举例一：

下面是一张【商品的售出情况汇总表 tb_goods_sale】，表字段解释如下：

目前表中有3条数据，如下图，我们利用GROUP BY WITH ROLLUP 进行统计汇总商品的【售出总数】和【营销额】

sql如下：

SELECTa.goods_name,sum( saled_count ) AS "售出数量",sum( a.saled_count * a.unit_price ) AS "营销额" 
FROM`tb_goods_sale` a 
GROUP BYa.goods_name WITH ROLLUP;

输出结果：

我们发现最后汇总行少了名称，我们利用COALESCE做一个优化

SELECT COALESCE( aa.goods_name, '汇总' ) AS "商品名称",aa.售出数量,aa.营销额 
FROM(
SELECTa.goods_name,sum( saled_count ) AS "售出数量",sum( a.saled_count * a.unit_price ) AS "营销额" 
FROM`tb_goods_sale` a 
GROUP BYa.goods_name WITH ROLLUP ) aa;

输出结果如下：

举例二：

下面是一张【商品售出的明细表 tb_goods_sale_detail】，表字段解释如下：

目前表中有6条数据，如下图，我们利用GROUP BY WITH ROLLUP 进行统计汇总商品的【售出总数】和【营销额】

sql如下：

SELECTa.goods_name,count( * ) AS "售出数量",sum( a.price ) AS "营销额" 
FROM`tb_goods_sale_detail` a 
GROUP BYa.goods_name WITH ROLLUP;

输出结果如下：

我们发现最后汇总行少了名称，我们利用COALESCE做一个优化

SELECT COALESCE( aa.goods_name, '汇总' ) AS "商品名称",aa.售出数量,aa.营销额 
FROM(
SELECTa.goods_name,count( * ) AS "售出数量",sum( a.price ) AS "营销额" 
FROM`tb_goods_sale_detail` a 
GROUP BYa.goods_name WITH ROLLUP ) aa;

输出结果如下：

举例三：

在举例二【商品售出的明细表 tb_goods_sale_detail】的基础上，我们再按销售日期进行统计，为了展示效果，我在表里造了其它日期的销售数据。

我们可以利用GROUP BY WITH ROLLUP 统计出各商品每天的【售出总数】和【营销额】。

sql如下：

SELECT COALESCE( aa.日期, '合计' ) 日期,aa.销售总数,aa.可乐,aa.薯片,aa.康师傅,aa.总营销额,aa.可乐营销额,aa.薯片营销额,aa.康师傅营销额 
FROM(
SELECTDATE_FORMAT( a.sale_date, '%Y%m%d' ) 日期,COUNT( * ) 销售总数,COUNT( IF ( a.goods_name = '可乐', a.goods_name, NULL ) ) 可乐,COUNT( IF ( a.goods_name = '薯片', a.goods_name, NULL ) ) 薯片,COUNT( IF ( a.goods_name = '康师傅', a.goods_name, NULL ) ) 康师傅,SUM( a.price ) 总营销额,SUM( IF ( a.goods_name = '可乐', a.price, NULL ) ) 可乐营销额,SUM( IF ( a.goods_name = '薯片', a.price, NULL ) ) 薯片营销额,SUM( IF ( a.goods_name = '康师傅', a.price, NULL ) ) 康师傅营销额 
FROMtb_goods_sale_detail a 
GROUP BYDATE_FORMAT( a.sale_date, '%Y%m%d' ) WITH ROLLUP ) aa;

输出结果如下：