大数据报表如何做“其他”分组

本篇文章为大家展示了大数据报表如何做“其他”分组，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

SQL 中分组是很常见的运算，是将一个集合按照某种规则拆分成若干个子集，常常伴随着对子集的进一步汇总计算。

报表中我们通常称这种分组为“等值分组”。实现这种等值分组也很容易，只需要按照指定字段做 group(), 再针对分组做聚合运算即可。如下图 1：

关于等值分组图中可以看到对应设置的每个表达式，这里不多做说明，重点看下面

其他分组

举例：

有时除了上述等值分组外，我们还希望做到部分分组（又称不完全分组，即不把所有的记录用于分组，只保留用户关心的分组项，其余的组全部归并成一组）。

多数情况下 SQL 对于这类计算经过子查询或者存储过程建立临时表，也可以实现，但会麻烦一些。

下面主要看一下如何实现不完全分组：

要求保留原有分组报表（上图 1）的妙生、为全供应商组，其他的组全部归并为一组称为“其它”。

设计界面修改如下：

具体处理：

1. 在原分组报表（上图 1）的基础上，新增两行用于其它组呈现统计

2. A5 单元格表达式增加过滤及排序，表达式为：=ds1.group(供应商 ID, 供应商 ID==3 or 供应商 ID==4; 供应商 ID:1)

3. 新增行 7-8，合并 A7-A8 单元格，表达式为：其它

4. B7 表达式为：=ds1.group(类别 ID, 供应商 ID!=3 and 供应商 ID!=4; 类别 ID:1)，只保留供应商为妙生、为全的

5. G8 表达式为：=sum(E7*G7,B7{})，针对其他分组计算小计

6. 新增行部分其他单元格表达式及设置可直接复制 C5-G5 单元格的设置。

Web 预览效果：

可以看出，润乾报表处理这种问题很巧妙，仅使用了其内置函数 select 和 group 设置过滤条件参数，就可以在进行选出或者分组的时候，过滤掉无关的记录，仅对部分记录进行分组，达到不完全分组统计的效果。

之后还可以对同一个数据集重复进行多次的分组或者选出、汇总操作，从而可以实现很复杂的分组报表。

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