Grouping Sets

最新推荐文章于 2024-08-23 23:49:58 发布
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分类专栏： 数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28786285/article/details/99709175
本文深入探讨了SQL中使用grouping sets进行复杂分组查询的方法，通过实例对比了grouping sets与传统union all语句在处理多级分组时的区别与联系，帮助读者理解并掌握更高效的数据分析技巧。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

select country,province,city,sum(amount) from table1

group by grouping sets（country,(country,province),(country,province,city)）

等价于:

select country,null as province,null as city,sum(amount) from table1 group by country

union all

select country,province,null as city,sum(amount) from table1 group by country,province

unon all

select country,province,city,sum(amount) from table1 group by country,province,city

 

 

实战 | Hive 如何使用 Grouping Sets
SmartSi
08-13 789
这篇文章描述了 SELECT 语句 GROUP BY 子句的增强聚合功能 GROUPING SETS。GROUPING SETS 子句是 SELECT 语句的 GROUP BY 子句的扩展。通过 GROUPING SETS 子句，你可采用多种方式对结果分组，而不必使用多个 SELECT 语句来实现这一目的。这就意味着，能够减少响应时间并提高性能。...
SQL 中 GROUPING SETS 结合多个 COUNT(DISTINCT) 的数据膨胀问题与优化实践
石榴姐yyds
04-22 343
在中，数据膨胀指中间计算结果（如哈希表、临时数据）因分组组合和去重操作的叠加效应，导致数据量远超原始输入的现象。原始数据量：1 亿条订单记录。膨胀后中间数据量：可能达到数十亿条。在 SQL 中使用结合多个时，数据膨胀问题的本质是组合爆炸与去重成本叠加的共同作用。通过预聚合、分步计算或近似计数等方案，可有效缓解性能瓶颈。实际场景中需结合数据规模、精确性要求和计算资源综合权衡，选择最优策略。
【Hive】多维函数 『grouping sets() | with cube | with rollup 』
渐渐的忘记，赶不上明天（读研ing，2024年毕业）
12-12 5234
1. 语法 2. 例子
Hive.GROUPING SETS
辰采星
03-30 2万+
如果说聚合函数（Simple UDAF / Generic UDAF）是HQL聚合数据查询或分析的中枢处理器，那GROUP BY可以说是聚合函数的神经了，GROUP BY收集和传递材料，然后交给聚合函数们去处理。这些材料的组织形式显得尤为重要，它们表达着分析者想要的观察维度或视角，管理着聚合函数们的操作对象。        而分析者经常想要在一次分析中从多个维度去获得分析数据，对包含多个维度或多
grouping sets函数
weixin_47621995的博客
08-19 1万+
grouping sets： 根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的group by结果集进行union all grouping__id（请注意函数名中的下划线是两个！）：表示结果属于哪一个分组集合，属于虚字段 cube： 根据group by的维度的所有组合进行聚合。 rollup： 为cube的子集，以最左侧的维度为主，从该维度进行层级聚合。（从右向左依次递减） 这几个分析函数通常用于，根据不同维度上钻和下钻的指标统计，比如，分小时、天、月的uv数 在一个group by查询中，根据不同的.
GROUPING SETS 学习
qqwwwgg1983的专栏
10-30 318
SQL> SELECT CASE  2           WHEN a.deptno IS NULL THEN  3            合计  4           WHEN a.deptno IS NOT NULL AND a.empno IS NULL THEN  5            小计  6           ELSE  7            || a.d
关于 grouping sets 学习
congdulu5128的博客
03-29 186
出处：http://www.itpub.net/viewthread.php?tid=608107&extra=&page=1今天逛论坛 发现了这个语句 但是看时版主讲的还不够清楚，...
Oracle中用GROUPING SETS分组自定义汇总
03-03
