with cube和with rollup

### 回答1：
"with cube和with rollup"是SQL中的聚合函数，用于进行多维度或分组统计查询，生成汇总结果。其中，with cube将按照所有维度生成所有可能的组合，并计算每个组合下的统计值；with rollup则是在原有分组的基础上再增加总计行，统计所有行的汇总值。

### 回答2：
在SQL语言中，有两个用于处理多维数据的关键字：“with cube”和“with rollup”。

“with cube”用于生成一张包含所有可能值的多维数据表。该关键字能够对查询结果进行全维度聚合，即不仅聚合正常的行和列，还聚合所有维度组合。这种全面的聚合可以帮助用户分析数据，并查看所有不同维度的组合方式。

例如，一个“with cube”语句可能通过以下方式来聚合一个三维数据集：

SELECT a, b, c, SUM(d) AS total
FROM myTable
GROUP BY a, b, c WITH CUBE

结果集将会包括如下聚合：

1. a, b, c组合下的聚合

2. a, b组合下的聚合

3. a, c组合下的聚合

4. b, c组合下的聚合

5. a组合下的聚合

6. b组合下的聚合

7. c组合下的聚合

8. 所有维度的聚合

这些聚合结果将组成包含维度组合下的所有记录的数据集，这可以帮助用户从全面的角度来分析数据。

相比之下，“with rollup”方法对于求取汇总行或列时格外有用。它使用类似“with cube”的聚合方法，但只聚合父级维度或者某一分组维度。当对多个列或行进行聚合计算时，该关键字可以用来创建自定义层次结构并对结果进行总和计算。

例如，一个“with rollup”语句可能按照以下方式来汇总一个二维数据集：

SELECT a, b, SUM(c) AS total
FROM myTable
GROUP BY a, b WITH ROLLUP

结果集包含以下聚合：

1. 按照a, b组合下的聚合

2. 按照a组合下的聚合

3. 所有记录的总和

这些聚合将根据指定的维度对数据集进行汇总，并通过“with rollup”方法计算每个汇总的值。

总而言之，“with cube”和“with rollup”都是SQL中十分有用的聚合方法。它们可以帮助用户分析多维数据，并从多个维度中查看数据组合情况。同时，“with cube”和“with rollup”的使用需要注意控制汇总行或列的层次结构，从而以最佳的方式展示和分析数据。

### 回答3：
WITH CUBE 和 WITH ROLLUP 是 SQL 中的两个高级语句，可以帮助开发人员快速计算聚合数据并促进 BI 报告的生成。两个语句的主要区别在于它们处理数据的方式。

WITH CUBE 语句用于生成多维度的汇总数据。使用该语句时，SQL 引擎将在所有组合中插入空值字段，以便生成所有可能的汇总数据。举个例子，如果我们有客单价和销售订单数据，我们可以使用 WITH CUBE 语句来计算不同城市、不同时间段和不同付款方式的销售汇总数据，而即使这些汇总数据中存在空值，该语句仍会在结果中显示。

WITH ROLLUP 语句则用于在结果集中生成部分汇总数据。语句将在需要时添加附加行并显示适当的小计和总计。例如，当我们使用 WITH ROLLUP 语句计算根据客户类型和地理位置的销售数据时，该语句会将销售数据分为两个或多个类别，并在结果中显示基于类别的小计和最终总计。

通常，选择使用 WITH CUBE 还是 WITH ROLLUP 取决于您希望监控的关键维度。WITH CUBE 在开发多维度报告时更加强大，并且可以在数据集中包含更多的字段或属性，而WITH ROLLUP 则更加适合需要在多个类别级别上查看数据并分析其相关性的情况。