除了基本的分组功能之外，GROUP BY 子句还提供了几个高级选项，可以用来实现更复杂的报表功能。

本文比较五种主流数据库实现的高级分组功能，包括 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 以及 SQLite。

小计、合计与总计

GROUP BY 子句的 ROLLUP 选项可以生成按照不同层级进行汇总的结果，从而实现报表中的小计、合计和总计。例如：

-- Oracle、Microsoft SQL Server 以及 PostgreSQL
SELECT dept_id AS "部门编号", sex AS "性别", COUNT(*) AS "员工数量"
FROM employee
GROUP BY ROLLUP (dept_id, sex);

其中，ROLLUP 表示首先按照不同部门和性别的组合统计员工数量，然后按照不同的部门统计员工数量，最后统计全体员工的数量，注意括号不能省略。Oracle、Microsoft SQL Server 以及 PostgreSQL 实现了以上语法，查询返回的结果如下：

部门编号|性别|员工数量
------|---|-------
1|男 | 3
1|   | 3
2|男 | 3
2|   | 3
3|女 | 2
3|   | 2
4|男 | 8
4|女 | 1
4|   | 9
5|男 | 8
5|   | 8
|   | 25

查询结果中性别为空的记录表示按照不同部门统计的员工数量，部门编号和性别都为空的记录表示全体员工的数量。

MySQL 提供了 ROLLUP 选项，但是语法略有不同。例如：

-- MySQL 和 Microsoft SQL Server
SELECT dept_id AS "部门编号", sex AS "性别", COUNT(*) AS "员工数量"
FROM employee
GROUP BY dept_id, sex WITH ROLLUP;

其中，WITH ROLLUP 位于分组字段之后，而且无须使用括号。查询返回的结果和上面的示例相同。另外，Microsoft SQL Server 也支持这种语法。

提示：GROUP BY 子句的 ROLLUP 选项表示先按照所有分组字段进行分组汇总，然后从右至左依次去掉一个分组字段再进行分组汇总，被去掉的字段显示为空。最后，将所有的数据进行一次汇总，所有分组字段都显示为空。

SQLite 目前不支持 ROLLUP 选项。

交叉统计报表

GROUP BY 子句的 CUBE 选项可以对分组字段进行各种组合，产生类似于 Excel 数据透视表的多维度交叉报表。例如：

-- Oracle、Microsoft SQL Server 以及 PostgreSQL
SELECT dept_id AS "部门编号", sex AS "性别", COUNT(*) AS "员工数量"
FROM employee
GROUP BY CUBE (dept_id, sex);

其中，CUBE 表示首先按照不同部门和性别的组合统计员工数量，然后按照不同的部门统计员工数量，之后按照不同的性别统计员工数量，最后统计全体员工的数量。Oracle、Microsoft SQL Server 以及 PostgreSQL 实现了以上语法，查询返回的结果如下：

部门编号|性别|员工数量
------|---|-------
1|男 | 3
2|男 | 3
4|男 | 8
5|男 | 8
|男 | 22
3|女 | 2
4|女 | 1
|女 | 3
|   | 25
1|   | 3
2|   | 3
3|   | 2
4|   | 9
5|   | 8

查询结果中性别为空的记录表示按照不同部门统计的员工数量，部门编号为空的记录表示按照不同性别统计的员工数量，部门编号和性别都为空的记录表示全体员工的数量。

提示：GROUP BY 子句的 CUBE 选项产生的分组情况随着分组字段的增加呈指数级（2n ）增长，ROLLUP选项产生的分组情况随着分组字段的增加呈线性（n+1）增长。

MySQL 和 SQLite 目前不支持 CUBE 选项。

自定义维度统计

ROLLUP 和 CUBE 选项都是按照固定的方式进行分组，GROUP BY 子句还支持一种更为灵活的分组选项：GROUPING SETS。该选项可以用来指定自定义的分组集，也就是自定义分组字段的组合方式。例如：

GROUP BY dept_id, sex

相当于指定了 1 个分组集：

GROUP BY GROUPING SETS ((dept_id, sex))

其中，(dept_id, sex) 表示按照不同部门和性别的组合进行分组，括号内的所有字段作为一个分组集，最外面的括号则包含了所有的分组集。

同样，以下 ROLLUP 选项：

GROUP BY ROLLUP(dept_id, sex)

相当于指定了 3 个分组集：

GROUP BY GROUPING SETS ((dept_id, sex), (dept_id), ())

