聚合多维分析

更新时间：2025-05-23

在数据库中，ROLLUP、CUBE 和 GROUPING SETS 是用于多维数据聚合的高级 SQL 语句。这些功能显著增强了 GROUP BY 子句的能力，使得用户可以在单一查询中获得多种层次的汇总结果，这在语义上等价于使用 UNION ALL 连接多个聚合语句。

ROLLUP：ROLLUP 是一种用于生成层次化汇总的操作。它按照指定的列顺序进行汇总，从最细粒度的数据逐步汇总到最高层次。例如，在销售数据中，可以使用 ROLLUP 按地区、时间进行汇总，得到每个地区每个月的销售额、每个地区的总销售额以及整体总销售额。ROLLUP 适用于需要逐级汇总的场景。
CUBE：CUBE 是一种更为强大的聚合操作，它生成所有可能的汇总组合。与 ROLLUP 不同，CUBE 会计算所有维度的子集。例如，对于按产品和地区进行统计的销售数据，CUBE 会计算每个产品在每个地区的销售额、每个产品的总销售额、每个地区的总销售额以及整体总销售额。CUBE 适用于需要全面多维分析的场景，如业务分析和市场调查。
GROUPING SETS：GROUPING SETS 提供了对特定分组集进行聚合的灵活性。它允许用户指定一组列的组合进行独立聚合，而不是像 ROLLUP 和 CUBE 那样生成所有可能的组合。例如，可以定义按地区和时间的特定组合进行汇总，而不需要每个维度的所有组合。GROUPING SETS 适用于需要定制化汇总的场景，提供了灵活的聚合控制。

ROLLUP、CUBE 和 GROUPING SETS 提供了强大的多维数据汇总功能，适用于各种数据分析和报告需求，使得复杂的聚合计算变得更加简便和高效。接下来将详细介绍以上功能使用场景、语法与示例。

ROLLUP

使用场景

ROLLUP 对于按照时间、地理、类别等层次维度进行汇总时非常有用。例如，查询可以指定 ROLLUP(year, month, day) 或者 (country, Province, city)。

语法和示例

ROLLUP 的语法如下：

SELECT … GROUP BY ROLLUP(grouping_column_reference_list)

下面这个查询对销售额按照年月进行汇总分析：

SELECT  
        YEAR(d_date),  
        MONTH(d_date),  
        SUM(ss_net_paid) AS total_sum  
FROM  
        store_sales,  
        date_dim d1  
WHERE  
        d1.d_date_sk = ss_sold_date_sk  
        AND YEAR(d_date) IN (2001, 2002)  
        AND MONTH(d_date) IN (1, 2, 3)  
GROUP BY  
        ROLLUP(YEAR(d_date), MONTH(d_date))  
ORDER BY  
        YEAR(d_date), MONTH(d_date);

这个查询按照时间进行汇总，分别计算了每年的销售额小计、每年中每月的销售额小计，以及总体的销售额总计。查询结果如下：

+--------------+---------------+-------------+  
| YEAR(d_date) | MONTH(d_date) | total_sum   |  
+--------------+---------------+-------------+  
|         NULL |          NULL | 54262669.17 |  
|         2001 |          NULL | 26640320.46 |  
|         2001 |             1 |  9982165.83 |  
|         2001 |             2 |  8454915.34 |  
|         2001 |             3 |  8203239.29 |  
|         2002 |          NULL | 27622348.71 |  
|         2002 |             1 | 11260654.35 |  
|         2002 |             2 |  7722750.61 |  
|         2002 |             3 |  8638943.75 |  
+--------------+---------------+-------------+  
9 rows in set (0.08 sec)

CUBE

使用场景

CUBE 最适合用于查询涉及多个独立维度的列，而不是表示单个维度的不同级别的列。例如，常见的使用场景是对月份、地区和产品的所有组合进行汇总。这是三个独立的维度，分析所有可能的小计组合是很常见的。相比之下，显示年、月、日所有可能组合的交叉制表将包含几个不必要的值，因为时间维度中存在自然的层次结构。在大多数分析中，诸如按月日计算的利润之类的小计都是不必要的。相对较少的用户需要询问“全年每月 16 日的总销售额是多少”。

语法和示例

CUBE 的语法如下：

SELECT … GROUP BY CUBE(grouping_column_reference_list)

