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摘要：GaussDB(DWS) ROLLUP，CUBE，GROUPING SETS等OLAP函数的原理解析。
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) OLAP函数浅析》，作者： DWS_Jack_2。
在一些报表场景中，经常会对数据做分组统计（group by），例如对一级部门下辖的二级部门员工数进行统计：
create table emp(
id int, --工号
name text, --员工名
dep\_1 text, --一级部门
dep\_2 text --二级部门
);
gaussdb=# select count(*), dep\_2 from emp group by dep\_2;
count | dep\_2
-------+-------
200 | SRE
100 | EI
(2 rows)常见的统计报表业务中，通常需要进一步计算一级部门的“合计”人数，也就是二级部门各分组的累加，就可以借助于rollup，如下所示，比前面的分组计算结果多了一行合计的数据：
gaussdb=# select count(*), dep\_2 from emp group by rollup(dep\_2);
count | dep\_2
-------+-------
200 | SRE
100 | EI
300 |
(3 rows)如上是一种group by扩展的高级分组函数使用场景，这一类分组函数统称为OLAP函数，在GaussDB(DWS)中支持 ROLLUP，CUBE，GROUPING SETS，下面对这几种OLAP函数的原理和应用场景做一下分析。
首先我们来创建一张表，customer，用户信息表，其中包含了用户id，用户名，年龄，国家，用户级别，性别，余额等信息：
create table customer
(
c\_id char(16) not null,
c\_name char(20) ,
c\_age integer ,
c\_country varchar(20) ,
c\_class char(10),
c\_sex text,
c\_balance numeric
);
insert into customer values(1, 'tom', '20', 'China', '1', 'male', 300);
insert into customer values(2, 'jack', '30', 'USA', '1', 'male', 100);
insert into customer values(3, 'rose', '40', 'UK', '1', 'female', 200);
insert into customer values(4, 'Frank', '60', 'GER', '1', 'male', 100);
insert into customer values(5, 'Leon', '20', 'China', '2', 'male', 200);
insert into customer values(6, 'Lucy', '20', 'China', '1', 'female', 500);ROLLUP
本文开头的示例已经解释了，ROLLUP是在分组计算基础上增加了合计，从字面意思理解，就是从最小聚合级开始，聚合单位逐渐扩大，例如如下语句：
select c\_country, c\_class, sum(c\_balance) from customer group by rollup(c\_country, c\_class) order by 1,2,3;
c\_country | c\_class | sum
-----------+------------+------
China | 1 | 800
China | 2 | 200
China | | 1000
GER | 1 | 100
GER | | 100
UK | 1 | 200
UK | | 200
USA | 1 | 100
USA | | 100
| | 1400
(10 rows)该语句功能等价于如下：
select c\_country, c\_class, sum(c\_balance) from customer group by c\_country, c\_class
union all
select c\_country, null, sum(c\_balance) from customer group by c\_country
union all
select null, null, sum(c\_balance) from customer order by 1,2,3;
c\_country | c\_class | sum
-----------+------------+------
China | 1 | 800
China | 2 | 200
China | | 1000
GER | 1 | 100
GER | | 100
UK | 1 | 200
UK | | 200
USA | 1 | 100
USA | | 100
| | 1400
(10 rows)尝试理解一下
GROUP BY ROLLUP(A,B)：
首先对(A,B)进行GROUP BY，然后对(A)进行GROUP BY，最后对全表进行GROUP BY操作
CUBE
CUBE从字面意思理解，就是各个维度的意思，也就是说全部组合，即聚合键中所有字段的组合的分组统计结果，例如如下语句：
select c\_country, c\_class, sum(c\_balance) from customer group by cube(c\_country, c\_class) order by 1,2,3;
c\_country | c\_class | sum
-----------+------------+------
China | 1 | 800
China | 2 | 200
China | | 1000
GER | 1 | 100
GER | | 100
UK | 1 | 200
UK | | 200
USA | 1 | 100
USA | | 100
| 1 | 1200
| 2 | 200
| | 1400
(12 rows)该语句功能等价于如下：
select c\_country, c\_class, sum(c\_balance) from customer group by c\_country, c\_class
union all
select c\_country, null, sum(c\_balance) from customer group by c\_country
union all
select null, null, sum(c\_balance) from customer
union all
select NULL, c\_class, sum(c\_balance) from customer group by c\_class order by 1,2,3;
c\_country | c\_class | sum
-----------+------------+------
China | 1 | 800
China | 2 | 200
China | | 1000
GER | 1 | 100
GER | | 100
UK | 1 | 200
UK | | 200
USA | 1 | 100
USA | | 100
| 1 | 1200
| 2 | 200
| | 1400
(12 rows)理解一下
GROUP BY CUBE(A,B)：
首先对(A,B)进行GROUP BY，然后依次对(A)、(B)进行GROUP BY，最后对全表进行GROUP BY操作。
GROUPING SETS
GROUPING SETS区别于ROLLUP和CUBE，并没有总体的合计功能，相当于从ROLLUP和CUBE的结果中提取出部分记录，例如如下语句：
select c\_country, c\_class, sum(c\_balance) from customer group by grouping sets(c\_country, c\_class) order by 1,2,3;
c\_country | c\_class | sum
-----------+------------+------
China | | 1000
GER | | 100
UK | | 200
USA | | 100
| 1 | 1200
| 2 | 200
(6 rows)该语句功能等价于如下：
select c\_country, null, sum(c\_balance) from customer group by c\_country
union all
select null, c\_class, sum(c\_balance) from customer group by c\_class
order by 1,2,3;
c\_country | ?column? | sum
-----------+------------+------
China | | 1000
GER | | 100
UK | | 200
USA | | 100
| 1 | 1200
| 2 | 200
(6 rows)理解一下
GROUP BY GROUPING SETS(A,B)：
分别对(B)、(A)进行GROUP BY计算
目前在GaussDB(DWS)中，OLAP函数的实现，会有排序(sort)操作，相比等价的union all操作，效率并不会有提升，后续会通过mixagg的支持来提升OLAP函数的执行效率，有兴趣的同学，可以explain打印一下计划，来看一下OLAP函数的执行流程。