RawData
go
drop table #RawDataFirstRows
GO
create table #RawData
(
id int identity(1,1),
GID varchar(10),
UID int,
Cost int
)

insert into #RawData
    select 'a' as GID, 1 as UID, 100 as Cost 
    union 
    select 'a', 1, 101 
    union 
    select 'a', 2, 200 
    union 
    select 'a', 2, 201 
    union 
    select 'b', 3, 300 
    union 
    select 'b', 3, 301  

create table #RawDataFirstRows
(
id int
)

insert into #RawDataFirstRows
select
rd.id
from #RawData rd
where
rd.id = (select top 1 id from #RawData rw where rd.uid = rw.uid and rd.gid = rw.gid order by rw.gid,rw.uid)


select
rd.GID, rd.UID, rd.Cost, case when rw.id is null then 0 else 1 end as firstCostGroup
from
#RawData rd
left join
#RawDataFirstRows rw on rd.id = rw.id

なおにネストされたクエリ句は、それが#Rawdataテーブル内の行ごとに、そのクエリを呼び出すために有するように非常inffecientあります。仕事を、しかし、どのようなコストで取得します？

それはデータの生産レベルでのパフォーマンスの問題発生しない場合、あなたは大丈夫かもしれません。