使用示例：

SELECT  
        YEAR(d_date),  
        i_category,  
        ca_state,  
        SUM(ss_net_paid) AS total_sum  
FROM  
        store_sales,  
        date_dim d1,  
        item,  
        customer_address ca   
WHERE  
        d1.d_date_sk = ss_sold_date_sk  
        AND i_item_sk = ss_item_sk  
        AND ss_addr_sk = ca_address_sk  
        AND i_category IN ("Books", "Electronics")  
        AND YEAR(d_date) IN (1998, 1999)  
        AND ca_state IN ("LA", "AK")  
GROUP BY CUBE(YEAR(d_date), i_category, ca_state)  
ORDER BY YEAR(d_date), i_category, ca_state;

查询结果如下，它分别计算了：

总计的销售额；
各年度的销售额小计、各类别下商品的销售额小计、各州的销售额小计；
每年每类产品的销售额小计、每个州每个产品的销售额小计、每年每个州的销售额小计和每年每个州各类别的产品的销售额小计。

+--------------+-------------+----------+------------+  
| YEAR(d_date) | i_category  | ca_state | total_sum  |  
+--------------+-------------+----------+------------+  
|         NULL | NULL        | NULL     | 8690374.60 |  
|         NULL | NULL        | AK       | 2675198.33 |  
|         NULL | NULL        | LA       | 6015176.27 |  
|         NULL | Books       | NULL     | 4238177.69 |  
|         NULL | Books       | AK       | 1310791.36 |  
|         NULL | Books       | LA       | 2927386.33 |  
|         NULL | Electronics | NULL     | 4452196.91 |  
|         NULL | Electronics | AK       | 1364406.97 |  
|         NULL | Electronics | LA       | 3087789.94 |  
|         1998 | NULL        | NULL     | 4369656.14 |  
|         1998 | NULL        | AK       | 1402539.19 |  
|         1998 | NULL        | LA       | 2967116.95 |  
|         1998 | Books       | NULL     | 2213703.82 |  
|         1998 | Books       | AK       |  719911.29 |  
|         1998 | Books       | LA       | 1493792.53 |  
|         1998 | Electronics | NULL     | 2155952.32 |  
|         1998 | Electronics | AK       |  682627.90 |  
|         1998 | Electronics | LA       | 1473324.42 |  
|         1999 | NULL        | NULL     | 4320718.46 |  
|         1999 | NULL        | AK       | 1272659.14 |  
|         1999 | NULL        | LA       | 3048059.32 |  
|         1999 | Books       | NULL     | 2024473.87 |  
|         1999 | Books       | AK       |  590880.07 |  
|         1999 | Books       | LA       | 1433593.80 |  
|         1999 | Electronics | NULL     | 2296244.59 |  
|         1999 | Electronics | AK       |  681779.07 |  
|         1999 | Electronics | LA       | 1614465.52 |  
+--------------+-------------+----------+------------+  
27 rows in set (0.21 sec)

GROUPING FUNCTION

本节将介绍如何解决使用 ROLLUP 和 CUBE 时出现的两个挑战：

如何以编程方式识别出哪些结果集行代表小计，以及如何准确找到给定小计对应的聚合层级。由于在计算（如总计百分比）时经常需要使用小计，因此，我们需要一种简便的方法来识别这些小计行。
当查询结果同时包含实际存储的 NULL 值和由 ROLLUP 或 CUBE 操作生成的“NULL”值时，会引发另一个问题：如何区分这两种 NULL 值？

通过 GROUPING、GROUPING_ID、GROUPING SETS 能够有效解决上述的两个挑战。

GROUPING

1. 原理介绍

GROUPING 使用单个列作为参数，在遇到由 ROLLUP 或 CUBE 操作创建的 NULL 值时返回 1，即 NULL 表示该行是小计，则 GROUPING 返回 1。任何其他类型的值（包括表数据中本身的 NULL 值）都返回 0。

示例如下：

select  
        year(d_date),  
        month(d_date),  
        sum(ss_net_paid) as total_sum,  
        grouping(year(d_date)),  
        grouping(month(d_date))  
from  
        store_sales,  
        date_dim d1  
where  
        d1.d_date_sk = ss_sold_date_sk  
        and year(d_date) in (2001, 2002)  
        and month(d_date) in (1, 2, 3)  
group by  
        rollup(year(d_date), month(d_date))  
order by  
        year(d_date), month(d_date);

(year(d_date), month(d_date)) 组的 GROUPING 函数结果为 (0,0) 为按照年月聚合的结果
(year(d_date)) 组的 GROUPING 函数结果为 (0,1)，为按年聚合的结果；
() 组的 GROUPING 函数结果为 (1,1)，为总计结果。

