现有表A，内容如下：
现在想按编码查询出这种格式:
这种情况，用group by是没有用的。
在生成包含小计和合计的报表时，ROLLUP 运算符很有用。ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符所生成的结果集。
CUBE 运算符生成的结果集是多维数据集。多维数据集是事实数据的扩展，事实数据即记录个别事件的数据。扩展建立在用户打算分析的列上。这些列被称为维。多维数据集是一个结果集，其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格。
CUBE 运算符在 SELECT 语句的 GROUP BY 子句中指定。该语句的选择列表应包含维度列和聚合函数表达式。GROUP BY 应指定维度列和关键字 WITH CUBE。结果集将包含维度列中各值的所有可能组合，以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。
CUBE 和 ROLLUP 之间的区别在于：
CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
ROLLUP 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。
看完以上的这段话，悟出了什么没有？如果没有，那么……嘿嘿，你的悟性还不够哟，离“三花棸顶”还早着呢：）。接下来我们再看一段（注意哟，答案马上就揭晓了）：
SELECT 编码, 仓库, Sum(数量) as 数量
FROM A
GROUP BY 编码, 仓库 WITH ROLLUP
--关键就是后面的WITH ROLLUP
--当然，你也可以用WITH CUBE，但是结果会有点不大一样
可能看完上面这段你还是觉得“云里雾里”，摸不着头脑。实在不明白也没关系，自己动手做。
首先：建一个上面所说的A表，输入几行数据；
接着：打开你的SQL Server查询分析器，连上包含你上面所建A表的服务器，选择包含该表的数据库；
然后：Copy上面这段SQL 语句，Paste到查询分析器中，按F5，怎么样？看到下面出来了什么？
是不是和我下面的一样？
--如果你用的是WITH CUBE，结果集的后面还会多出两条（如果只是输入示例中的几行数据的话）：
NULL A 14
NULL B 16
结果中怎么有那么多“NULL”值？哈，别急，这几行正是我们所要的汇总数据行，不难看出：
01 NULL 13正是对编码为01的所有仓库中的数量的汇总；02 NULL 17是对编码为02的所有仓库的数量的汇总；
NULL NULL 30是对所有资料行数量的汇总。
上面还有点美中不足，那就是有好多“NULL”的存在。如何去掉这些无意义的NULL呢？下面我们再进行优化。
1、用Grouping替换NULL值
把上面的“NULL”值全部换成“ALL”字符串。
2、利用程序做进一步的优化