SQL GROUPING SETS、ROLLUP 和 CUBE 有什么区别？
面试怎么回答
GROUPING SETS 用来精确列出需要的分组组合；ROLLUP 按字段顺序生成从明细到上级再到总计的层级汇总，N 个元素产生 N+1 组；CUBE 生成所有维度组合，N 个维度最多产生 2^N 组。实际选择时我会看报表需要哪些粒度，并用 GROUPING 或 GROUPING_ID 区分汇总 NULL 与真实 NULL，同时评估组合数量和执行成本。
先把这段讲顺；面试官追问时，再展开下面的原理和细节。
详细讲解
一张销售报表同时要展示“地区 + 商品”明细、地区小计、商品小计和全局总计。
最直接的写法，是写四段 GROUP BY 再 UNION ALL。但 SQL 越来越长，扫描和维护成本也跟着上升。
这时可以使用高级分组：GROUPING SETS 精确指定需要的组合，ROLLUP 生成有层级顺序的小计，CUBE 生成所有维度组合。
GROUPING SETS：我只要这些分组组合
SELECT
region,
product,
SUM(amount) AS sales_amount
FROM sales
GROUP BY GROUPING SETS (
(region, product),
(region),
(product),
()
);这里明确要求四种粒度：
(region, product)：地区 + 商品明细(region)：地区小计(product)：商品小计()：全局总计
它的语义类似把四段不同 GROUP BY 的结果 UNION ALL 到一起，但写法更集中，优化器也可以统一规划执行。
ROLLUP：按照层级逐级向上汇总
GROUP BY ROLLUP(region, product)等价于：
(region, product)
(region)
()ROLLUP 会按字段顺序生成前缀层级，适合“年—月—日”“大区—省份—城市”这种自然钻取路径。
注意字段顺序非常重要。ROLLUP(region, product) 会产生地区小计，但不会单独产生商品小计。
CUBE：生成所有维度组合
GROUP BY CUBE(region, product)会产生：
(region, product)
(region)
(product)
()两个维度有 4 种组合；N 个维度理论上会生成 2^N 种分组组合。
所以 CUBE 适合多角度探索，但维度一多，结果规模和计算成本会快速增长，不能看到“自动生成全部组合”就无脑使用。
结果里的 NULL 到底代表什么？
高级分组输出中，汇总层级缺少的维度通常会显示为 NULL。
但源数据本身也可能存在真实 NULL。直接写 COALESCE(region, '全部')，可能把真实缺失值和汇总行混在一起。
更稳妥的做法是使用目标引擎支持的 GROUPING() 或 GROUPING_ID() 判断该字段是不是因为分组层级而被置空，再给汇总行展示“全部”或“小计”。
实际怎么选？
- 只需要几个明确组合：使用 GROUPING SETS
- 存在固定层级向上汇总：使用 ROLLUP
- 确实需要所有维度组合：使用 CUBE
- 维度很多但只展示少数小计：不要用 CUBE，明确列出 GROUPING SETS
不同引擎在具体语法、函数名称和执行计划上可能存在差异，上线前要用 EXPLAIN 和实际数据量验证，而不是假设高级语法一定只扫描一次、一定更快。
高级分组的价值，是用一条清晰的分组声明表达多种汇总粒度，而不是为了炫技。