PostgreSQL 中，GROUPING SETS、CUBE 和 ROLLUP 的功能，允许在查询中更灵活地生成聚合结果，而不需要多次重写查询或使用复杂的 UNION 语句。这些功能在数据分析中特别有用，因为它们允许你以不同的维度对数据进行分组和聚合。

1、测试表及数据准备

1.1、json_to_recordset内置函数

It joins two functions into a single FROM target. json_to_recordset() is instructed to return three columns, the first integer , the second text and the third text.

The result of generate_series() is used directly. The ORDER BY clause sorts the column values as integers.

在 PostgreSQL 中 json_to_recordset 的内置函数,主要目的是将 JSON 数据转换为 SQL 可以查询的记录集（recordset）或表格式

1.2、创建测试表

CREATE table t_sales_table
as 
SELECT *
FROM ROWS FROM(json_to_recordset('[{"sales":10,"b":"foo","size":"L"},{"sales":"20","b":"bar","size":"M"},{"sales":15,"b":"foo","size":"M"},{"sales":5,"b":"bar","size":"L"},{"sales":3,"b":"super","size":"L"}]')AS ( b TEXT,size TEXT,sales INTEGER),generate_series(1, 5) ) AS T1 (brand, c_size, c_qty,id)
ORDER BY id;select * from t_sales_table;superdb=# select * from t_sales_table;brand | c_size | c_qty | id
-------+--------+-------+----foo   | L      |    10 |  1bar   | M      |    20 |  2foo   | M      |    15 |  3bar   | L      |     5 |  4super | L      |     3 |  5
(5 rows)

2、GROUPING SETS

GROUPING SETS 允许你指定多个分组条件，并一次性生成每个分组条件的结果。例如，如果你想根据 (brand ) 和 (c_size ) 对销售数量进行分组，并同时看到按brand、按c_size和整体的总销售数量，你可以使用 GROUPING SETS。

superdb=# SELECT brand, c_size, SUM(c_qty)
FROM t_sales_table
GROUP BY GROUPING SETS ((brand),(c_size),()  -- 空集表示所有行的聚合，即整体的总销售额
)
ORDER BY brand,c_size;brand | c_size | sum
-------+--------+-----bar   |        |  25foo   |        |  25super |        |   3| L      |  18| M      |  35|        |  53
(6 rows)

3、使用多个SELECT语句进行分组 及UNION ALL 集合运算符

SELECT brand, NULL as c_size, sum(c_qty) as sum_c_qty FROM t_sales_table GROUP BY brand
UNION ALL
SELECT null as brand, c_size, sum(c_qty) as sum_c_qty FROM t_sales_table GROUP BY c_size
UNION ALL
SELECT NULL as brand, NULL as c_size, sum(c_qty) as sum_c_qty FROM t_sales_table;brand | c_size | sum_c_qty
-------+--------+-----------bar   |        |        25foo   |        |        25super |        |         3| L      |        18| M      |        35|        |        53
(6 rows)

4、CUBE and ROLLUP

4.1、CUBE会枚举指定列的所有可能组合作为Grouping Sets。

CUBE 是 GROUPING SETS 的一个超集，它会自动生成所有可能的分组组合（包括所有维度、每个维度、以及所有维度的组合）

https://www.postgresql.org/docs/current/queries-table-expressions.html#QUERIES-GROUPING-SETS

select brand,c_size,sum(c_qty) as sum_c_qty
from t_sales_table
superdb-# GROUP BY CUBE(brand,c_size);brand | c_size | sum_c_qty
-------+--------+-----------|        |        53bar   | M      |        20super | L      |         3foo   | M      |        15bar   | L      |         5foo   | L      |        10bar   |        |        25foo   |        |        25super |        |         3| L      |        18| M      |        35
(11 rows)

CUBE ( a, b, c )

is equivalent to

GROUPING SETS (( a, b, c ),( a, b    ),( a,    c ),( a       ),(    b, c ),(    b    ),(       c ),(         )
)

4.2、ROLLUP会以按层级聚合的方式产生Grouping Sets

ROLLUP 是 GROUPING SETS 的一个子集，它生成从所有维度到每个维度的聚合，以及所有维度的组合的聚合。这与 CUBE 不同，因为 ROLLUP 不包括所有可能的分组组合。

select brand,c_size,sum(c_qty) as sum_c_qty
from t_sales_table
superdb-# GROUP BY ROLLUP(brand,c_size);brand | c_size | sum_c_qty
-------+--------+-----------|        |        53bar   | M      |        20super | L      |         3foo   | M      |        15bar   | L      |         5foo   | L      |        10bar   |        |        25foo   |        |        25super |        |         3
(9 rows)

ROLLUP ( e1, e2, e3, ... )

it is equivalent to

GROUPING SETS (( e1, e2, e3, ... ),...( e1, e2 ),( e1 ),( )
)