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> GROUPING 聚合函数文档。
# GROUPING
## GROUPING
[ROLLUP](/zh/reference/statements/select/group-by#rollup-modifier) 和 [CUBE](/zh/reference/statements/select/group-by#cube-modifier) 是 `GROUP BY` 的修饰符。两者都会计算小计。ROLLUP 接收一个有序列列表，例如 `(day, month, year)`，并计算聚合各个层级的小计，最后再计算总计。CUBE 则会针对指定列的所有可能组合计算小计。GROUPING 用于标识 ROLLUP 或 CUBE 返回的行中，哪些是超级聚合行，哪些是普通 `GROUP BY` 会返回的行。
GROUPING 函数接受多个列作为参数，并返回一个位掩码。
* `1` 表示由 `GROUP BY` 的 `ROLLUP` 或 `CUBE` 修饰符返回的某一行是小计
* `0` 表示由 `ROLLUP` 或 `CUBE` 返回的某一行不是小计
## GROUPING SETS
默认情况下，CUBE 修饰符会对传递给 CUBE 的列的所有可能组合计算小计。GROUPING SETS 允许你指定要计算的具体组合。
分析层次结构数据是 ROLLUP、CUBE 和 GROUPING SETS 修饰符的一个典型应用场景。这里的示例是一个表，其中包含两个数据中心中安装的 Linux 发行版及其版本的数据。按发行版、版本和位置查看这些数据可能很有价值。
### 加载示例数据
```sql theme={null}
CREATE TABLE servers ( datacenter VARCHAR(255),
distro VARCHAR(255) NOT NULL,
version VARCHAR(50) NOT NULL,
quantity INT
)
ORDER BY (datacenter, distro, version)
```
```sql theme={null}
INSERT INTO servers(datacenter, distro, version, quantity)
VALUES ('Schenectady', 'Arch','2022.08.05',50),
('Westport', 'Arch','2022.08.05',40),
('Schenectady','Arch','2021.09.01',30),
('Westport', 'Arch','2021.09.01',20),
('Schenectady','Arch','2020.05.01',10),
('Westport', 'Arch','2020.05.01',5),
('Schenectady','RHEL','9',60),
('Westport','RHEL','9',70),
('Westport','RHEL','7',80),
('Schenectady','RHEL','7',80)
```
```sql theme={null}
SELECT
*
FROM
servers;
```
```response theme={null}
┌─datacenter──┬─distro─┬─version────┬─quantity─┐
│ Schenectady │ Arch │ 2020.05.01 │ 10 │
│ Schenectady │ Arch │ 2021.09.01 │ 30 │
│ Schenectady │ Arch │ 2022.08.05 │ 50 │
│ Schenectady │ RHEL │ 7 │ 80 │
│ Schenectady │ RHEL │ 9 │ 60 │
│ Westport │ Arch │ 2020.05.01 │ 5 │
│ Westport │ Arch │ 2021.09.01 │ 20 │
│ Westport │ Arch │ 2022.08.05 │ 40 │
│ Westport │ RHEL │ 7 │ 80 │
│ Westport │ RHEL │ 9 │ 70 │
└─────────────┴────────┴────────────┴──────────┘
10 rows in set. Elapsed: 0.409 sec.
```
### 基础查询
按发行版统计各数据中心的服务器数量：
```sql theme={null}
SELECT
datacenter,
distro,
SUM (quantity) qty
FROM
servers
GROUP BY
datacenter,
distro;
```
```response theme={null}
┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐
│ Schenectady │ RHEL │ 140 │
│ Westport │ Arch │ 65 │
│ Schenectady │ Arch │ 90 │
│ Westport │ RHEL │ 150 │
└─────────────┴────────┴─────┘
4 rows in set. Elapsed: 0.212 sec.
```
```sql theme={null}
SELECT
datacenter,
SUM (quantity) qty
FROM
servers
GROUP BY
datacenter;
```
```response theme={null}
┌─datacenter──┬─qty─┐
│ Westport │ 215 │
│ Schenectady │ 230 │
└─────────────┴─────┘
2 rows in set. Elapsed: 0.277 sec.
```
```sql theme={null}
SELECT
distro,
SUM (quantity) qty
FROM
servers
GROUP BY
distro;
```
```response theme={null}
┌─distro─┬─qty─┐
│ Arch │ 155 │
│ RHEL │ 290 │
└────────┴─────┘
2 rows in set. Elapsed: 0.352 sec.
```
```sql theme={null}
SELECT
SUM(quantity) qty
FROM
servers;
```
```response theme={null}
┌─qty─┐
│ 445 │
└─────┘
1 row in set. Elapsed: 0.244 sec.
```
### 比较多个 GROUP BY 语句与 GROUPING SETS
在不使用 CUBE、ROLLUP 或 GROUPING SETS 的情况下拆分数据：
```sql theme={null}
SELECT
datacenter,
distro,
SUM (quantity) qty
FROM
servers
GROUP BY
datacenter,
distro
UNION ALL
SELECT
datacenter,
null,
SUM (quantity) qty
FROM
servers
GROUP BY
datacenter
UNION ALL
SELECT
null,
distro,
SUM (quantity) qty
FROM
servers
GROUP BY
distro
UNION ALL
SELECT
null,
null,
SUM(quantity) qty
FROM
servers;
```
```response theme={null}
┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ 445 │
└────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐
│ Westport │ ᴺᵁᴸᴸ │ 215 │
│ Schenectady │ ᴺᵁᴸᴸ │ 230 │
└─────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐
│ Schenectady │ RHEL │ 140 │
│ Westport │ Arch │ 65 │
│ Schenectady │ Arch │ 90 │
│ Westport │ RHEL │ 150 │
└─────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ Arch │ 155 │
│ ᴺᵁᴸᴸ │ RHEL │ 290 │
└────────────┴────────┴─────┘
9 rows in set. Elapsed: 0.527 sec.
