概要

我们经常在SQL Server中使用group by语句配合聚合函数，对已有的数据进行分组统计。本文主要介绍一种分组的逆向操作，通过一个递归公式，实现ungroup操作。

代码和实现

我们看一个例子，输入数据如下，我们有一张产品表，该表显示了产品的数量。

要求实现Ungroup操作，最后输出数据如下：

代码和实现

基本思路

要想实现ungroup，显然需要表格的自连接。自连接的次数取决于total_count的数量。

代码

自连接操作过程中涉及大量的子查询，为了便于代码后期维护，我们采用CTE。每次子查询，total_count自动减一，total_count小于0时，直接过滤掉，该数据不再参与查询。

第1轮查询

获取全部total_count 大于0的数据，即全表数据。

with cte1 as (
	select * from products where total_count > 0
),

输出结果：

第2轮查询

第2轮子查询，以第1轮的输出作为输入，进行表格自连接，total_count减1，过滤掉total_count小于0的产品。

with cte1 as (
	select * from products where total_count > 0
),

cte2 as (

select * from (
	select cte1.id, cte1.name, (cte1.total_count -1) as total_count from cte1
	join products p1 
	on cte1.id = p1.id) t 
where t.total_count > 0
)

select * from cte2

输出结果是：

和第1轮相比较，输出结果中没了Flashlight了，因为它的total_count减1后为0，被过滤了。

第3轮查询

第3轮子查询，以第2轮的输出作为输入，进行表格自连接，total_count减1，过滤掉total_count小于0的产品。

with cte1 as (
	select * from products where total_count > 0
),

cte2 as (

select * from (
	select cte1.id, cte1.name, (cte1.total_count -1) as total_count from cte1
	join products p1 
	on cte1.id = p1.id) t 
where t.total_count > 0
),
cte3 as (

select * from (

	select cte2.id, cte2.name, (cte2.total_count -1) as total_count from cte2
	join products p1 
	on cte2.id = p1.id) t 

where t.total_count > 0
)

select * from cte3

输出结果如下：

第4轮查询

第4轮子查询，以第3轮的输出作为输入，进行表格自连接，total_count减1，过滤掉total_count小于0的产品。

with cte1 as (
	select * from products where total_count > 0
),

cte2 as (
select * from (
	select cte1.id, cte1.name, (cte1.total_count -1) as total_count from cte1
	join products p1 
	on cte1.id = p1.id) t 
where t.total_count > 0
),

cte3 as (

select * from (
	select cte2.id, cte2.name, (cte2.total_count -1) as total_count from cte2
	join products p1 
	on cte2.id = p1.id) t 
where t.total_count > 0
),

cte4 as (

select * from (
	select cte3.id, cte3.name, (cte3.total_count -1) as total_count from cte3
	join products p1 
	on cte3.id = p1.id) t 
where t.total_count > 0
)

select * from cte4

输出结果：

下一次迭代，compass的total_count也将等于0，被过滤掉，查询结果不会再有新的记录，所以查询结束。我们将cte1，cte2，cte3 和 cte4 合并，合并结果即是所求。

代码改进

显然上述代码过于冗长，如果产品数量很多，那子查询的代码也将大幅度增加。

事实上，从第2轮到第4轮的子查询，代码是非常相近的，对于这种情况，无论任何开发语言，我们都可以采用递归的方式进行优化处理。对于此类为题，递归公式如下：

with CTE as (
	initial query  -- 初始查询
	union all -- 查询结果合并
	recursive query -- 递归部分，即在查询中直接引用CTE
	Recursive terminatation condition -- 递归终止条件
)

初始查询，就是我们的第1轮迭代。递归部分，就是我们所谓的相似代码部分。

对于递归终止条件，默认是如果没有新的记录参加递归，则递归终止。本例是按照业务逻辑，设置的终止条件，即total_count需要大于0，这样也可以做到过滤到最后，不会再有新的记录参与到递归中。

按照上述供述，得到的查询代码如下：

with cte as (
	select * from products where total_count > 0
	union all
	select * from (
		select cte.id, cte.name, (cte.total_count -1) as total_count from cte
			join products p1 
		on cte.id = p1.id) t 
	where t.total_count > 0
)

select id, name from cte
order by id, name

当我们使用CTE时候，发现每次查询的代码类似，就可以考虑采用上述递归公式对代码进行优化。找到初始查询结果，在相似的代码中找到递归部分以及递归终止条件。

附录

建表和数据初始化代码

if OBJECT_ID('products', 'U') is not null 
drop table products

create table  products 
(
	id int primary key identity(1,1),
	name nvarchar(50) not null,
	total_count int not null
)

insert into products (name, total_count) values 
('Water Bottle', 3),
('Tent', 2),
('Flashlight', 1),
('compass',4)