聚合扩展 - Amazon Redshift
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)

聚合扩展

Amazon Redshift 支持聚合扩展,以便在单个语句中完成多个 GROUP BY 操作。

聚合扩展的示例使用 orders 表,该表包含电子公司的销售数据。您可以使用以下项创建 orders

CREATE TABLE ORDERS ( ID INT, PRODUCT CHAR(20), CATEGORY CHAR(20), PRE_OWNED CHAR(1), COST DECIMAL ); INSERT INTO ORDERS VALUES (0, 'laptop', 'computers', 'T', 1000), (1, 'smartphone', 'cellphones', 'T', 800), (2, 'smartphone', 'cellphones', 'T', 810), (3, 'laptop', 'computers', 'F', 1050), (4, 'mouse', 'computers', 'F', 50);

GROUPING SETS

在单个语句中计算一个或多个分组集。分组集是单个 GROUP BY 子句的集合,这是一组 0 列或更多列,您可以通过这些列对查询的结果集进行分组。GROUP BY GROUPING SETS 等效于对一个按不同列分组的结果集运行 UNION ALL 查询。例如,GROUP BY GROUPING SETS((a), (b)) 等效于 GROUP BY a UNION ALL GROUP BY b。

以下示例返回按产品类别和所售产品类型分组的订单表产品的成本。

SELECT category, product, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY GROUPING SETS(category, product); category | product | total ----------------------+----------------------+------- computers | | 2100 cellphones | | 1610 | laptop | 2050 | smartphone | 1610 | mouse | 50 (5 rows)

ROLLUP

假设在一个层次结构中,前面的列被视为后续列的父列。ROLLUP 按提供的列对数据进行分组,除了分组行之外,还返回额外的小计行,表示所有分组列级别的总计。例如,您可以使用 GROUP BY ROLLUP((a), (b)) 返回先按 a 分组的结果集,然后在假设 b 是 a 的一个子部分的情况下按 b 分组。ROLLUP 还会返回包含整个结果集而不包含分组列的行。

GROUP BY ROLLUP((a), (b)) 等效于 GROUP BY GROUPING SETS((a,b), (a), ())。

以下示例返回先按类别分组,然后按产品分组,且产品是类别细分项的订单表产品的成本。

SELECT category, product, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY ROLLUP(category, product) ORDER BY 1,2; category | product | total ----------------------+----------------------+------- cellphones | smartphone | 1610 cellphones | | 1610 computers | laptop | 2050 computers | mouse | 50 computers | | 2100 | | 3710 (6 rows)

CUBE

按提供的列对数据进行分组,除了分组行之外,还返回额外的小计行,表示所有分组列级别的总计。CUBE 返回与 ROLLUP 相同的行,同时为 ROLLUP 未涵盖的每个分组列组合添加额外的小计行。例如,您可以使用 GROUP BY CUBE ((a), (b)) 返回先按 a 分组的结果集,然后在假设 b 是 a 的一个子部分的情况下按 b 分组,再然后是单独按 b 分组的结果集。CUBE 还会返回包含整个结果集而不包含分组列的行。

GROUP BY CUBE((a), (b)) 等效于 GROUP BY GROUPING SETS((a, b), (a), (b), ())。

以下示例返回先按类别分组,然后按产品分组,且产品是类别细分项的订单表产品的成本。与前面的 ROLLUP 示例不同,该语句返回每个分组列组合的结果。

SELECT category, product, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY CUBE(category, product) ORDER BY 1,2; category | product | total ----------------------+----------------------+------- cellphones | smartphone | 1610 cellphones | | 1610 computers | laptop | 2050 computers | mouse | 50 computers | | 2100 | laptop | 2050 | mouse | 50 | smartphone | 1610 | | 3710 (9 rows)

GROUPING/GROUPING_ID 函数

ROLLUP 和 CUBE 为结果集添加 NULL 值以表示小计行。例如,GROUP BY ROLLUP((a), (b)) 返回 b 分组列中值为 NULL 的一行或多行,以表明它们是 a 分组列中字段的小计。这些 NULL 值仅用于满足返回元组的格式。

