使用Grouping Sets將查詢結果個性化分組

一、Grouping Sets的概念和用途

Grouping Sets是一種進行多維聚合操作的方法，可以讓我們根據不同的組合方式對結果進行分組。

在傳統的SQL中，我們只能通過GROUP BY語句來對查詢結果進行分組，但是GROUP BY只能按照單一的維度進行分組，而Grouping Sets則可以同時按照多個維度進行分組。

舉個例子，我們有一個銷售數據表，其中包含產品類型、銷售年份和銷售金額三個維度。我們可以使用GROUP BY進行以下操作：

SELECT 產品類型, 銷售年份, SUM(銷售金額) 
FROM 銷售數據表 
GROUP BY 產品類型, 銷售年份 

這樣將按照產品類型和銷售年份兩個維度對銷售數據進行分組。但是如果我們想要同時按照產品類型、銷售年份和所有年份進行分組怎麼辦？使用Grouping Sets就可以輕鬆實現：

SELECT 產品類型, 銷售年份, SUM(銷售金額) 
FROM 銷售數據表 
GROUP BY GROUPING SETS((產品類型, 銷售年份),(產品類型),(銷售年份),()) 

其中，GROUPING SETS參數內的每一個元素代表一個分組，空括號()代表不進行分組。

這樣就可以分別按照三個維度以及三個維度的組合方式對數據進行聚合。這種方法可以輕鬆實現更靈活的聚合操作，適用於複雜的分析場景。

二、Grouping Sets的語法和細節

Grouping Sets可以用在任何一個聚合函數後面，語法類似於：

SELECT select_list, 
       AGGREGATE_FUNCTION(expression) 
FROM table 
GROUP BY GROUPING SETS(grouping spec) 

select_list是查詢出的結果列，expression是聚合函數的操作對象，table是要聚合的數據表，grouping spec是分組的規則。

注意，在使用Grouping Sets語句時，如果同時使用了GROUP BY和Grouping Sets，則語句中GROUP BY的列必須要出現在GROUPING SETS中，否則會出現錯誤。

此外，值得一提的是，Grouping Sets的使用是有一定計算成本的，如果無法保證數據量適中，最好避免大量使用。在實際應用中，建議在數據量較小的情況下使用。

三、使用Grouping Sets實現多維度分組

下面我們來看看如何使用Grouping Sets在實際場景中進行分組操作。

1. 使用Grouping Sets進行多個時間段的匯總

假設我們有一張用戶登錄日誌表，其中包含用戶ID、登錄時間等數據。現在我們需要將2019年1月、2月、3月的用戶登錄次數按照用戶進行匯總。

SELECT USER_ID, 
       SUM(LOGIN_COUNT) 
FROM 用戶登錄日誌表 
WHERE LOGIN_TIME >= '2019-01-01' AND LOGIN_TIME <= '2019-03-31' 
GROUP BY GROUPING SETS((USER_ID),(USER_ID,YEAR(LOGIN_TIME), MONTH(LOGIN_TIME))) 

這樣就可以將用戶ID作為一個維度，同時將登錄年份和月份作為另外兩個維度按照不同的組合方式進行分組，生成多個時間段的登錄統計數據。

2. 使用Grouping Sets進行分組排行榜的生成

假設我們有一張文章發布日誌表，其中包含文章ID、作者ID、發布時間和閱讀量等信息。現在我們需要生成一份按照公眾號閱讀量排名和作者閱讀量排名的分組排行榜。

SELECT AUTHOR_ID, ARTICLE_ID, 
       SUM(READ_COUNT) AS TOTAL_READ, 
       RANK() OVER(PARTITION BY 'Public Account' ORDER BY SUM(READ_COUNT) DESC) AS PA_RANK, 
       RANK() OVER(PARTITION BY AUTHOR_ID ORDER BY SUM(READ_COUNT) DESC) AS AUTHOR_RANK 
FROM 文章發布日誌表 
GROUP BY GROUPING SETS((AUTHOR_ID, ARTICLE_ID),('Public Account'),()) 
HAVING PA_RANK <= 10 OR AUTHOR_RANK <= 10 

這裡我們將作者ID、文章ID作為一個維度，同時將公眾號閱讀量和作者閱讀量作為兩個不同的維度進行分組，並使用Window Function生成排名信息。其中，’Public Account’是標識公眾號維度的字符串。

最後通過HAVING子句篩選排名前10的公眾號和作者即可。

3. 使用Grouping Sets進行多維度統計分析

除了以上兩個例子，Grouping Sets還可以應用於更多的多維度統計場景，比如：

• 多個維度的交叉分析
• 多個維度的實時數據聚合
• 多個維度的成本核算分析

這裡不再贅述，可以根據具體業務需求進行相關的使用。