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分组

分组​

ROLLUP 和 CUBE 是 GROUP BY 的修饰符。这两个都计算小计。ROLLUP 接受一个排序的列列表，例如 (day, month, year)，并在聚合的每个级别计算小计，然后是一个总计。CUBE 在指定的列的所有可能组合中计算小计。GROUPING 标识 ROLLUP 或 CUBE 返回的哪些行是超级聚合，哪些行是未修改的 GROUP BY 返回的行。

GROUPING 函数接受多个列作为参数，并返回一个位掩码。

  • 1 表示 ROLLUP 或 CUBE 对 GROUP BY 的修饰符返回的行是小计
  • 0 表示 ROLLUP 或 CUBE 返回的行不是小计

分组集​

默认情况下，CUBE 修饰符计算传递给 CUBE 的所有可能列组合的小计。GROUPING SETS 允许您指定要计算的特定组合。

分析层次数据是 ROLLUP、CUBE 和 GROUPING SETS 修饰符的一个很好的用例。此处的示例是一个表，其中包含有关两个数据中心安装了哪些 Linux 发行版以及该发行版的版本的数据。查看按发行版、版本和位置划分的数据可能很有价值。

加载示例数据​

CREATE TABLE servers ( datacenter VARCHAR(255),
                         distro VARCHAR(255) NOT NULL,
                         version VARCHAR(50) NOT NULL,
                         quantity INT
                       )
                        ORDER BY (datacenter, distro, version)
INSERT INTO servers(datacenter, distro, version, quantity)
VALUES ('Schenectady', 'Arch','2022.08.05',50),
       ('Westport', 'Arch','2022.08.05',40),
       ('Schenectady','Arch','2021.09.01',30),
       ('Westport', 'Arch','2021.09.01',20),
       ('Schenectady','Arch','2020.05.01',10),
       ('Westport', 'Arch','2020.05.01',5),
       ('Schenectady','RHEL','9',60),
       ('Westport','RHEL','9',70),
       ('Westport','RHEL','7',80),
       ('Schenectady','RHEL','7',80)
SELECT 
    *
FROM
    servers;
┌─datacenter──┬─distro─┬─version────┬─quantity─┐
│ Schenectady │ Arch   │ 2020.05.01 │       10 │
│ Schenectady │ Arch   │ 2021.09.01 │       30 │
│ Schenectady │ Arch   │ 2022.08.05 │       50 │
│ Schenectady │ RHEL   │ 7          │       80 │
│ Schenectady │ RHEL   │ 9          │       60 │
│ Westport    │ Arch   │ 2020.05.01 │        5 │
│ Westport    │ Arch   │ 2021.09.01 │       20 │
│ Westport    │ Arch   │ 2022.08.05 │       40 │
│ Westport    │ RHEL   │ 7          │       80 │
│ Westport    │ RHEL   │ 9          │       70 │
└─────────────┴────────┴────────────┴──────────┘

10 rows in set. Elapsed: 0.409 sec.

简单查询​

获取每个数据中心按发行版的服务器数量

SELECT
    datacenter,
    distro, 
    SUM (quantity) qty
FROM
    servers
GROUP BY
    datacenter,
    distro;
┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐
│ Schenectady │ RHEL   │ 140 │
│ Westport    │ Arch   │  65 │
│ Schenectady │ Arch   │  90 │
│ Westport    │ RHEL   │ 150 │
└─────────────┴────────┴─────┘

4 rows in set. Elapsed: 0.212 sec.
SELECT
    datacenter, 
    SUM (quantity) qty
FROM
    servers
GROUP BY
    datacenter;
┌─datacenter──┬─qty─┐
│ Westport    │ 215 │
│ Schenectady │ 230 │
└─────────────┴─────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.277 sec. 
SELECT
    distro, 
    SUM (quantity) qty
FROM
    servers
GROUP BY
    distro;

┌─distro─┬─qty─┐
│ Arch   │ 155 │
│ RHEL   │ 290 │
└────────┴─────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.352 sec. 
SELECT
    SUM(quantity) qty
FROM
    servers;
┌─qty─┐
│ 445 │
└─────┘

1 row in set. Elapsed: 0.244 sec.

比较使用 GROUPING SETS 的多个 GROUP BY 语句​

在没有 CUBE、ROLLUP 或 GROUPING SETS 的情况下分解数据

SELECT
    datacenter,
    distro, 
    SUM (quantity) qty
FROM
    servers
GROUP BY
    datacenter,
    distro
UNION ALL
SELECT
    datacenter, 
    null,
    SUM (quantity) qty
FROM
    servers
GROUP BY
    datacenter
UNION ALL
SELECT
    null,
    distro, 
    SUM (quantity) qty
FROM
    servers
GROUP BY
    distro
UNION ALL
SELECT
    null,
    null,
    SUM(quantity) qty
FROM
    servers;
┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ       │ ᴺᵁᴸᴸ   │ 445 │
└────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐
│ Westport    │ ᴺᵁᴸᴸ   │ 215 │
│ Schenectady │ ᴺᵁᴸᴸ   │ 230 │
└─────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐
│ Schenectady │ RHEL   │ 140 │
│ Westport    │ Arch   │  65 │
│ Schenectady │ Arch   │  90 │
│ Westport    │ RHEL   │ 150 │
└─────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ       │ Arch   │ 155 │
│ ᴺᵁᴸᴸ       │ RHEL   │ 290 │
└────────────┴────────┴─────┘

9 rows in set. Elapsed: 0.527 sec.