其中，(dept_id, sex) 表示按照不同部门和性别的组合进行分组，(dept_id) 表示按照不同的部门进行分组，() 表示对全体员工进行汇总。

同样，以下 CUBE 选项：

GROUP BY CUBE(dept_id, sex)

相当于指定了 4 个分组集：

GROUP BY GROUPING SETS ((dept_id, sex), (dept_id), (sex), ())

其中，(dept_id, sex) 表示按照不同部门和性别的组合进行分组，(dept_id) 表示按照不同的部门进行分组，(sex) 表示按照不同的性别进行分组，() 表示对全体员工进行汇总。

因此，ROLLUP 和 CUBE 选项都属于 GROUPING SETS 选项的特例。GROUPING SETS 选项的优势在于，可以指定任意的分组方式。例如：

-- Oracle、Microsoft SQL Server 以及 PostgreSQL
SELECT dept_id AS "部门编号", sex AS "性别", COUNT(*) AS "员工数量"
FROM employee
GROUP BY GROUPING SETS ((dept_id), (sex), ());

以上查询分别按照不同的部门、不同的性别统计员工的数量，同时统计了全体员工的数量。查询返回的结果如下：

部门编号|性别|员工数量
-------|---|-------
|   | 25
4|   | 9
2|   | 3
3|   | 2
1|   | 3
5|   | 8
|男 | 22
|女 | 3

当分组统计的维度越来越多时，这种方式可以方便我们实现各种不同的业务统计需求。

MySQL 和 SQLite 目前不支持 GROUPING SETS 选项。

GROUPING 函数

我们在使用 GROUP BY 子句的扩展选项时，查询会产生一些空值数据。这些空值意味着对应的记录是针对这个字段所有数据的汇总，我们可以利用 GROUPING 函数识别这些空值数据。例如：

-- Oracle、Microsoft SQL Server 以及 PostgreSQL
SELECT sex AS "性别", COUNT(*) AS "员工数量",
 GROUPING(sex) AS "所有性别"
FROM employee
GROUP BY ROLLUP (dept_id, sex);

查询返回的结果如下：

性别|员工数量|所有性别
---|-------|-------
男 |     22| 0
女 |      3| 0
|     25| 1

其中，GROUPING(sex) 函数返回 0，表示当前记录不是所有性别的汇总数据；返回 1，表示当前记录是所有性别的汇总数据。因此，结果中的最后一条记录表示全体员工的数量。

我们可以进一步利用 CASE 表达式对查询结果进行转换显示：

-- Oracle、Microsoft SQL Server 以及 PostgreSQL
SELECT CASE GROUPING(sex) WHEN 1 THEN '所有性别' ELSE sex END AS "性别",
COUNT(*) AS "员工数量"
FROM employee
GROUP BY ROLLUP (sex);

查询返回的结果如下：

性别   |员工数量
-------|------
女     | 3
男     | 22
所有性别| 25

我们将最后一行中性别为空的数据显示为“所有性别”。

MySQL 同样支持 GROUPING 函数，例如：

-- MySQL 和 Microsoft SQL Server
SELECT CASE GROUPING(sex) WHEN 1 THEN '所有性别' ELSE sex END AS "性别",
COUNT(*) AS "员工数量"
FROM employee
GROUP BY sex WITH ROLLUP;

查询返回的结果和上面的示例相同。

SQLite 中的 GROUP BY 子句不支持扩展选项，因此也就没有提供 GROUPING 函数。

案例：销售数据分析

接下来我们将会使用一个虚拟的销售数据集（sales_data）。该数据集包含了 2019 年 1 月 1 日到 2019 年 6 月 30 日三种产品在三个渠道每天的销售情况。示例表的创建脚本可以从图书《SQL编程思想》的配套网站下载，以下是该表中的部分数据：

saledate  |product|channel|amount 
----------|-------|-------|-------
2019-01-01|桔子    |淘宝   |1864.00
2019-01-01|桔子    |京东   |1329.00
2019-01-01|桔子    |店面   |1736.00
2019-01-01|香蕉    |淘宝   |1573.00
2019-01-01|香蕉    |京东   |1364.00
2019-01-01|香蕉    |店面   |1178.00
2019-01-01|苹果    |淘宝   | 511.00
2019-01-01|苹果    |京东   | 568.00
2019-01-01|苹果    |店面   | 847.00
...

