rollup

DolphinDB 支持以下两种标准 SQL 写法：

语法一：函数形式

SELECT/EXEC group_column(s), aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY rollup(group_column_1, group_column_2, ...);

语法二：关键字形式

SELECT/EXEC group_column(s), aggregate_function(column_name)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY group_column_1, group_column_2, ... WITH ROLLUP;

其中：

• 语法一中的 rollup(...) 必须使用小写；

• group_column_1, group_column_2, ... 为参与分组的列；

• SELECT/EXEC 子句中，除分组列外，其余列必须使用聚合函数（如 count、sum、avg、max 等）；

• 支持与 WHERE、HAVING、ORDER BY、LIMIT/TOP、JOIN、子查询等常见 SQL 子句组合使用。

两种写法语义一致，都会在分组结果基础上，按照从右到左的分组层级逐级汇总。对于 GROUP BY rollup(c1, c2, ..., cn)，系统会依次生成以下层级的聚合结果：

• (c1, c2, ..., cn)：最细粒度分组结果；

• (c1, c2, ..., c(n-1))：去掉最后一个分组列后的一级小计；

• 继续向左逐级汇总；

• ()：所有数据的总计。

例如：

• GROUP BY rollup(region, product) 会生成 (region, product) 级别明细、(region) 级别小计，以及总计；

• GROUP BY rollup(year, month, day) 会生成 (year, month, day)、(year, month)、(year) 和总计四个层级。

在 ROLLUP 生成的汇总行中，被汇总掉的分组列会显示为 NULL。因此，结果中的 NULL 既可能表示原始数据中的空值，也可能表示某一层级的小计或总计行。解读结果时需要结合分组列的层级判断。

该示例创建了两张表：物联网告警表 iot_alarm 与金融成交表 trades。后续示例均基于这两张表进行查询。

// 物联网：设备告警明细
drop table if exists iot_alarm;
create table iot_alarm(
    site      STRING,
    devType   STRING,
    deviceId  STRING,
    alarmType STRING,
    ts        TIMESTAMP
);
go;
insert into iot_alarm values ("A","Pump" ,"P-001","HIGH_TEMP", 2026.06.27T10:00:00);
insert into iot_alarm values ("A","Pump" ,"P-001","VIBRATION", 2026.06.27T10:05:00);
insert into iot_alarm values ("A","Pump" ,"P-002","VIBRATION", 2026.06.27T10:00:00);
insert into iot_alarm values ("A","Valve","V-009","LEAK"     , 2026.06.27T10:00:00);
insert into iot_alarm values ("B","Pump" ,"P-010","HIGH_TEMP", 2026.06.27T11:00:00);
// 金融：逐笔成交明细
drop table if exists trades;
create table trades(
    tradeDate DATE,
    exch      STRING,
    symbol    STRING,
    qty       LONG,
    price     DOUBLE
);
go;
insert into trades values (2026.06.27, "SSE" , "600000", 100, 10.00);
insert into trades values (2026.06.27, "SSE" , "600000", 200, 10.10);
insert into trades values (2026.06.27, "SSE" , "600519",  10, 1500.00);
insert into trades values (2026.06.27, "SZSE", "000001", 300, 12.00);
insert into trades values (2026.06.27, "SZSE", "000002", 100,  8.00);

例1. 下面的查询统计每台设备的告警次数，并自动生成总计行。

SELECT deviceId, count(*) as alarm_cnt
FROM iot_alarm
GROUP BY rollup(deviceId)
ORDER BY deviceId

结果可理解为两部分：

• 每个 deviceId 的告警次数；

• deviceId = NULL 的总计行（表中第一行），表示所有设备的告警总次数。

例2. 下面的查询统计场站 A 中，不同设备类型、不同设备的告警次数，并生成设备类型小计和全表总计。

SELECT devType, deviceId, count(*) as alarm_cnt
FROM iot_alarm
WHERE site = "A"
GROUP BY rollup(devType, deviceId)
ORDER BY devType, deviceId

