SQL Server CUBE

在本教學中，將學習如何使用SQL Server CUBE生成多個分組集。

SQL Server CUBE簡介

分組集在單個查詢中指定數據分組。 例如，以下查詢定義表示為(品牌)的單個分組集：

SELECT
    brand,
    SUM(sales)
FROM
    sales.sales_summary
GROUP BY
    brand;

如果您沒有學習過GROUPING SETS的使用，可使用以下查詢創建sales.sales_summary表：

SELECT
    b.brand_name AS brand,
    c.category_name AS category,
    p.model_year,
    round(
        SUM (
            quantity * i.list_price * (1 - discount)
        ),
        0
    ) sales INTO sales.sales_summary
FROM
    sales.order_items i
INNER JOIN production.products p ON p.product_id = i.product_id
INNER JOIN production.brands b ON b.brand_id = p.brand_id
INNER JOIN production.categories c ON c.category_id = p.category_id
GROUP BY
    b.brand_name,
    c.category_name,
    p.model_year
ORDER BY
    b.brand_name,
    c.category_name,
    p.model_year;

即使以下查詢不使用GROUP BY子句，它也會生成一個空的分組集，表示為()。

SELECT
    SUM(sales)
FROM
    sales.sales_summary
GROUP BY
    brand;

CUBE是GROUP BY子句的子句，用於生成多個分組集。 以下是CUBE的一般語法：

SELECT
    d1,
    d2,
    d3,
    aggregate_function (c4)
FROM
    table_name
GROUP BY
    CUBE (d1, d2, d3);

在此語法中，CUBE根據在CUBE子句中指定的維度列：d1，d2和d3生成所有可能的分組集。

上面的查詢返回與以下查詢相同的結果集，該查詢使用GROUPING SETS：

SELECT
    d1,
    d2,
    d3,
    aggregate_function (c4)
FROM
    table_name
GROUP BY
    GROUPING SETS (
        (d1,d2,d3),
        (d1,d2),
        (d1,d3),
        (d2,d3),
        (d1),
        (d2),
        (d3),
        ()
     );

如果在多維數據集中指定了N維列，則將具有2N個分組集。

通過部分使用CUBE可以減少分組集的數量，如以下查詢所示：

SELECT
    d1,
    d2,
    d3,
    aggregate_function (c4)
FROM
    table_name
GROUP BY
    d1,
    CUBE (d2, d3);

在這種情況下，查詢生成四個分組集，因為在CUBE中只指定了兩個維列。

SQL Server CUBE示例

以下語句使用CUBE生成四個分組集：

(brand, category)
(brand)
(category)
()

參考以下查詢語句：

SELECT
    brand,
    category,
    SUM (sales) sales
FROM
    sales.sales_summary
GROUP BY
    CUBE(brand, category);

執行上面查詢語句，得到以下結果：

在此示例中，在CUBE子句中指定了兩個維列，因此，我們總共有四個分組集。

以下示例說明如何執行部分CUBE以減少查詢生成的分組集的數量：

SELECT
    brand,
    category,
    SUM (sales) sales
FROM
    sales.sales_summary
GROUP BY
    brand,
    CUBE(category);

執行上面查詢語句，得到以下結果：