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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_amount

2. 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

1. 优先使用GROUP BY ()显式声明总计行
2. 所有度量字段必须使用聚合函数