```
通过 GROUPING SETS 获取相同的信息：
```sql theme={null}
SELECT
datacenter,
distro,
SUM (quantity) qty
FROM
servers
GROUP BY
GROUPING SETS(
(datacenter,distro),
(datacenter),
(distro),
()
)
```
```response theme={null}
┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐
│ Schenectady │ RHEL │ 140 │
│ Westport │ Arch │ 65 │
│ Schenectady │ Arch │ 90 │
│ Westport │ RHEL │ 150 │
└─────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐
│ Westport │ │ 215 │
│ Schenectady │ │ 230 │
└─────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐
│ │ │ 445 │
└────────────┴────────┴─────┘
┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐
│ │ Arch │ 155 │
│ │ RHEL │ 290 │
└────────────┴────────┴─────┘
9 行。耗时：0.427 秒。
```
### 比较 CUBE 与 GROUPING SETS
下一个查询中的 CUBE：`CUBE(datacenter,distro,version)` 提供了一个可能并不合理的层次结构。跨两个发行版查看 Version 并没有意义 (因为 Arch 和 RHEL 的发布周期和版本命名标准并不相同) 。紧接着的 GROUPING SETS 示例更合适，因为它将 `distro` 和 `version` 归为同一组。
```sql theme={null}
SELECT
datacenter,
distro,
version,
SUM(quantity)
FROM
servers
GROUP BY
CUBE(datacenter,distro,version)
ORDER BY
datacenter,
distro;
```
```response theme={null}
┌─datacenter──┬─distro─┬─version────┬─sum(quantity)─┐
│ │ │ 7 │ 160 │
│ │ │ 2020.05.01 │ 15 │
│ │ │ 2021.09.01 │ 50 │
│ │ │ 2022.08.05 │ 90 │
│ │ │ 9 │ 130 │
│ │ │ │ 445 │
│ │ Arch │ 2021.09.01 │ 50 │
│ │ Arch │ 2022.08.05 │ 90 │
│ │ Arch │ 2020.05.01 │ 15 │
│ │ Arch │ │ 155 │
│ │ RHEL │ 9 │ 130 │
│ │ RHEL │ 7 │ 160 │
│ │ RHEL │ │ 290 │
│ Schenectady │ │ 9 │ 60 │
│ Schenectady │ │ 2021.09.01 │ 30 │
│ Schenectady │ │ 7 │ 80 │
│ Schenectady │ │ 2022.08.05 │ 50 │
│ Schenectady │ │ 2020.05.01 │ 10 │
│ Schenectady │ │ │ 230 │
│ Schenectady │ Arch │ 2022.08.05 │ 50 │
│ Schenectady │ Arch │ 2021.09.01 │ 30 │
│ Schenectady │ Arch │ 2020.05.01 │ 10 │
│ Schenectady │ Arch │ │ 90 │
│ Schenectady │ RHEL │ 7 │ 80 │
│ Schenectady │ RHEL │ 9 │ 60 │
│ Schenectady │ RHEL │ │ 140 │
│ Westport │ │ 9 │ 70 │
│ Westport │ │ 2020.05.01 │ 5 │
│ Westport │ │ 2022.08.05 │ 40 │
│ Westport │ │ 7 │ 80 │
│ Westport │ │ 2021.09.01 │ 20 │
│ Westport │ │ │ 215 │
│ Westport │ Arch │ 2020.05.01 │ 5 │
│ Westport │ Arch │ 2021.09.01 │ 20 │
│ Westport │ Arch │ 2022.08.05 │ 40 │
│ Westport │ Arch │ │ 65 │
│ Westport │ RHEL │ 9 │ 70 │
│ Westport │ RHEL │ 7 │ 80 │
│ Westport │ RHEL │ │ 150 │
└─────────────┴────────┴────────────┴───────────────┘
39 rows in set. Elapsed: 0.355 sec.
```
上述示例中的版本号如果不与某个发行版关联，可能就没有实际意义；如果我们跟踪的是内核版本，这样可能更合理，因为内核版本既可以与任一发行版关联。像下一个示例那样使用 GROUPING SETS，可能是更好的选择。
```sql theme={null}
SELECT
datacenter,
distro,
version,
SUM(quantity)
FROM servers
GROUP BY
GROUPING SETS (
(datacenter, distro, version),
(datacenter, distro))
```
```response theme={null}
┌─datacenter──┬─distro─┬─version────┬─sum(quantity)─┐
│ Westport │ RHEL │ 9 │ 70 │
│ Schenectady │ Arch │ 2022.08.05 │ 50 │
│ Schenectady │ Arch │ 2021.09.01 │ 30 │
│ Schenectady │ RHEL │ 7 │ 80 │
│ Westport │ Arch │ 2020.05.01 │ 5 │
│ Westport │ RHEL │ 7 │ 80 │
│ Westport │ Arch │ 2021.09.01 │ 20 │
│ Westport │ Arch │ 2022.08.05 │ 40 │
│ Schenectady │ RHEL │ 9 │ 60 │
│ Schenectady │ Arch │ 2020.05.01 │ 10 │
└─────────────┴────────┴────────────┴───────────────┘
┌─datacenter──┬─distro─┬─version─┬─sum(quantity)─┐
│ Schenectady │ RHEL │ │ 140 │
│ Westport │ Arch │ │ 65 │
│ Schenectady │ Arch │ │ 90 │
│ Westport │ RHEL │ │ 150 │
└─────────────┴────────┴─────────┴───────────────┘
14 rows in set. Elapsed: 1.036 sec.
```