查询结果如下：

+--------------+---------------+-------------+------------------------+-------------------------+  
| year(d_date) | month(d_date) | total_sum   | Grouping(year(d_date)) | Grouping(month(d_date)) |  
+--------------+---------------+-------------+------------------------+-------------------------+  
|         NULL |          NULL | 54262669.17 |                      1 |                       1 |  
|         2001 |          NULL | 26640320.46 |                      0 |                       1 |  
|         2001 |             1 |  9982165.83 |                      0 |                       0 |  
|         2001 |             2 |  8454915.34 |                      0 |                       0 |  
|         2001 |             3 |  8203239.29 |                      0 |                       0 |  
|         2002 |          NULL | 27622348.71 |                      0 |                       1 |  
|         2002 |             1 | 11260654.35 |                      0 |                       0 |  
|         2002 |             2 |  7722750.61 |                      0 |                       0 |  
|         2002 |             3 |  8638943.75 |                      0 |                       0 |  
+--------------+---------------+-------------+------------------------+-------------------------+  
9 rows in set (0.06 sec)

2. 使用场景、语法与示例

GROUPING 函数可以用来过滤结果。示例如下：

select
        year(d_date),
        i_category,
        ca_state,
        sum(ss_net_paid) as total_sum
from
        store_sales,
        date_dim d1,
        item,
        customer_address ca 
where
        d1.d_date_sk = ss_sold_date_sk
        and i_item_sk = ss_item_sk
        and ss_addr_sk=ca_address_sk
        and i_category in ("Books", "Electronics")
        and year(d_date) in(1998, 1999)
        and ca_state in ("LA", "AK")
group by cube(year(d_date), i_category, ca_state)
having grouping(year(d_date))=1 and grouping(i_category)=1 and grouping(ca_state)=1
or grouping(year(d_date))=0 and grouping(i_category)=1 and grouping(ca_state)=1
or grouping(year(d_date))=1 and grouping(i_category)=1 and grouping(ca_state)=0
order by year(d_date), i_category, ca_state;

在 HAVING 过滤条件中使用 GROUPING 函数，仅保留总计销售额，按年度汇总的销售额和按地区汇总的销售额。查询结果如下：

+---------------------+------------+----------+------------+  
| year(`d1`.`d_date`) | i_category | ca_state | total_sum  |  
+---------------------+------------+----------+------------+  
|                NULL | NULL       | NULL     | 8690374.60 |  
|                NULL | NULL       | AK       | 2675198.33 |  
|                NULL | NULL       | LA       | 6015176.27 |  
|                1998 | NULL       | NULL     | 4369656.14 |  
|                1999 | NULL       | NULL     | 4320718.46 |  
+---------------------+------------+----------+------------+  
5 rows in set (0.13 sec)

你也可以使用 GROUPING 函数和 IF 函数提高查询的可读性，示例如下：

select  
        if(grouping(year(d_date)) = 1, "Multi-year sum", year(d_date)) as year,  
        if(grouping(i_category) = 1, "Multi-category sum", i_category) as category,  
        sum(ss_net_paid) as total_sum  
from  
        store_sales,  
        date_dim d1,  
        item,  
        customer_address ca  
where  
        d1.d_date_sk = ss_sold_date_sk  
        and i_item_sk = ss_item_sk  
        and ss_addr_sk = ca_address_sk  
        and i_category in ("Books", "Electronics")  
        and year(d_date) in (1998, 1999)  
        and ca_state in ("LA", "AK")  
group by cube(year(d_date), i_category)

查询结果如下：

+----------------+--------------------+------------+  
| year           | category           | total_sum  |  
+----------------+--------------------+------------+  
| 1998           | Books              | 2213703.82 |  
| 1998           | Electronics        | 2155952.32 |  
| 1999           | Electronics        | 2296244.59 |  
| 1999           | Books              | 2024473.87 |  
| 1998           | Multi-category sum | 4369656.14 |  
| 1999           | Multi-category sum | 4320718.46 |  
| Multi-year sum | Books              | 4238177.69 |  
| Multi-year sum | Electronics        | 4452196.91 |  
| Multi-year sum | Multi-category sum | 8690374.60 |  
+----------------+--------------------+------------+  
9 rows in set (0.09 sec)

