数据湖 多维数据集_按汇总分组/多维数据集
數據湖 多維數據集
時不時地，您會遇到一個使您達到SQL限制的要求。 我們中的許多人可能會早早放棄并使用Java / [或您的語言]計算內容。 相反，使用SQL可能是如此簡單快捷。 如果您使用的是高級數據庫，例如DB2 ， Oracle ， SQL Server ， Sybase SQL Anywhere （以及本例中的MySQL ，它們支持WITH ROLLUP子句），則可以利用ROLLUP / CUBE / GROUPING SETS分組功能。 讓我們看一下我的虛擬薪水與一個虛構的朋友的薪水比較，后者選擇了不同的職業道路（觀察2011年的薪水增長情況）：
現在，我們習慣于使用簡單的分組和簡單的聚合函數來收集統計信息。 例如，讓我們計算一下盧卡斯和湯姆在過去幾年中的平均收入：
with data as ([above select])select employee, avg(salary)from datagroup by employee這將表明Lukas賺了更多：
+--------+-----------+ |EMPLOYEE|AVG(SALARY)| +--------+-----------+ |Lukas | 132500| |Tom | 91500| +--------+-----------+因此，找出他們在哪家公司的平均收入可能很有趣：
with data as (...)select company, employee, avg(salary)from datagroup by company, employeeorder by company, employee隨即，很明顯，大筆錢在哪里，湯姆做出了一個錯誤的決定。
+----------+--------+-----------+ |COMPANY |EMPLOYEE|AVG(SALARY)| +----------+--------+-----------+ |jOOQ |Lukas | 225000| |SmartSoft |Lukas | 92500| |SmartSoft |Tom | 93000| |SoftSkills|Lukas | 80000| |SoftSkills|Tom | 90000| +----------+--------+-----------+卷起
通過添加分組字段，我們“丟失”了一些聚合信息。 在以上示例中，不再直接從結果中獲得每位員工的總體平均工資。 考慮到分組算法，這很明顯。 但是在美觀的報告中，我們通常也希望顯示這些分組標題。 這是ROLLUP，CUBE（和GROUPING SETS）起作用的地方。 考慮以下查詢：
with data as (...)select company, employee, avg(salary)from datagroup by rollup(company), employee上面的匯總功能現在將向分組結果集中添加其他行，并保留有用的匯總值。 在這種情況下，當我們“匯總公司的薪水”時，我們將獲得剩余分組字段的平均值，即每位員工的平均值：
+----------+--------+-----------+ |COMPANY |EMPLOYEE|AVG(SALARY)| +----------+--------+-----------+ |SmartSoft |Tom | 93000| |SoftSkills|Tom | 90000| |{null} |Tom | 91500| |jOOQ |Lukas | 225000| |SmartSoft |Lukas | 92500| |SoftSkills|Lukas | 80000| |{null} |Lukas | 132500| +----------+--------+-----------+請注意，這些行與第一個查詢所保存的信息是如何相同的，在第一個查詢中，我們僅按員工分組……當我們將更多分組字段放入匯總功能時，這變得更加有趣：
with data as (...)select company, employee, avg(salary)from datagroup by rollup(employee, company)如您所見，分組字段的順序在匯總功能中很重要。 現在，此查詢的結果還將添加支付給所有公司中所有員工的總體平均工資
+----------+--------+-----------+ |COMPANY |EMPLOYEE|AVG(SALARY)| +----------+--------+-----------+ |SmartSoft |Tom | 93000| |SoftSkills|Tom | 90000| |{null} |Tom | 91500| |jOOQ |Lukas | 225000| |SmartSoft |Lukas | 92500| |SoftSkills|Lukas | 80000| |{null} |Lukas | 132500| |{null} |{null} | 112000| +----------+--------+-----------+為了標識要報告的總計行，可以在DB2，Oracle，SQL Server和Sybase SQL Anywhere中使用GROUPING（）函數。 在Oracle和SQL Server中，還有更有用的GROUPING_ID（）函數：
with data as (...)select grouping_id(employee, company) id, company, employee, avg(salary)from datagroup by rollup(employee, company)它記錄了當前行產生在匯總功能的哪個“分組級別”上：
+----+----------+--------+-----------+ | ID|COMPANY |EMPLOYEE|AVG(SALARY)| +----+----------+--------+-----------+ | 0|SmartSoft |Tom | 93000| | 0|SoftSkills|Tom | 90000| | 1|{null} |Tom | 91500| | 0|jOOQ |Lukas | 225000| | 0|SmartSoft |Lukas | 92500| | 0|SoftSkills|Lukas | 80000| | 1|{null} |Lukas | 132500| | 3|{null} |{null} | 112000| +----+----------+--------+-----------+立方體
多維數據集功能的工作原理類似，只是多維數據集分組字段的順序變得無關緊要，因為所有分組組合都已合并。 說起來有點棘手，所以讓它付諸實踐：
with data as (...)select grouping_id(employee, company) id, company, employee, avg(salary)from datagroup by cube(employee, company)在以下結果中，您將獲得：
- GROUPING_ID（）= 0：每個公司和每個員工的平均值。 這是正常的分組結果
- GROUPING_ID（）= 1：每位員工的平均值
- GROUPING_ID（）= 2：每個公司的平均值
- GROUPING_ID（）= 3：總體平均
換句話說，使用CUBE（）函數，您將獲得提供給CUBE（）函數的分組字段的每種可能組合的分組結果，這將為n個“立方”分組字段產生2 ^ n GROUPING_ID（）
jOOQ中的支持
jOOQ 2.0引入了對這些功能的支持。 如果要將最后一個選擇轉換為jOOQ，則可以大致得到以下Java代碼：
// assuming that DATA is an actual table...create.select(groupingId(DATA.EMPLOYEE, DATA.COMPANY).as("id"),DATA.COMPANY, DATA.EMPLOYEE, avg(SALARY)).from(DATA).groupBy(cube(DATA.EMPLOYEE, DATA.COMPANY)); 有了這個功能強大的工具，您就可以準備好所有這些精美的報告和數據概述。 有關更多詳細信息，請在SQL Server文檔頁面上繼續閱讀有關ROLLUP（），CUBE（）和GROUPING SETS（）函數的信息，其中對此進行了很好的解釋：
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb522495.aspx
參考：來自JAVA，SQL和JOOQ博客的JCG合作伙伴 Lukas Eder的GROUP BY ROLLUP / CUBE 。
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翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2011/12/group-by-rollup-cube.html
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