当您使用 ROLLUP 和 CUBE 对本身存储 NULL 值的关系运行 GROUP BY 操作时,这样生成的结果集会包含看起来具有相同分组列的行。返回前面的示例,如果 b 分组列包含存储的 NULL 值,则 GROUP BY ROLLUP((a), (b)) 返回 b 分组列中值为 NULL 且不是小计的行。

要区分由 ROLLUP 和 CUBE 创建的 NULL 值和在表本身存储的 NULL 值,可以使用 GROUPING 函数或其别名 GROUPING_ID。GROUPING 采用单个分组集作为其参数,并且对于结果集中的每一行,返回与该位置的分组列对应的 0 或 1 位值,然后将该值转换为整数。如果该位置的值是由聚合扩展创建的 NULL 值,则 GROUPING 返回 1。对于所有其他值(包括存储的 NULL 值),该示例返回 0。

例如,GROUPING(category, product) 为给定行返回以下值,具体取决于该行的分组列值。就本示例而言,表中的所有 NULL 值都是由聚合扩展创建的 NULL 值。

类别列 产品列 GROUPING 函数位值 十进制值
非 Null 非 Null 00 0
非 Null NULL 01 1
NULL 非 Null 10 2
NULL NULL 11 3

GROUPING 函数按照以下格式显示在查询的 SELECT 列表部分。

SELECT ... [GROUPING( expr )...] ... GROUP BY ... {CUBE | ROLLUP| GROUPING SETS} ( expr ) ...

以下示例与前面的 CUBE 示例相同,但为其分组集添加了 GROUPING 函数。

SELECT category, product, GROUPING(category) as grouping0, GROUPING(product) as grouping1, GROUPING(category, product) as grouping2, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY CUBE(category, product) ORDER BY 3,1,2; category | product | grouping0 | grouping1 | grouping2 | total ----------------------+----------------------+-----------+-----------+-----------+------- cellphones | smartphone | 0 | 0 | 0 | 1610 cellphones | | 0 | 1 | 1 | 1610 computers | laptop | 0 | 0 | 0 | 2050 computers | mouse | 0 | 0 | 0 | 50 computers | | 0 | 1 | 1 | 2100 | laptop | 1 | 0 | 2 | 2050 | mouse | 1 | 0 | 2 | 50 | smartphone | 1 | 0 | 2 | 1610 | | 1 | 1 | 3 | 3710 (9 rows)

部分 ROLLUP 和 CUBE

您可以只使用小计的一部分来运行 ROLLUP 和 CUBE 操作。

部分 ROLLUP 和 CUBE 操作的语法如下所示。

GROUP BY expr1, { ROLLUP | CUBE }(expr2, [, ...])

在这里,GROUP BY 子句仅在 expr2 及更高级别创建小计行。

以下示例显示了对订单表执行的部分 ROLLUP 和 CUBE 操作,首先按产品是否为二手产品进行分组,然后对 category 和 product 列运行 ROLLUP 和 CUBE。

SELECT pre_owned, category, product, GROUPING(category, product, pre_owned) as group_id, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY pre_owned, ROLLUP(category, product) ORDER BY 4,1,2,3; pre_owned | category | product | group_id | total -----------+----------------------+----------------------+----------+------- F | computers | laptop | 0 | 1050 F | computers | mouse | 0 | 50 T | cellphones | smartphone | 0 | 1610 T | computers | laptop | 0 | 1000 F | computers | | 2 | 1100 T | cellphones | | 2 | 1610 T | computers | | 2 | 1000 F | | | 6 | 1100 T | | | 6 | 2610 (9 rows) SELECT pre_owned, category, product, GROUPING(category, product, pre_owned) as group_id, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY pre_owned, CUBE(category, product) ORDER BY 4,1,2,3; pre_owned | category | product | group_id | total -----------+----------------------+----------------------+----------+------- F | computers | laptop | 0 | 1050 F | computers | mouse | 0 | 50 T | cellphones | smartphone | 0 | 1610 T | computers | laptop | 0 | 1000 F | computers | | 2 | 1100 T | cellphones | | 2 | 1610 T | computers | | 2 | 1000 F | | laptop | 4 | 1050 F | | mouse | 4 | 50 T | | laptop | 4 | 1000 T | | smartphone | 4 | 1610 F | | | 6 | 1100 T | | | 6 | 2610 (13 rows)