使用 GROUPING SETS 获取相同的信息

SELECT
    datacenter,
    distro, 
    SUM (quantity) qty
FROM
    servers
GROUP BY
    GROUPING SETS(
        (datacenter,distro),
        (datacenter),
        (distro),
        ()
    )
┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐
│ Schenectady │ RHEL   │ 140 │
│ Westport    │ Arch   │  65 │
│ Schenectady │ Arch   │  90 │
│ Westport    │ RHEL   │ 150 │
└─────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐
│ Westport    │        │ 215 │
│ Schenectady │        │ 230 │
└─────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐
│            │        │ 445 │
└────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐
│            │ Arch   │ 155 │
│            │ RHEL   │ 290 │
└────────────┴────────┴─────┘

9 rows in set. Elapsed: 0.427 sec.

比较 CUBE 与 GROUPING SETS​

下一个查询中的 CUBE，CUBE(datacenter,distro,version) 提供了一个可能没有意义的层次结构。查看跨两个发行版的版本没有意义（因为 Arch 和 RHEL 没有相同的发布周期或版本命名标准）。此后面的 GROUPING SETS 示例更合适，因为它在同一组中对 distro 和 version 进行分组。

SELECT
   datacenter,
   distro,
   version,
   SUM(quantity)
FROM
   servers
GROUP BY
   CUBE(datacenter,distro,version)
ORDER BY
   datacenter,
   distro;
┌─datacenter──┬─distro─┬─version────┬─sum(quantity)─┐
│             │        │ 7          │           160 │
│             │        │ 2020.05.01 │            15 │
│             │        │ 2021.09.01 │            50 │
│             │        │ 2022.08.05 │            90 │
│             │        │ 9          │           130 │
│             │        │            │           445 │
│             │ Arch   │ 2021.09.01 │            50 │
│             │ Arch   │ 2022.08.05 │            90 │
│             │ Arch   │ 2020.05.01 │            15 │
│             │ Arch   │            │           155 │
│             │ RHEL   │ 9          │           130 │
│             │ RHEL   │ 7          │           160 │
│             │ RHEL   │            │           290 │
│ Schenectady │        │ 9          │            60 │
│ Schenectady │        │ 2021.09.01 │            30 │
│ Schenectady │        │ 7          │            80 │
│ Schenectady │        │ 2022.08.05 │            50 │
│ Schenectady │        │ 2020.05.01 │            10 │
│ Schenectady │        │            │           230 │
│ Schenectady │ Arch   │ 2022.08.05 │            50 │
│ Schenectady │ Arch   │ 2021.09.01 │            30 │
│ Schenectady │ Arch   │ 2020.05.01 │            10 │
│ Schenectady │ Arch   │            │            90 │
│ Schenectady │ RHEL   │ 7          │            80 │
│ Schenectady │ RHEL   │ 9          │            60 │
│ Schenectady │ RHEL   │            │           140 │
│ Westport    │        │ 9          │            70 │
│ Westport    │        │ 2020.05.01 │             5 │
│ Westport    │        │ 2022.08.05 │            40 │
│ Westport    │        │ 7          │            80 │
│ Westport    │        │ 2021.09.01 │            20 │
│ Westport    │        │            │           215 │
│ Westport    │ Arch   │ 2020.05.01 │             5 │
│ Westport    │ Arch   │ 2021.09.01 │            20 │
│ Westport    │ Arch   │ 2022.08.05 │            40 │
│ Westport    │ Arch   │            │            65 │
│ Westport    │ RHEL   │ 9          │            70 │
│ Westport    │ RHEL   │ 7          │            80 │
│ Westport    │ RHEL   │            │           150 │
└─────────────┴────────┴────────────┴───────────────┘

39 rows in set. Elapsed: 0.355 sec.
注意

上面的示例中，如果版本没有与发行版相关联，那么版本可能没有意义，如果我们跟踪内核版本，它可能是有意义的，因为内核版本可以与任何发行版相关联。使用 GROUPING SETS，如下一个示例所示，可能是更好的选择。

SELECT
    datacenter,
    distro,
    version,
    SUM(quantity)
FROM servers
GROUP BY
    GROUPING SETS (
        (datacenter, distro, version),
        (datacenter, distro))
┌─datacenter──┬─distro─┬─version────┬─sum(quantity)─┐
│ Westport    │ RHEL   │ 9          │            70 │
│ Schenectady │ Arch   │ 2022.08.05 │            50 │
│ Schenectady │ Arch   │ 2021.09.01 │            30 │
│ Schenectady │ RHEL   │ 7          │            80 │
│ Westport    │ Arch   │ 2020.05.01 │             5 │
│ Westport    │ RHEL   │ 7          │            80 │
│ Westport    │ Arch   │ 2021.09.01 │            20 │
│ Westport    │ Arch   │ 2022.08.05 │            40 │
│ Schenectady │ RHEL   │ 9          │            60 │
│ Schenectady │ Arch   │ 2020.05.01 │            10 │
└─────────────┴────────┴────────────┴───────────────┘
┌─datacenter──┬─distro─┬─version─┬─sum(quantity)─┐
│ Schenectady │ RHEL   │         │           140 │
│ Westport    │ Arch   │         │            65 │
│ Schenectady │ Arch   │         │            90 │
│ Westport    │ RHEL   │         │           150 │
└─────────────┴────────┴─────────┴───────────────┘

14 rows in set. Elapsed: 1.036 sec.