我们首先通过分组汇总了解一下产品的整体销售情况：

-- Oracle、Microsoft SQL Server 以及 PostgreSQL
SELECT 
CASE GROUPING(product) WHEN 1 THEN '所有产品' ELSE product END AS "产品",
CASE GROUPING(channel) WHEN 1 THEN '所有渠道' ELSE channel END AS "渠道",
SUM(amount) "销售金额"
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP (product, channel)
ORDER BY product, SUM(amount) DESC;

其中，GROUP BY ROLLUP 子句表示统计不同产品不同渠道的销售金额小计、不同产品所有渠道的销售金额合计以及所有产品的销售总计。查询返回的结果如下：

产品   |渠道   |销售金额 
------|-------|---------
桔子   |所有渠道| 909261.00
桔子   |京东   | 311799.00
桔子   |淘宝   | 302782.00
桔子   |店面   | 294680.00
苹果   |所有渠道| 937052.00
苹果   |京东   | 318614.00
苹果   |淘宝   | 311795.00
苹果   |店面   | 306643.00
香蕉   |所有渠道| 925369.00
香蕉   |店面   | 311445.00
香蕉   |淘宝   | 307891.00
香蕉   |京东   | 306033.00
所有产品|所有渠道|2771682.00

在我们的模拟数据中，桔子的销售金额为 909261，在京东商城的销量最高，在店面的销量最低；苹果的销售金额为 937052，在京东商城的销量最高，在店面的销量最低；香蕉的销售金额为 925369，在店面的销量最高，在京东商城的销量最低；所有产品的销售金额总计为 2771682 。

对于 MySQL，我们可以使用 WITH ROLLUP 选项实现相同的功能。

在 Excel 中有一个分析功能，叫作数据透视表（Pivot Table），数据透视表可以提供不同级别的数据统计、对比分析和趋势分析等。考虑一下，如何通过 SQL 查询实现以下数据透视表？

产品   |渠道  |1 月   |2 月  |3 月   |4 月   |5 月  |6 月  |【合计】 
-------|-----|------|------|-------|------|------|------|-------
桔子   |京东  | 41289| 43913|  49803| 49256| 64889| 62649| 311799
桔子   |店面  | 41306| 37906|  48866| 48673| 58998| 58931| 294680
桔子   |淘宝  | 43488| 37598|  48621| 49919| 58530| 64626| 302782
桔子   |- -  |126083|119417| 147290|147848|182417| 186206| 909261
苹果   |京东  | 38269| 40593|  56552| 56662| 64493| 62045| 318614
苹果   |店面  | 43845| 40539|  44909| 55646| 56771| 64933| 306643
苹果   |淘宝  | 42969| 43289|  48769| 58052| 58872| 59844| 311795
苹果   |- -  |125083|124421| 150230|170360|180136| 186822| 937052
香蕉   |京东  | 36879| 36981|  51748| 54801| 64936| 60688| 306033
香蕉   |店面  | 41210| 39420|  50884| 52085| 60249| 67597| 311445
香蕉   |淘宝  | 42468| 41955|  52780| 54971| 56504| 59213| 307891
香蕉   |- -  |120557|118356| 155412|161857|181689| 187498| 925369
【总计】|- -  |371723|362194| 452932|480065|544242| 560526|2771682

我们同样可以利用分组汇总加上 CASE 表达式实现以上报表：

-- Oracle 和 PostgreSQL
SELECT 
CASE GROUPING(product) WHEN 1 THEN '【总计】' ELSE product END AS "产品",
CASE GROUPING(channel) WHEN 1 THEN '--' ELSE channel END AS "渠道",
SUM(CASE EXTRACT(MONTH FROM saledate) WHEN 1 THEN amount END) "1 月",
SUM(CASE EXTRACT(MONTH FROM saledate) WHEN 2 THEN amount END) "2 月",
SUM(CASE EXTRACT(MONTH FROM saledate) WHEN 3 THEN amount END) "3 月",
SUM(CASE EXTRACT(MONTH FROM saledate) WHEN 4 THEN amount END) "4 月",
SUM(CASE EXTRACT(MONTH FROM saledate) WHEN 5 THEN amount END) "5 月",
SUM(CASE EXTRACT(MONTH FROM saledate) WHEN 6 THEN amount END) "6 月",
SUM(amount) "【合计】"
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP (product, channel)
ORDER BY product, channel;

其中，GROUP BY ROLLUP 子句表示统计不同产品不同渠道的销售金额小计、不同产品所有渠道的销售金额合计以及所有产品的销售总计，EXTRACT 函数加上 CASE 表达式用于获取每个月的销售金额。

对于 MySQL，我们需要使用 WITH ROLLUP 选项替换 ROLLUP。对于Microsoft SQL Server，我们需要使用 DATEPART 函数替换 EXTRACT 函数。

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