一、什么是GROUPING SETS？
GROUPING SETS是SQL标准中的多维聚合运算符，允许在单个查询中实现多维度组合的分组统计。相较于传统UNION ALL方案，性能可提升3-10倍（TPC-DS基准测试）。
二、核心语法解析
SELECT column1, column2,SUM(metric)
FROM table
GROUP BY GROUPING SETS ((column1), -- 维度1单独分组(column2), -- 维度2单独分组(column1, column2), -- 维度组合() -- 总计行
)三、实战场景演示
场景1：电商销售分析（时间+品类）
SELECT COALESCE(time_period, '总计') AS time,COALESCE(category, '全品类') AS category,SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY GROUPING SETS ((time_period, category), -- 各时段各品类(time_period), -- 各时段汇总(category), -- 各品类汇总() -- 全局总计
)
ORDER BY time NULLS LAST, category NULLS LAST;
time | category | total_sales
2023-Q1 | 手机 | 1200000
2023-Q1 | 电脑 | 980000
2023-Q1 | 全品类 | 2180000 -- 时段小计
全时段 | 手机 | 4500000 -- 品类汇总
全时段 | 电脑 | 3200000
总计 | 全品类 | 7700000 -- 全局总计
场景2：网络流量监控（应用+地区）
SELECT app_type,region,COUNT(DISTINCT user_id) AS uv,SUM(data_usage) / 1024 AS data_usage_gb
FROM network_logs
GROUP BY GROUPING SETS ((app_type, region), -- 应用+地区组合(app_type), -- 应用维度汇总(region) -- 地区维度汇总
)
四、进阶使用技巧
1. 与GROUPING函数配合
SELECT CASE GROUPING(department) WHEN 1 THEN '所有部门' ELSE department END AS dept,CASE GROUPING(job_role) WHEN 1 THEN '全部职位' ELSE job_role END AS role,AVG(salary) AS avg_salary
FROM employee
GROUP BY GROUPING SETS ((department, job_role),(department),(job_role)
)
2. 分层统计模板
-- 生成国家-省份-城市三级统计
GROUPING SETS ((country, province, city),(country, province),(country),()
)
五、避坑指南
1. 字段引用陷阱
错误写法：
SELECT SUM(amount)/COUNT(*) AS avg_amount -- 错误！COUNT(*)包含空分组
FROM orders
GROUP BY GROUPING SETS ((region), ())
正确方案：
SELECT SUM(amount) / NULLIF(COUNT(region), 0) AS avg_amount2. 排序逻辑优化
ORDER BY GROUPING(department) ASC, -- 汇总行置后department NULLS LAST
3. 空值处理方案
SELECTCOALESCE(region, '全国') AS region,CASE WHEN GROUPING(month) = 1 THEN '年度汇总' ELSE TO_CHAR(month, 'YYYY-MM') END AS month
。4.建议
- 优先使用GROUP BY ()显式声明总计行
- 所有度量字段必须使用聚合函数