为了获取多级或自定义的汇总，我们可以使用`GROUPING SETS`功能，它提供了更灵活的分组方式，同时避免了不必要的计算，提高了SQL查询的效率。 `GROUP BY GROUPING SETS`允许我们自定义想要的汇总级别，从而得到特定...
SQL：grouping sets详解
weixin_47198715的博客
05-22 1492
grouping sets案例说明以及实现逻辑讲解，包括grouping__id的生成逻辑以及通过二进制判断分组是否为all的方法
Hive/Presto中函数grouping sets用法详解（踩坑总结，看到赚到）
LdyLly的博客
04-24 2万+
本文详细记录了函数grouping sets使用时遇到的坑，基于Hive和Presto实现。
GROUP BY子句（rollup,cube,grouping sets）实例说明
08-22
GROUP BY子句（rollup,cube,grouping sets）实例说明
grouping sets
yfb8530的专栏
06-10 707
select deptno,empno,sum(sal) from emp group by grouping sets((deptno,empno),deptno,null) select deptno,empno,sum(sal) from emp group by deptno,empno union all select deptno,null empno
Groupings sets详解
weixin_43597208的博客
08-23 1097
首先需要提醒一点的是，hql中和sparksql中虽然均有grouping sets函数，可是grouping__id顺序确是相反的，一般情况我们习惯了hql中保持一致，需要脚本中增加：set spark.grouping.sets.reference.hive=true;基本使用，是在group by 维度值后，使用grouping sets ((a,b,c),(a,b),©)像这样；###等价于UNION。
[Developer] Grouping sets
cizhiyou2391的博客
04-14 86
grouping sets group by grouping sets(a,b,c) = group by a union all group by b ...
grouping_id&grouping sets
weixin_46680124的博客
09-05 959
grouping sets 用法在Hive中，会出现对同一个数据表进行不同粒度的汇总，这时可以有两种方案：用多个sql，对不同粒度使用不同的 group by 方法。
Grouping set 学习
weixin_41784087的博客
12-27 1522
2.1 cube特殊的，将指定列的所有可能组合作为，也可以与组合使用。--等效于以下语句。--等效于以下语句。( a, b ),( c, d ),( )2.2 rollup特殊的，以按层级聚合的方式产生，也可以与组合使用。--等效价于以下语句。--等效于以下语句。( a ),( )结果中使用NULL充当占位符，导致您会无法区分占位符NULL与数据中真正的NULL。grouping接受一个列名作为参数，如果结果对应行使用了参数列做聚合，返回0，此时意味着NULL来自输入数据。
GROUPING SETS（阿里大数据用法）
m0_37845836的博客
05-14 1313
对于经常需要对数据进行多维度的聚合分析的场景，您既需要对a列做聚合，也要对b列做聚合，同时要按照a、b两列同时做聚合，因此需要多次使用UNION ALL。使用GROUPING SETS可以快速解决此类问题。 MaxCompute中的GROUPING SETS是对SELECT语句中GROUP BY子句的扩展，允许您采用多种方式对结果分组，而不必使用多个SELECT语句来实现这一目的。这样能够使MaxCompute的引擎给出更有效的执行计划，从而提高执行性能。 说明本文中大部分示例采用MaxCompute.
Hive之Grouping Sets函数
热门推荐
数据小白的进阶之路
03-17 3万+
最近在看一些关于Hive优化的东西，看到一个很好用的函数：Grouping Sets函数，今天就先总结一下关于这个函数的用法！ 在一个GROUP BY 查询中，根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY结果进行UNION ALL操作。GROUPING SETS就是一种将多个GROUP BY逻辑UNION写在一个HIVE SQL语句中的便利写法。GROUPING SETS会把在...
GROUPING SETS
最新发布
05-13
<think>好的，我现在需要帮助用户了解GROUPING SETS在SQL中的用法和示例。首先，我需要回忆一下自己关于GROUPING SETS的知识，并结合用户提供的引用内容来组织回答。 用户提到了引用[1]，其中提到GROUPING SETS允许在单个查询中进行多种分组方式，避免了多个SELECT语句的UNION操作，同时优化性能。引用[2]和引用[3]涉及GROUPING函数和聚合函数，可能需要在示例中展示如何使用这些函数。引用[4]关于查询计划优化，可以提到GROUPING SETS对性能的好处。引用[5]的代码示例可能不太相关，但用户的问题集中在GROUPING SETS，所以主要关注前四个引用。 首先，应该解释GROUPING SETS的基本概念和用途，说明它如何简化多个分组的需求。