由于 ROLLUP 和 CUBE 操作中不包括 pre-owned 列,因此不存在包括所有其他行的总计行。

连接分组

您可以连接多个 GROUPING SETS/ROLLUP/CUBE 子句来计算不同级别的小计。连接分组返回所提供分组集的笛卡尔乘积。

连接 GROUPING SETS/ROLLUP/CUBE 子句的语法如下所示。

GROUP BY {ROLLUP|CUBE|GROUPING SETS}(expr1[, ...]), {ROLLUP|CUBE|GROUPING SETS}(expr1[, ...])[, ...]

考虑以下示例,看看小型连接分组如何生成大的最终结果集。

SELECT pre_owned, category, product, GROUPING(category, product, pre_owned) as group_id, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY CUBE(category, product), GROUPING SETS(pre_owned, ()) ORDER BY 4,1,2,3; pre_owned | category | product | group_id | total -----------+----------------------+----------------------+----------+------- F | computers | laptop | 0 | 1050 F | computers | mouse | 0 | 50 T | cellphones | smartphone | 0 | 1610 T | computers | laptop | 0 | 1000 | cellphones | smartphone | 1 | 1610 | computers | laptop | 1 | 2050 | computers | mouse | 1 | 50 F | computers | | 2 | 1100 T | cellphones | | 2 | 1610 T | computers | | 2 | 1000 | cellphones | | 3 | 1610 | computers | | 3 | 2100 F | | laptop | 4 | 1050 F | | mouse | 4 | 50 T | | laptop | 4 | 1000 T | | smartphone | 4 | 1610 | | laptop | 5 | 2050 | | mouse | 5 | 50 | | smartphone | 5 | 1610 F | | | 6 | 1100 T | | | 6 | 2610 | | | 7 | 3710 (22 rows)

嵌套分组

您可以使用 GROUPING SETS/ROLLUP/CUBE 操作作为 GROUPING SETS expr 来形成嵌套分组。展平嵌套 GROUPING SETS 内的子分组。

嵌套分组的语法如下所示。

GROUP BY GROUPING SETS({ROLLUP|CUBE|GROUPING SETS}(expr[, ...])[, ...])

考虑以下示例。

SELECT category, product, pre_owned, GROUPING(category, product, pre_owned) as group_id, sum(cost) as total FROM orders GROUP BY GROUPING SETS(ROLLUP(category), CUBE(product, pre_owned)) ORDER BY 4,1,2,3; category | product | pre_owned | group_id | total ----------------------+----------------------+-----------+----------+------- cellphones | | | 3 | 1610 computers | | | 3 | 2100 | laptop | F | 4 | 1050 | laptop | T | 4 | 1000 | mouse | F | 4 | 50 | smartphone | T | 4 | 1610 | laptop | | 5 | 2050 | mouse | | 5 | 50 | smartphone | | 5 | 1610 | | F | 6 | 1100 | | T | 6 | 2610 | | | 7 | 3710 | | | 7 | 3710 (13 rows)

请注意,由于 ROLLUP(category) 和 CUBE(product, pre_owned) 都包含分组集 (),因此表示总计的行是重复的。

使用说明

  • GROUP BY 子句最多支持 64 个分组集。对于 ROLLUP 和 CUBE,或者 GROUPING SETS、ROLLUP 和 CUBE 的某种组合,此限制适用于隐含的分组集数。例如,GROUP BY CUBE((a), (b)) 计为 4 个分组集,而不是 2 个。

  • 使用聚合扩展时,不能使用常量作为分组列。

  • 无法创建包含重复列的分组集。