GROUPING_ID

1. 使用场景

在数据库中，GROUPING_ID 和 GROUPING 函数都是用于处理多维数据聚合查询（如 ROLLUP 和 CUBE）时的辅助函数，它们帮助用户区分不同层级的聚合结果。如果你想确定某一行的聚合层级，你需要使用 GROUPING 函数对所有的 GROUP BY 列进行计算，因为单列的计算结果无法满足需求。

GROUPING_ID 函数比 GROUPING 更强大，因为它可以同时对多列进行检测。GROUPING_ID 函数接受多个列作为参数，并返回一个整数，该整数通过二进制位表示多个列的聚合状态。当使用表或物化视图保存计算结果时，使用 GROUPING 函数表示聚合的不同层级会占用较多的存储空间，在这种场景下，使用 GROUPING_ID 更加合适。

以 CUBE(a, b) 为例，其 GROUPING_ID 可以表示为：

聚合层级	Bit Vector	GROUPING_ID	GROUPING(a)	GROUPING(b)
a,b	0 0	0	0	0
a	0 1	1	0	1
b	1 0	2	1	0
Grand Total	1 1	3	1	1

2. 语法和示例

示例 SQL 查询如下：

SELECT  
    year(d_date),  
    i_category,  
    SUM(ss_net_paid) AS total_sum,  
    GROUPING(year(d_date)),  
    GROUPING(i_category),  
    GROUPING_ID(year(d_date), i_category)  
FROM  
    store_sales,  
    date_dim d1,  
    item,  
    customer_address ca   
WHERE  
    d1.d_date_sk = ss_sold_date_sk  
    AND i_item_sk = ss_item_sk  
    AND ss_addr_sk = ca_address_sk  
    AND i_category IN ('Books', 'Electronics')  
    AND year(d_date) IN (1998, 1999)  
    AND ca_state IN ('LA', 'AK')  
GROUP BY CUBE(year(d_date), i_category);

查询结果如下：

+--------------+-------------+------------+------------------------+----------------------+---------------------------------------+  
| year(d_date) | i_category  | total_sum  | GROUPING(year(d_date)) | GROUPING(i_category) | GROUPING_ID(year(d_date), i_category) |  
+--------------+-------------+------------+------------------------+----------------------+---------------------------------------+  
| 1998         | Electronics | 2155952.32 | 0                      | 0                    | 0                                     |  
| 1998         | Books       | 2213703.82 | 0                      | 0                    | 0                                     |  
| 1999         | Electronics | 2296244.59 | 0                      | 0                    | 0                                     |  
| 1999         | Books       | 2024473.87 | 0                      | 0                    | 0                                     |  
| 1998         | NULL        | 4369656.14 | 0                      | 1                    | 1                                     |  
| 1999         | NULL        | 4320718.46 | 0                      | 1                    | 1                                     |  
| NULL         | Electronics | 4452196.91 | 1                      | 0                    | 2                                     |  
| NULL         | Books       | 4238177.69 | 1                      | 0                    | 2                                     |  
| NULL         | NULL        | 8690374.60 | 1                      | 1                    | 3                                     |  
+--------------+-------------+------------+------------------------+----------------------+---------------------------------------+  
9 rows in set (0.12 sec)

GROUPING SETS

1. 使用场景

当需要有选择地指定要创建的组集，可以在 GROUP BY 子句中使用 GROUPING SETS 表达式。通过这种方法，允许用户跨多个维度进行精确指定，而无需计算整个 CUBE。

由于 CUBE 查询通常消耗较多资源，当仅对少数几个维度感兴趣时，使用 GROUPING SETS 可以提升查询的执行效率。

2. 语法和示例

GROUPING SETS 的语法如下：

SELECT … GROUP BY GROUPING SETS(grouping_column_reference_list)

如果你需要：

每年度每类产品的销售额小计
每年度在每个州的销售额小计
每年度每个州每个产品的销售额小计

那么你可以使用 GROUPING SETS 来指定这些维度并进行汇总。以下是一个示例：

SELECT  
    YEAR(d_date),  
    i_category,  
    ca_state,  
    SUM(ss_net_paid) AS total_sum  
FROM  
    store_sales,  
    date_dim d1,  
    item,  
    customer_address ca   
WHERE  
    d1.d_date_sk = ss_sold_date_sk  
    AND i_item_sk = ss_item_sk  
    AND ss_addr_sk = ca_address_sk  
    AND i_category IN ('Books', 'Electronics')  
    AND YEAR(d_date) IN (1998, 1999)  
    AND ca_state IN ('LA', 'AK')  
GROUP BY GROUPING SETS(  
    (YEAR(d_date), i_category),   
    (YEAR(d_date), ca_state),   
    (YEAR(d_date), ca_state, i_category)  
)  
ORDER BY YEAR(d_date), i_category, ca_state;

