grouping sets的主要作用是实现多维度数据分组聚合，允许在一次查询中执行多种不同的group by操作并将结果合并。1. 它简化复杂查询并提高效率；2. 支持任意列组合的分组，无需遵循特定层次结构；3. 可通过grouping__id()函数区分不同分组集合，标识每行数据的来源分组方式；4. 与rollup和cube相比，grouping sets最灵活但需手动指定分组，rollup适合层次汇总，cube用于所有可能组合的分组。
SQL中的GROUPING SETS主要作用在于实现多维度的数据分组聚合，允许你一次性执行多种不同的GROUP BY操作，并将结果合并在一起。这在数据分析和报表生成中非常有用，能够简化复杂的查询，提高效率。
解决方案：
GROUPING SETS 允许你在一个SELECT语句中指定多个分组方式。它会将结果集按照每个指定的GROUPING SET进行分组，然后进行聚合计算。最终，所有分组的结果会合并成一个结果集。
假设我们有一个销售数据表 sales，包含以下字段：region (地区), product_category (产品类别), sales_amount (销售额)。
我们想要同时按照以下几种方式进行分组和聚合：
- 按
region分组，计算总销售额。 - 按
product_category分组，计算总销售额。 - 按
region和product_category分组，计算总销售额。 - 计算总销售额（不分组）。
使用 GROUPING SETS 可以这样实现：
SELECT
region,
product_category,
SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM
sales
GROUP BY GROUPING SETS (
(region),
(product_category),
(region, product_category),
() -- 空的 grouping set，表示不分组，计算总计
)
ORDER BY region, product_category;在这个例子中，GROUPING SETS 包含了四个分组集合：(region)，(product_category)，(region, product_category) 和 ()。 每个集合代表一种分组方式。空的集合 () 表示对所有行进行聚合，相当于没有 GROUP BY 子句。
结果集将会包含所有这些分组方式的聚合结果，并且 region 和 product_category 列会根据分组情况显示相应的值，没有参与分组的列会显示为 NULL。
如何使用GROUPING__ID()函数来区分不同的分组？
GROUPING__ID() 函数可以用来区分不同的分组集合。它返回一个整数值，这个值对于每个 GROUPING SET 是唯一的。你可以使用这个函数在结果集中添加一列，用于标识每一行数据是由哪个分组集合生成的。
SELECT
region,
product_category,
SUM(sales_amount) AS total_sales,
GROUPING__ID(region, product_category) AS grouping_id
FROM
sales
GROUP BY GROUPING SETS (
(region),
(product_category),
(region, product_category),
()
)
ORDER BY grouping_id, region, product_category;在这个查询中，GROUPING__ID(region, product_category) 会返回一个整数值，这个值依赖于 region 和 product_category 是否参与分组。你可以根据这个值来判断每一行数据的分组方式。
例如，如果 region 参与分组，而 product_category 没有参与分组，GROUPING__ID 会返回一个特定的值。 如果 region 和 product_category 都参与分组，GROUPING__ID 会返回另一个不同的值。 通过查看 grouping_id 的值，你可以知道该行数据是按照哪个分组集合进行聚合的。
在某些数据库系统中（如SQL Server），GROUPING__ID 返回的是一个位掩码，你可以使用位运算来判断哪些列参与了分组。而在其他数据库系统中，它可能返回一个简单的整数值，你需要查阅相应的数据库文档来了解其具体含义。
GROUPING SETS、ROLLUP 和 CUBE 之间的区别是什么，以及何时使用它们？
GROUPING SETS: 提供了最大的灵活性，允许你指定任意的分组集合。你可以选择任意列的组合进行分组，而不需要遵循任何特定的层次结构。
ROLLUP: 按照指定的列的层次结构进行分组。它会从最详细的级别开始，逐步向上汇总，直到计算出总计。例如，
ROLLUP (region, product_category)会按照(region, product_category)，(region)和()的顺序进行分组。CUBE: 计算指定列的所有可能组合的分组。例如，
CUBE (region, product_category)会按照(region, product_category)，(region)，(product_category)和()进行分组。
何时使用它们：
GROUPING SETS: 当你需要对数据进行多种不同的分组，并且这些分组之间没有明显的层次关系时，使用
GROUPING SETS。ROLLUP: 当你需要按照层次结构进行分组和汇总时，使用
ROLLUP。例如，按照年份、季度、月份的层次结构统计销售额。CUBE: 当你需要计算所有可能的分组组合时，使用
CUBE。例如，计算所有地区和产品类别的组合的销售额，以便进行全面的数据分析。
总的来说，GROUPING SETS 提供了最大的灵活性，但需要手动指定所有分组集合。ROLLUP 和 CUBE 则更加方便，可以自动计算出所有层次结构或组合的分组，但灵活性相对较差。选择哪种方式取决于你的具体需求和数据分析的目标。
