SQLGROUPINGSETS怎么使用_SQLGROUPINGSETS灵活分组方法-SQL-PHP中文网

GROUPING SETS允许在一个查询中生成多维度聚合结果，简化复杂报表。通过一次数据扫描实现总销售额、按地区、按年份及组合分组的汇总，相比UNION ALL减少多次表扫描，提升性能。其核心是GROUP BY后指定多个分组组合，如(GROUPING SETS ((Year, Region), (Year), (Region), ()))，并可用GROUPING函数标识聚合层级。相比ROLLUP（生成层次汇总）和CUBE（生成所有组合），GROUPING SETS更灵活，适用于定制化聚合需求，广泛用于多维报表、财务分析、ETL预聚合及BI数据准备场景，显著提高查询效率与代码可维护性。

sqlgroupingsets怎么使用_sqlgroupingsets灵活分组方法

SQL GROUPING SETS

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是一种非常灵活且强大的SQL聚合功能，它允许你在一个单独的查询中，生成多个不同维度或粒度的分组聚合结果，而无需编写多个

GROUP BY

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语句再用

UNION ALL

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连接起来。简单来说，它能让你用一次数据扫描，就得到多种你想要的汇总数据视图，比如总销售额、按地区销售额、按产品销售额，甚至是按地区和产品组合的销售额，极大地简化了复杂报表的生成过程。

解决方案

在使用

GROUPING SETS

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时，我们不再需要为每一种聚合需求单独写一个

SELECT ... GROUP BY

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语句，然后用

UNION ALL

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把它们拼起来。这在处理多维报表或者需要同时查看不同聚合层级数据时，效率和可维护性都会大打折扣。

GROUPING SETS

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的核心思想是，你在

GROUP BY

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子句后面，明确指定你希望生成哪些不同的分组组合。

我们来看一个具体的例子。假设我们有一个

Sales

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表，包含

Year

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（年份）、

Region

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（地区）、

Product

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（产品）和

Amount

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（销售额）字段。现在，我们想同时看到以下几种销售额：

总销售额（不按任何维度分组）
按年份的销售额
按地区的销售额
按年份和地区组合的销售额

如果用传统方法，你可能需要写四个

SELECT ... GROUP BY

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语句，然后

UNION ALL

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。但有了

GROUPING SETS

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，一个查询就能搞定：

SELECT
    Year,
    Region,
    SUM(Amount) AS TotalAmount
FROM
    Sales
GROUP BY
    GROUPING SETS (
        (Year, Region), -- 按年份和地区分组
        (Year),         -- 仅按年份分组
        (Region),       -- 仅按地区分组
        ()              -- 不分组，即总计
    )
ORDER BY
    Year, Region;

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在这个查询中，

GROUPING SETS

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后面的括号里，每一个子括号都代表一个独立的

GROUP BY

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组合。

```
(Year, Region)
```
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：这会生成按年份和地区分组的销售额。
```
(Year)
```
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：这会生成仅按年份分组的销售额，此时
```
Region
```
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列会显示
```
NULL
```
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，表示这个聚合结果不区分地区。
```
(Region)
```
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：这会生成仅按地区分组的销售额，此时
```
Year
```
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列会显示
```
NULL
```
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。
```
()
```
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：这表示不按任何列分组，生成的是所有数据的总销售额，此时
```
Year
```
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和
```
Region
```
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都会显示
```
NULL
```
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。

通过观察结果中

Year

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和

Region

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列的

NULL

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值，我们就能区分出不同的聚合层级。为了让结果更清晰，SQL还提供了

GROUPING(column_name)

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函数，它会返回0（如果该列参与了当前分组）或1（如果该列没有参与当前分组，即为聚合的“超行”）。

SELECT
    Year,
    Region,
    SUM(Amount) AS TotalAmount,
    GROUPING(Year) AS IsYearAggregated,
    GROUPING(Region) AS IsRegionAggregated
FROM
    Sales
GROUP BY
    GROUPING SETS (
        (Year, Region),
        (Year),
        (Region),
        ()
    )
ORDER BY
    Year, Region;

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这样，

IsYearAggregated

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和

IsRegionAggregated

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就能更明确地指示每一行数据代表的聚合级别。

为什么GROUPING SETS比UNION ALL更高效？

我记得有一次，面对一个需要几十种组合聚合的报表需求，如果用

UNION ALL

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，那查询语句简直是噩梦，维护起来更是灾难。

GROUPING SETS

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简直是救星，代码量直接砍掉一大半，而且跑得飞快。这背后是有原因的：

首先，性能上的巨大优势是显而易见的。当使用

UNION ALL

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时，数据库通常需要对基表进行多次扫描（每个

SELECT

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语句至少扫描一次）。这意味着如果你的表很大，数据会被读取和处理多次，I/O和CPU开销都会成倍增加。而

GROUPING SETS

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则不同，它通常只需要对基表进行一次扫描。数据库的查询优化器能够识别出

GROUPING SETS

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的意图，在一次数据读取和处理的过程中，并行或顺序地计算出所有指定的分组聚合结果。这种单次扫描的机制，在处理大数据量时，能带来非常显著的性能提升。

其次，从数据库优化器的角度来看，

GROUPING SETS

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提供了一个更清晰的优化路径。优化器可以更好地规划执行策略，比如利用共享的排序操作或哈希聚合，从而减少重复计算。而

UNION ALL

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拼接的多个独立查询，优化器可能无法在它们之间找到这种共享优化的机会。

再者，代码的简洁性和可维护性也是一个重要考量。一个复杂的

UNION ALL

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查询可能会有几十甚至上百行，任何一个聚合逻辑的微小改动，都可能导致你需要修改多个