查询结果：

+--------------+-------------+----------+------------+  
| YEAR(d_date) | i_category  | ca_state | total_sum  |  
+--------------+-------------+----------+------------+  
| 1998         | NULL        | AK       | 1402539.19 |  
| 1998         | NULL        | LA       | 2967116.95 |  
| 1998         | Books       | NULL     | 2213703.82 |  
| 1998         | Books       | AK       |  719911.29 |  
| 1998         | Books       | LA       | 1493792.53 |  
| 1998         | Electronics | NULL     | 2155952.32 |  
| 1998         | Electronics | AK       |  682627.90 |  
| 1998         | Electronics | LA       | 1473324.42 |  
| 1999         | NULL        | AK       | 1272659.14 |  
| 1999         | NULL        | LA       | 3048059.32 |  
| 1999         | Books       | NULL     | 2024473.87 |  
| 1999         | Books       | AK       |  590880.07 |  
| 1999         | Books       | LA       | 1433593.80 |  
| 1999         | Electronics | NULL     | 2296244.59 |  
| 1999         | Electronics | AK       |  681779.07 |  
| 1999         | Electronics | LA       | 1614465.52 |  
+--------------+-------------+----------+------------+  
16 rows in set (0.11 sec)

上面的写法等价于使用 CUBE，但通过 grouping_id 指定了具体的聚合组合，从而减少了不必要的计算：

SELECT  
    SUM(ss_net_paid) AS total_sum,  
    YEAR(d_date),  
    i_category,  
    ca_state  
FROM  
    store_sales,  
    date_dim d1,  
    item,  
    customer_address ca   
WHERE  
    d1.d_date_sk = ss_sold_date_sk  
    AND i_item_sk = ss_item_sk  
    AND ss_addr_sk = ca_address_sk  
    AND i_category IN ('Books', 'Electronics')  
    AND YEAR(d_date) IN (1998, 1999)  
    AND ca_state IN ('LA', 'AK')  
GROUP BY CUBE(YEAR(d_date), ca_state, i_category)  
HAVING grouping_id(YEAR(d_date), ca_state, i_category) = 0  
    OR grouping_id(YEAR(d_date), ca_state, i_category) = 2   
    OR grouping_id(YEAR(d_date), ca_state, i_category) = 1;

备注：使用 CUBE 会计算所有可能的聚合层级（在这个例子中是八种），但实际上你可能只对其中的几种感兴趣。

3. 语义等价

GROUPING SETS 与 GROUP BY UNION ALL

GROUPING SETS 语句：

SELECT k1, k2, SUM(k3) FROM t GROUP BY GROUPING SETS ((k1, k2), (k1), (k2), ());

其查询结果等价于使用 UNION ALL 连接的多个 GROUP BY 查询：

SELECT k1, k2, SUM(k3) FROM t GROUP BY k1, k2  
UNION ALL  
SELECT k1, NULL, SUM(k3) FROM t GROUP BY k1  
UNION ALL  
SELECT NULL, k2, SUM(k3) FROM t GROUP BY k2  
UNION ALL  
SELECT NULL, NULL, SUM(k3) FROM t;

使用 UNION ALL 连接的查询较长，同时需要多次扫描基表，因此在书写和执行上的效率都较低。

GROUPING SETS 与 ROLLUP

ROLLUP 是对 GROUPING SETS 的扩展。例如：

SELECT a, b, c, SUM(d) FROM tab1 GROUP BY ROLLUP(a, b, c);

这个 ROLLUP 等价于下面的 GROUPING SETS：

GROUPING SETS (  
    (a, b, c),  
    (a, b),  
    (a),  
    ()  
);

GROUPING SETS 与 CUBE

CUBE(a, b, c) 等价于下面的 GROUPING SETS：

GROUPING SETS (  
    (a, b, c),  
    (a, b),  
    (a, c),  
    (a),  
    (b, c),  
    (b),  
    (c),  
    ()  
);

分析函数（窗口函数）子查询

Palo文档 PALO

PALO

聚合多维分析

ROLLUP

使用场景

语法和示例

CUBE

使用场景

语法和示例

GROUPING FUNCTION

GROUPING

GROUPING_ID

GROUPING SETS