使用场景
很多时候我们除了需要在报表中罗列出每个具体项的数据,还需要进行汇总,并且是不同维度的汇总。如果在展示表格的时候汇总,可能会比较慢,我们一般是把结果计算出来之后,以'ALL'或者'总计','汇总'等字样作为项的名称,然后放入汇总值。如果仅仅是所有行的汇总,一次聚合就搞定。但是不同维度的汇总就会很麻烦,所幸我们有 cube, rollup 函数。
tips:可能有人不懂什么是不同维度的聚合。比如下表:
国籍 | 性别 | 人数 |
---|---|---|
中国 | 男 | 80 |
中国 | 女 | 70 |
美国 | 男 | 50 |
美国 | 女 | 44 |
中国 | 合计 | 150 |
美国 | 合计 | 94 |
合计 | 合计 | 244 |
这里展示了每个项的数据,以及从右到左不同维度的合计(性别维度, 所有维度),相当于后面说的 rollup 函数。
如果进一步得到所有组合的合计,那么上表还需要附加下面的内容:
国籍 | 性别 | 人数 |
---|---|---|
合计 | 男 | 130 |
合计 | 女 | 114 |
增加了国籍维度的聚合。把所有维度进行进行组合聚合,这就是 cube 函数的作用。
PS:其实这里国籍和性别应该同时聚合一次,不够由于没有国籍、性别同时相等的行,也就没有聚合的必要,但是数据库在计算时,这一步不会省略。
cube 函数
先看代码:
select
if(grouping(a)=1, 'ALL', a) a,
if(grouping(b)=1, 'ALL', b) b,
count(1)
from my_table
group by
cube(a, b)
上面的代码相当于:
select 'ALL' a, 'ALL' b, count(1) from my_table # 整体进行聚合
union all
select a, 'ALL' b, count(1) from my_table group by a # a 为维度聚合
union all
select 'ALL' a, b, count(1) from my_table group by b # b 为维度聚合
union all
select a, b, count(1) from my_table group by a, b # a, b 两个维度聚合
tips:
- grouping(a)=1 表示当不是以 a 为维度聚合的时候,也就是 a 会被合并的时候,返回 true。此时用一个值来填充 a,默认是 NULL,这里我们用了更有意义的 "ALL" 字符串。
- 当要聚合的维度很多时,用 cube 的计算量会非常大。聚合次数指数级增长。所以不要在 cube 里放太多字段。
rollup 函数
select
if(grouping(a)=1, 'ALL', a) a,
if(grouping(b)=1, 'ALL', b) b,
count(1)
from my_table
group by
rollup(a, b)
等价于:
select 'ALL' a, 'ALL' b, count(1) from my_table # 整体进行聚合
union all
select a, 'ALL' b, count(1) from my_table group by a # a 为维度聚合
union all
select a, b, count(1) from my_table group by a, b # a, b 两个维度聚合
和 cube 函数的区别是,cube 会把括号里面的所有字段进行组合,而 rollup 只会“递进”地聚合括号里的字段。
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