该查询会返回三个层级的结果：

• (devType, deviceId)：设备类型-设备维度的明细汇总；

• (devType, NULL)：设备类型小计；

• (NULL, NULL)：总计。

例3. 下面示例按“交易所-证券代码”汇总成交额，并自动生成交易所小计和全市场总计。

SELECT exch, symbol, sum(qty * price) as turnover
FROM trades
WHERE tradeDate = 2026.06.27
GROUP BY exch, symbol WITH ROLLUP
ORDER BY exch, symbol

DolphinDB 支持两种等价写法：

• GROUP BY col1, col2 WITH ROLLUP：与 MySQL 语法一致，写法更简洁。

• GROUP BY rollup(col1, col2)：与 PostgreSQL / SQL Server / Oracle 语法一致，分组列用函数包裹，可读性更强。

两种写法效果完全相同，可根据个人习惯选择。

例4. ROLLUP 的小计层级依赖分组列顺序。以下两个查询都合法，但生成的小计层级含义不同。

SELECT devType, deviceId, count(*) as alarm_cnt
FROM iot_alarm
WHERE site = "A"
GROUP BY rollup(devType, deviceId)
ORDER BY devType, deviceId

SELECT deviceId, devType, count(*) as alarm_cnt
FROM iot_alarm
WHERE site = "A"
GROUP BY rollup(deviceId, devType)
ORDER BY deviceId, devType

前者生成“按设备类型汇总”的小计（(devType, NULL)），后者生成“按设备汇总”的小计（(deviceId, NULL)）。因此在编写报表类 SQL 时，应先明确希望保留哪个层级作为主要汇总维度，再决定分组列顺序。

例5. 下面示例先按设备类型和设备做层级汇总，再过滤掉告警次数过少的分组，并按结果排序。

SELECT devType, deviceId, count(*) as alarm_cnt
FROM iot_alarm
WHERE site = "A"
GROUP BY devType, deviceId WITH ROLLUP
HAVING count(*) >= 2
ORDER BY devType, deviceId

此写法适用于需要先汇总、再筛选有效统计结果的场景。

例6. 下面示例先按“交易所-证券代码”生成层级汇总结果，再按成交额降序排序，并使用 LIMIT 只返回成交额最高的 3 行。

SELECT exch, symbol, sum(qty * price) as turnover
FROM trades
WHERE tradeDate = 2026.06.27
GROUP BY rollup(exch, symbol)
ORDER BY turnover DESC
LIMIT 3

也可以使用 TOP 语法实现相同的查询。

SELECT TOP 3 exch, symbol, sum(qty * price) as turnover
FROM trades
WHERE tradeDate = 2026.06.27
GROUP BY rollup(exch, symbol)
ORDER BY turnover DESC

例7. 下面示例将告警明细表与设备维表进行 JOIN，补充设备所在区域后，再按“区域-设备类型”生成明细、小计和总计。

drop table if exists device_info;
create table device_info(
    deviceId STRING,
    region   STRING
);
go;
insert into device_info values ("P-001", "North");
insert into device_info values ("P-002", "North");
insert into device_info values ("V-009", "North");
insert into device_info values ("P-010", "South");

SELECT d.region, a.devType, count(*) as alarm_cnt
FROM iot_alarm a
JOIN device_info d ON a.deviceId = d.deviceId
GROUP BY rollup(d.region, a.devType)
ORDER BY d.region, a.devType

例8. 下面示例先在子查询中计算每笔成交金额，再在外层查询中按“交易所-证券代码”做 ROLLUP 汇总。

SELECT exch, symbol, sum(amount) as turnover
FROM (
    SELECT exch, symbol, qty * price as amount
    FROM trades
    WHERE tradeDate = 2026.06.27
) t
GROUP BY rollup(exch, symbol)
ORDER BY exch, symbol