sql grouping sets

SQL GROUPING SETS 是一种用于在单个查询中执行多个聚合操作的扩展功能。它允许您在一个查询中同时进行多个聚合计算，并将结果以不同的组合方式呈现。

GROUPING SETS 可以用于在一个查询中计算多个聚合值，而不需要使用 UNION ALL 连接多个独立的子查询。通过使用 GROUPING SETS，您可以在一个查询中执行多个 GROUP BY 操作，并返回单个结果集。

以下是 GROUPING SETS 的用法示例：

SELECT column1, column2, SUM(column3) AS sum_column3
FROM table
GROUP BY GROUPING SETS ((column1), (column2), (column1, column2));
在上面的示例中，我们对 column1 和 column2 进行了 GROUP BY，同时计算了 column3 的总和。最终的结果集将包含按 column1 分组、按 column2 分组以及按 column1 和 column2 同时分组的各个结果。

GROUPING SETS 还支持 CUBE 和 ROLLUP 子句，这些子句提供了更高级的聚合功能。CUBE 子句生成所有可能的组合，而 ROLLUP 子句生成按层次递减的子总体。这些子句可以与 GROUPING SETS 一起使用，以更灵活地生成聚合结果。

希望以上信息能够帮助您理解 SQL GROUPING SETS 的概念和用法。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

相关问题

sql中间GROUPING SETS

GROUPING SETS是SQL中的一个语法，用于指定多个分组集合进行聚合操作。它可以在GROUP BY子句中使用，用于对数据进行分组并进行聚合计算。GROUPING SETS可以同时对多个列进行分组，每个分组集合都会生成一个聚合结果。

另外，CUBE子句是GROUPING SETS的一种简写形式，它能够基于指定的分组列的组合进行聚合计算。CUBE会生成包含所有可能组合的聚合结果。

综上所述，GROUPING SETS和CUBE都是用于在SQL中进行分组和聚合计算的语法，其中GROUPING SETS可以指定多个分组集合，而CUBE是GROUPING SETS的一种简写形式，用于生成所有可能组合的聚合结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深入理解 SQL 中的 Grouping Sets 语句](https://blog.csdn.net/ruanrunxue/article/details/125584271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

grouping sets理解

### SQL `GROUPING SETS` 功能介绍

#### 一、基本概念
`GROUPING SETS` 是一种强大的分组机制，允许在一个查询中指定多个不同的分组组合。这使得能够一次性计算多种不同层次的汇总数据，而无需编写多个独立的 `GROUP BY` 查询并将其结果通过 `UNION ALL` 合并。

这种特性特别适用于多维数据分析场景，在这些情况下通常需要查看按不同维度组合聚合的数据视图。例如，销售报告可能既希望看到按照地区划分的产品销售额总览，也想要了解各产品类别下的具体表现情况。

#### 二、语法结构
在标准SQL中定义如下：

SELECT column1, column2,...,
       aggregate_function(column_or_expression),
       GROUPING__ID() AS grouping_id -- 可选部分用于区分各个分组级别
FROM table_name
GROUP BY GROUPING SETS (
    (column_list_1),
    (column_list_2),
     ...
);

其中 `(column_list_n)` 表示每种特定方式下的列集合；当存在多个这样的列表时，则意味着对于每一项都会执行一次相应的分组操作，并最终返回所有结果集的联合[^1]。

#### 三、实际应用案例分析

假设有一个学生成绩表 `score_table` ，包含班级 (`class`) 、性别(`sex`) 和课程名称(`course`)以及分数(`score`)四个字段。现在希望通过一条语句获取到以下几种类型的统计数据：
- 按照班级和课程来统计平均成绩；
- 根据班级与性别的搭配关系得出相应均值；
- 针对性别加课程的情况做同样的处理；
- 单独考虑某一门课目的整体水平。

此时就可以利用 `GROUPING SETS` 来简化这个需求实现过程:

CREATE TABLE temp.score_grouping AS 
SELECT 
    GROUPING_ID(class, sex, course) AS grouping__id,
    class,
    sex,
    course,
    AVG(score) as average_score
FROM score_table
GROUP BY GROUPING SETS(
    (class, course),
    (class, sex),
    (sex, course),
    (course)
);

上述代码片段创建了一张临时表 `temp.score_grouping`, 它保存着基于四种不同分组策略得到的学生平均成绩记录。值得注意的是这里还引入了辅助函数 `GROUPING_ID()` ,该函数会为每一个输出行附加一个整数值作为标识符，用来表示当前这条记录是由哪一组条件产生的【^2】.

另外需要注意一点就是如果某个维度被设为了 `'ALL'` 则代表忽略此维度的影响因素进行全局性的求解运算【^3】.