ROLLUP按层级逐级汇总,CUBE生成所有组合,二者结合GROUPING函数可区分汇总层级,适用于多维分析。

在 PostgreSQL 中处理多层级聚合分析时,ROLLUP 和 CUBE 是两个非常强大的 GROUPING SETS 扩展功能。它们可以帮助你在一个查询中生成多个分组级别的汇总数据,特别适用于报表和数据分析场景。
ROLLUP 用于生成按指定列顺序的层级汇总。它会依次对最细粒度的组合进行分组,然后逐层向上聚合,直到总和。
例如,有销售数据表 sales:
CREATE TABLE sales ( region TEXT, category TEXT, product TEXT, amount NUMERIC );想按区域 → 类别 → 产品这一层级结构做汇总,可以使用:
SELECT region, category, product, SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY ROLLUP(region, category, product) ORDER BY region, category, product;结果将包含以下层级:
NULL 值代表该层级被“上卷”了。可通过 GROUPING() 函数区分是原始 NULL 还是聚合产生的 NULL。
CUBE 更进一步,它会对所有指定列的所有子集进行分组,生成完整的交叉汇总表。
SELECT region, category, product, SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY CUBE(region, category, product) ORDER BY region, category, product;这将生成 2^3 = 8 种分组组合,包括:
CUBE 适合探索性分析,比如你想知道“不同地区和产品组合下的销售额”,而不限定固定层级。
由于 ROLLUP 和 CUBE 会产生大量 NULL,可用 GROUPING() 函数辅助判断当前行属于哪一层级。
SELECT region, category, product, GROUPING(region, category, product) AS grp_mask, SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY ROLLUP(region, category, product) ORDER BY region, category, product;GROUPING 返回一个位掩码:
ROLLUP 更适合有明确层级关系的统计,如组织架构、时间维度(年-月-日);CUBE 适合维度间无优先顺序、需要全面分析的情况。
注意性能:CUBE 的组合数量随列数指数增长,建议对不超过 4~5 个维度使用,否则结果集过大。必要时可改用 GROUPING SETS 显式控制分组组合。
基本上就这些,合理使用能大幅简化多维报表开发。
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