Une approche assez simpliste (et similaire à ce que montre ce lien AskTom) consiste à extraire toutes les paires année/mois et toutes les paires nom/r_group, puis à les croiser :
with data as (
select 1 id, 'A' name, 'fruit' r_group, '2007' year, '04' month, 5 sales from dual union all
select 2 id, 'Z' name, 'fruit' r_group, '2007' year, '04' month, 99 sales from dual union all
select 3 id, 'A' name, 'fruit' r_group, '2008' year, '05' month, 10 sales from dual union all
select 4 id, 'B' name, 'vegetable' r_group, '2008' year, '07' month, 20 sales from dual
)
select a.year, a.month, b.name, b.r_group, nvl(d.sales, 0) as sales
from (select distinct year, month from data) a
cross join (select distinct name, r_group from data) b
left join data d on d.year = a.year and d.month = a.month and d.name = b.name and d.r_group = b.r_group
order by year, month, name, r_group;
YEAR MO N R_GROUP SALES
---- -- - --------- ----------
2007 04 A fruit 5
2007 04 B vegetable 0
2007 04 Z fruit 99
2008 05 A fruit 10
2008 05 B vegetable 0
2008 05 Z fruit 0
2008 07 A fruit 0
2008 07 B vegetable 20
2008 07 Z fruit 0
Mais cela produit plus de lignes que vous ne le souhaitiez avec votre premier niveau d'agrégation :
YEAR MO N R_GROUP SALES OPENING CLOSING
---- -- - --------- ---------- ---------- ----------
2007 04 A fruit 5 0 5
2007 04 B vegetable 0 0 0
2007 04 Z fruit 99 0 99
2008 05 A fruit 10 5 15
2008 05 B vegetable 0 0 0
2008 05 Z fruit 0 99 99
2008 07 A fruit 0 15 15
2008 07 B vegetable 20 0 20
2008 07 Z fruit 0 99 99
et une fois agrégé avec votre deuxième niveau (de l'autre requête) produirait des lignes supplémentaires pour, disons, 2007/04/legume :
YEAR MO R_GROUP SALES OPENING CLOSING
---- -- --------- ---------- ---------- ----------
2007 04 fruit 104 0 104
2007 04 vegetable 0 0 0
2008 05 fruit 10 104 114
2008 05 vegetable 0 0 0
2008 07 fruit 0 114 114
2008 07 vegetable 20 0 20
que vous pourriez filtrer partiellement avant de les agréger car toutes les colonnes intermédiaires seraient nulles :
with data as (
select 1 id, 'A' name, 'fruit' r_group, '2007' year, '04' month, 5 sales from dual union all
select 2 id, 'Z' name, 'fruit' r_group, '2007' year, '04' month, 99 sales from dual union all
select 3 id, 'A' name, 'fruit' r_group, '2008' year, '05' month, 10 sales from dual union all
select 4 id, 'B' name, 'vegetable' r_group, '2008' year, '07' month, 20 sales from dual
)
select year,
month,
r_group,
sum(sales) sales,
sum(opening) opening,
sum(closing) closing
from (
select t.*,
(sum(sales) over (partition by name, r_group
order by year, month
rows between unbounded preceding and current row
) -sales ) as opening,
sum(sales) over (partition by name, r_group
order by year, month
rows between unbounded preceding and current row
) as closing
from (
select a.year, a.month, b.name, b.r_group, nvl(d.sales, 0) as sales
from (select distinct year, month from data) a
cross join (select distinct name, r_group from data) b
left join data d
on d.year = a.year and d.month = a.month and d.name = b.name and d.r_group = b.r_group
) t
)
where sales != 0 or opening != 0 or closing != 0
group by year, month, r_group
order by year, month;
pour obtenir :
YEAR MO R_GROUP SALES OPENING CLOSING
---- -- --------- ---------- ---------- ----------
2007 04 fruit 104 0 104
2008 05 fruit 10 104 114
2008 07 fruit 0 114 114
2008 07 vegetable 20 0 20
Vous pouvez filtrer davantage ce résultat pour supprimer les lignes où la valeur des ventes agrégées est toujours nulle, mais si vous faites cela, le filtre avant l'agrégation n'est plus nécessaire; mais c'est quand même un peu brouillon. Et il n'est pas clair si votre agrégation la plus externe peut être modifiée pour ce faire.