然后，给出基本语法结构，可能对比传统的UNION ALL方法，以突出其优势。接着，提供具体的使用示例，包括简单的分组、多列组合、ROLLUP/CUBE的比较，以及GROUPING函数的使用。此外，需要提到性能优化的部分，如引用[4]中提到的查询计划优化，说明GROUPING SETS如何帮助SQL Server生成更高效的执行计划。 需要注意用户提到的所有行内数学表达式要用$...$格式，但这里可能不涉及数学公式，但如果有的话需要正确应用。同时，确保代码块正确使用反引号，并单独成段。回答要结构清晰，分点说明，最后生成相关问题。 现在需要检查是否有遗漏点，比如是否覆盖了所有用户提供的引用内容，特别是引用[1]中的高级分组，引用[2]中的GROUPING函数，引用[3]中的聚合函数示例，以及引用[4]的性能优化。需要将这些内容自然地融入回答中，并在适当的地方添加引用标识。 可能还需要考虑用户的实际使用场景，比如他们可能需要在报表生成或数据分析中使用GROUPING SETS来处理多层次的数据汇总。因此，示例应贴近实际应用，如销售数据按不同维度汇总，这样用户更容易理解。 最后，生成的相关问题需要围绕GROUPING SETS的扩展应用、性能比较、函数使用和实际场景展开，确保问题能引导用户进一步学习。</think>### GROUPING SETS 功能详解与示例 #### 1. 核心功能 GROUPING SETS 是 SQL 中用于**多维度聚合分析**的高级语法，允许在单个查询中实现多个独立分组的聚合结果[^1]。其价值体现在： - 替代多个 `UNION ALL` 连接的聚合查询 - 减少代码冗余（对比传统方法代码量减少50%-80%） - 查询优化器能生成更高效的执行计划[^4] #### 2. 基础语法 ```sql SELECT column1, column2, aggregate_function(column3) FROM table GROUP BY GROUPING SETS ( (column1), -- 单列分组 (column2), -- 另一个单列分组 (column1, column2) -- 多列组合分组 ); ``` #### 3. 实际案例（销售数据分析） **数据表结构**： ```sql CREATE TABLE SalesData ( Year INT, Quarter VARCHAR(10), Region VARCHAR(20), Sales DECIMAL(10,2) ); ``` **需求**：生成以下四种维度的销售汇总： - 年度总计 - 季度总计 - 区域总计 - 年度+区域组合统计 **传统实现方式**： ```sql SELECT Year, NULL AS Region, SUM(Sales) FROM SalesData GROUP BY Year UNION ALL SELECT NULL, Region, SUM(Sales) FROM SalesData GROUP BY Region UNION ALL ... ``` **GROUPING SETS 实现**： ```sql SELECT Year, Region, SUM(Sales) AS TotalSales, GROUPING(Year) AS YearFlag, -- 标识是否为汇总行[^2] GROUPING(Region) AS RegionFlag FROM SalesData GROUP BY GROUPING SETS ( (Year), -- 年度总计 (Region), -- 区域总计 (Year, Region) -- 年度+区域组合 ); ``` #### 4. 执行结果示例： Year | Region | TotalSales | YearFlag | RegionFlag -----|--------|------------|----------|----------- 2023 | NULL | 150000.00 | 0 | 1 NULL | East | 80000.00 | 1 | 0 2023 | East | 50000.00 | 0 | 0 *说明：* - `YearFlag=1` 表示该行是年度汇总的超级聚合行 - `RegionFlag=1` 表示该行是区域汇总的超级聚合行 #### 5. 进阶用法对比 | 语法 | 等效 GROUPING SETS 表达式 | 功能特点 | |-----------------|------------------------------------------|----------------------------| | `ROLLUP(a,b,c)` | `GROUPING SETS((a,b,c),(a,b),(a),())` | 生成层次化的小计与总计 | | `CUBE(a,b,c)` | `GROUPING SETS((a,b,c),(a,b),(a,c),...)` | 生成所有可能的子集组合 | | 原生 GROUPING SETS | 自由组合任意分组维度 | 最高灵活度，定制化聚合需求 | #### 6. 性能优化建议 - 优先选择 `GROUPING SETS` 而非多个 `UNION ALL` 查询（查询执行时间平均减少30%-60%） - 配合 `WITH ROLLUP`/`WITH CUBE` 处理层次化数据 - 使用 `GROUPING_ID()` 函数快速识别聚合维度组合
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