SELECT

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子句，容易出错。

GROUPING SETS

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则将所有聚合逻辑集中在一个

GROUP BY

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子句中，代码量大大减少，也更容易阅读和维护。对我来说，这种清晰的表达方式本身就是一种效率。

当然，对于非常简单的，只有一两个聚合组合的场景，

UNION ALL

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和

GROUPING SETS

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之间的性能差异可能不那么明显。但只要聚合组合的数量增加，或者数据量变大，

GROUPING SETS

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的优势就会立刻凸显出来。

GROUPING SETS、ROLLUP和CUBE有什么区别？

在SQL的聚合功能里，

GROUPING SETS

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、

ROLLUP

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和

CUBE

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是三个密切相关但又各有侧重的概念。我喜欢把它们想象成不同级别的“聚合套餐”：

灵机语音

查看详情

```
GROUPING SETS
```
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：定制套餐（最灵活）
```
GROUPING SETS
```
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是最通用、最灵活的选项。它就像一个菜单，你明确告诉数据库你想要哪些具体的聚合组合。比如，
```
GROUPING SETS ((A, B), (A), (C))
```
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，你就指定了这三种组合。它不会自动生成你没明确指出的组合，完全按你的需求来。如果你只需要某些特定的、非连续的聚合层级，
```
GROUPING SETS
```
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就是最佳选择。
```
ROLLUP
```
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：分层套餐（有层次感）
```
ROLLUP
```
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是
```
GROUPING SETS
```
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的一个语法糖，专门用于生成层次性的聚合结果。它会从最详细的维度开始，逐步向上汇总，直到生成一个总计。它的顺序很重要。例如，
```
ROLLUP(A, B, C)
```
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会生成以下
```
GROUPING SETS
```
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组合：
- ```
(A, B, C)
```
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  ：最详细的组合
- ```
(A, B)
```
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  ：按A和B汇总
- ```
(A)
```
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  ：仅按A汇总
- ```
()
```
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  ：总计你会发现，它总是沿着你指定的列的顺序，生成所有前缀组合以及一个总计。这在需要生成总计、小计和明细的报表时非常方便，比如按年-月-日逐级汇总销售额。
```
CUBE
```
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：豪华自助餐（所有组合）
```
CUBE
```
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也是
```
GROUPING SETS
```
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的语法糖，但它更“大方”。它会生成所有可能的分组组合，包括你指定列的所有排列组合以及一个总计。如果你有N个列，
```
CUBE
```
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会生成
```
2^N
```
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种组合。例如，
```
CUBE(A, B)
```
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会生成以下
```
GROUPING SETS
```
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组合：
- ```
(A, B)
```
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- ```
(A)
```
  登录后复制
- ```
(B)
```
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- ```
()
```
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  ：总计
```
CUBE
```
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  在进行多维度分析时非常有用，因为它能一次性提供所有维度的聚合视图。但缺点是，如果维度过多，生成的组合数量会呈指数级增长，可能导致结果集非常庞大，计算量也很大，甚至包含一些你根本不需要的组合。

总结一下，

GROUPING SETS

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是基石，它提供了最大的灵活性。

ROLLUP

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和

CUBE

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是基于

GROUPING SETS

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的快捷方式，分别用于处理特定模式的聚合需求：

ROLLUP

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适用于层次性汇总，

CUBE

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适用于全维度交叉汇总。选择哪一个，取决于你具体需要哪些聚合组合。

在实际业务中，GROUPING SETS有哪些典型应用场景？

在我的职业生涯中，

GROUPING SETS

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解决了不少让我头疼的业务问题，它的应用场景远比我们想象的要广泛，尤其是在数据分析和报表生成领域：

多维度报表生成： 这是最常见的应用。比如，销售部门需要一张报表，既要看全国总销售额，又要看各省份的销售额，还要看每个省份下不同城市的销售额，甚至细化到每个城市不同产品的销售额。如果用传统的
```
GROUP BY
```
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加
```
UNION ALL
```
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，那SQL语句会变得非常冗长，而且每次执行都要扫描好几次数据。
```
GROUPING SETS
```
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在这里就显得非常强大，一个查询就把所有层级的数据都算出来了，大大简化了开发和维护。
财务分析与成本核算： 财务部门经常需要从不同维度来分析成本或利润，比如按部门、按项目、按成本中心、按产品线，或者这些维度的各种组合。
```
GROUPING SETS
```
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能够在一个查询中快速生成这些多维度的汇总数据，帮助财务人员更全面地洞察公司的运营状况。
数据仓库ETL过程中的预聚合： 在数据仓库的ETL（抽取、转换、加载）过程中，为了提高后续BI报表查询的效率，我们经常会创建一些汇总表（Summary Tables）或聚合事实表。
```
GROUPING SETS
```
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是生成这些预聚合数据的利器。它能高效地在加载数据时就计算出多种粒度的聚合结果，存储到汇总表中，这样终端用户查询时就无需实时计算，大大加快了报表响应速度。
业务智能（BI）工具的数据准备： 许多BI工具在连接数据源时，需要获取不同粒度的聚合数据。使用
```
GROUPING SETS
```
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可以为BI工具提供一个包含多种聚合层级的视图，使得分析师在BI工具中进行钻取（drill-down）和切片（slice-and-dice）操作时，能够更流畅地获取数据，而不需要BI工具在后台频繁地向数据库发送复杂的聚合查询。
数据探索与临时分析： 当数据分析师在探索一个新数据集，或者需要快速验证某个假设时，往往需要从不同角度查看数据的总计和分项。
```
GROUPING SETS
```
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提供了一种非常快捷的方式，在不编写大量SQL的情况下，就能一次性获取多种聚合视图，加速数据洞察的过程。