SQL Server 2008中對匯總有明顯的增強，有點像Oracle的語法了。請看下面四個例子：
假定場景如下：某幾位員工在不同時間參加了不同的項目，獲取了相應的收入，現在需要按各種分類進行統計。
基本表如下：
USE testDb2 GO IF NOT OBJECT_ID('tb_Income') IS NULL DROP TABLE [tb_Income] /****** Object: Table [dbo].[tb_Income] Script Date: 2012/4/5 8:19:21 ******/ CREATE TABLE [dbo].[tb_Income]( [TeamID] int not null, [PName] [Nvarchar](20) NOT NULL, [CYear] Smallint NOT NULL, [CMonth] TinyInt NOT NULL, [CMoney] Decimal (10,2) Not Null ) GO INSERT [dbo].[tb_Income] SELECT 1,'胡一刀',2011,2,5600 union ALL SELECT 1,'胡一刀',2011,1,5678 union ALL SELECT 1,'胡一刀',2011,3,6798 union ALL SELECT 2,'胡一刀',2011,4,7800 union ALL SELECT 2,'胡一刀',2011,5,8899 union ALL SELECT 3,'胡一刀',2012,8,8877 union ALL SELECT 1,'苗人鳳',2011,1,3455 union ALL SELECT 1,'苗人鳳',2011,2,4567 union ALL SELECT 2,'苗人鳳',2011,3,5676 union ALL SELECT 3,'苗人鳳',2011,4,5600 union ALL SELECT 2,'苗人鳳',2011,5,6788 union ALL SELECT 2,'苗人鳳',2012,6,5679 union ALL SELECT 2,'苗人鳳',2012,7,6785 union ALL SELECT 2,'張無忌',2011,2,5600 union ALL SELECT 2,'張無忌',2011,3,2345 union ALL SELECT 2,'張無忌',2011,5,12000 union ALL SELECT 3,'張無忌',2011,4,23456 union ALL SELECT 3,'張無忌',2011,6,4567 union ALL SELECT 1,'張無忌',2012,7,6789 union ALL SELECT 1,'張無忌',2012,8,9998 union ALL SELECT 3,'趙半山',2011,7,6798 union ALL SELECT 3,'趙半山',2011,10,10000 union ALL SELECT 3,'趙半山',2011,9,12021 union ALL SELECT 2,'趙半山',2012,11,8799 union ALL SELECT 1,'趙半山',2012,12,10002 union ALL SELECT 3,'令狐沖',2011,8,7896 union ALL SELECT 3,'令狐沖',2011,9,7890 union ALL SELECT 2,'令狐沖',2011,10,7799 union ALL SELECT 2,'令狐沖',2011,11,9988 union ALL SELECT 2,'令狐沖',2012,9,34567 union ALL SELECT 3,'令狐沖',2012,12,5609 GO 數據如下：
SELECT * FROM tb_Income /* TeamID PName CYear CMonth CMoney 胡一刀 2011 2 5600.00 胡一刀 2011 1 5678.00 胡一刀 2011 3 6798.00 胡一刀 2011 4 7800.00 胡一刀 2011 5 8899.00 胡一刀 2012 8 8877.00 苗人鳳 2011 1 3455.00 苗人鳳 2011 2 4567.00 苗人鳳 2011 3 5676.00 苗人鳳 2011 4 5600.00 苗人鳳 2011 5 6788.00 苗人鳳 2012 6 5679.00 苗人鳳 2012 7 6785.00 張無忌 2011 2 5600.00 張無忌 2011 3 2345.00 張無忌 2011 5 12000.00 張無忌 2011 4 23456.00 張無忌 2011 6 4567.00 張無忌 2012 7 6789.00 張無忌 2012 8 9998.00 趙半山 2011 7 6798.00 趙半山 2011 10 10000.00 趙半山 2011 9 12021.00 趙半山 2012 11 8799.00 趙半山 2012 12 10002.00 令狐沖 2011 8 7896.00 令狐沖 2011 9 7890.00 令狐沖 2011 10 7799.00 令狐沖 2011 11 9988.00 令狐沖 2012 9 34567.00 令狐沖 2012 12 5609.00 */ 一、使用CUBE匯總數據（http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb522495%28v=sql.105%29.aspx）
小試牛刀，
/*********使用CUBE匯總數據***************/ /********* 3w@live.cn 邀月***************/ SELECT TeamID as 小組ID, SUM(CMoney) 總收入 FROM tb_Income GROUP BY CUBE (TeamID) ----ORDER BY TeamID desc
改進查詢：
SELECT TeamID as 小組ID,PName as 姓名, SUM(CMoney) 總收入 FROM tb_Income GROUP BY CUBE (TeamID,PName)
二、使用ROLLUP匯總數據（http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb522495%28v=sql.105%29.aspx）
/*********使用ROLLUP匯總數據***************/ /********* 3w@live.cn 邀月***************/ SELECT TeamID as 小組ID,PName as 姓名, SUM(CMoney) 總收入 FROM tb_Income GROUP BY ROLLUP (TeamID,PName)
注意：使用Rollup與指定的聚合列的順序有關。
三、使用Grouping Sets創建自定義匯總數據（http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb522495%28v=sql.105%29.aspx）
除了Cube和Rollup，還有更加靈活強大的自定義集合匯總－－Grouping Sets
/*********使用Grouping Sets創建自定義匯總數據***************/ /********* 3w@live.cn 邀月***************/ SELECT TeamID as 小組ID,PName as 姓名,CYear as 年份,----min(CMonth) as 月份, SUM(CMoney) 總收入 FROM tb_Income Where CMonth=2 GROUP BY grouping SETS ((TeamID),(TeamID,PName),(CYear,PName))
四、使用Grouping標識匯總行（http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms178544.aspx）
細心的朋友可能會注意到，如果Cube后有兩個以上的匯總列時，可能會有一些列是Null,那么這些Null值究竟tb本身就是Null,還是由于聚合產生的Null呢，此時，GroupingID函數大顯身手的機會來了。
/*********使用Grouping標識匯總行***************/ /********* 3w@live.cn 邀月***************/ SELECT TeamID as 小組ID,CYear as 年份, CASE WHEN grouping(TeamID)=0 AND grouping(CYear)=1 THEN '小組匯總' WHEN grouping(TeamID)=1 AND grouping(CYear)=0 THEN '年份匯總' WHEN grouping(TeamID)=1 AND grouping(CYear)=1 THEN '所有匯總' else '正常行' END as 行類別, SUM(CMoney) 總收入 FROM tb_Income GROUP BY CUBE (TeamID,CYear) 結果：
其實，還有更復雜的Grouping_ID，不過，一般情況下用不到，需要的同學，請看MSDN:
http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/bb510624.aspx
小結：帶有Cube,Rollup,grouping Sets的Group By函數在統計與分析中有著廣泛的應用，相信它的高效簡捷，在特定的場合會令人你愛不釋手！