用於多維聚合的SQL立方體和匯總
CUBE用於生成所有維度組合的聚合，適用於交叉分析；ROLLUP按層級逐步匯總，適合有層級關係的數據。 CUBE按Region、Product、Quarter生成8種組合的總計，而ROLLUP按Year、Month、Day逐層上卷生成年、月、日等層級匯總。 CUBE適合查看所有交叉維度結果，ROLLUP適合展示層級結構。使用時注意CUBE可能導致結果集爆炸，ROLLUP依賴字段順序。可通過GROUPING()函數識別匯總行，用COALESCE命名總計行提升可讀性。
SQL 的CUBE和ROLLUP是兩個非常實用的多維聚合工具，尤其在做數據報表和分析時特別有用。它們能在一個查詢中生成多個層級的匯總結果，省去多次分組統計的麻煩。
如果你處理的是銷售、庫存、用戶行為等多維度的數據，掌握這兩個關鍵字會讓你更高效地完成任務。
什麼是CUBE？什麼時候用？
CUBE是用來生成所有可能維度組合的聚合結果。它適用於你希望查看所有可能交叉維度的匯總情況。
比如，你想統計不同地區（Region）、產品類別（Product）和季度（Quarter）的銷售額，使用CUBE可以一次性返回以下所有組合的總和：
- 每個Region Product Quarter
- 每個Region Product
- 每個Region Quarter
- 每個Product Quarter
- 單獨的Region、Product、Quarter
- 所有數據的總計
語法示例：
SELECT Region, Product, Quarter, SUM(Sales) AS TotalSales FROM SalesData GROUP BY CUBE (Region, Product, Quarter);
小提示：如果你有N 個字段放在CUBE 中，會生成2^N 種組合。所以字段別太多，不然結果集會爆炸式增長。
ROLLUP 又是乾嘛的？
ROLLUP更適合有層級關係的數據。它不會像CUBE那樣窮舉所有組合，而是按照你列出字段的順序，從最細粒度到最高層級逐步“卷”上去。
比如你按(Year, Month, Day)做ROLLUP，會得到：
- Year Month Day
- Year Month
- Year
- 總計（沒有Year）
這種結構非常適合時間序列或組織架構類的分析。
語法示例：
SELECT Year, Month, Day, SUM(Sales) AS DailyTotal FROM Sales GROUP BY ROLLUP (Year, Month, Day);
注意：ROLLUP 的結果依賴字段順序。把最重要的層級放在前面，後面的依次作為子層級。
CUBE 和ROLLUP 的實際應用場景對比
| 場景 | 推薦方式 | 說明 |
|---|---|---|
| 查看所有維度組合的總計 | CUBE | 比如想看不同地區產品渠道的所有組合銷量 |
| 展示層級結構的匯總（如年→月→日） | ROLLUP | 用於財務報表、銷售趨勢圖等有上下級關係的場景 |
| 數據維度較多，擔心結果太複雜 | ROLLUP | 避免組合爆炸，保持清晰的結構 |
另外，有些數據庫還支持GROUPING SETS ，可以讓你手動指定需要的組合，靈活性更高。
幾個小技巧讓你用得更順手
識別空值含義：在CUBE 或ROLLUP 的結果裡，某些列可能會出現NULL，代表該維度被忽略。例如，在某個行里Region 是NULL，表示這是跨區域的總計。
配合GROUPING() 函數：你可以用這個函數判斷某列是否是匯總行。比如
GROUPING(Region)返回1 表示這一行不是具體某個地區的數據。命名匯總行：為了方便閱讀，可以在SELECT 中加一個CASE WHEN 來給匯總行打標籤：
SELECT COALESCE(Region, 'All Regions') AS Region, ...
基本上就這些。 CUBE 和ROLLUP 看起來不復雜，但在多維分析中確實能節省大量重複查詢和拼接的工作。關鍵是理解它們的邏輯差異，並根據業務需求選擇合適的方式。
以上是用於多維聚合的SQL立方體和匯總的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
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