????????我們用一個生活中的例子來理解，比如你開了家小超市，想統計「銷售額」，但需要從多個角度看（比如按 “日期 + 商品”、“僅日期”、“僅商品”、“整體總銷售額”）。

假設你的銷售數據長這樣（簡化版）：

你想同時得到 4 種統計結果：

1. 按「日期 + 商品」統計（最明細的維度）；
2. 僅按「日期」統計（每天總銷售額）；
3. 僅按「商品」統計（每種商品總銷售額）；
4. 不按任何維度（整體總銷售額）。

不用 GROUPING SETS 的話，你需要寫 4 個查詢，再合并：

-- 1. 日期+商品
SELECT 日期, 商品, SUM(銷售額) FROM 銷售表 GROUP BY 日期, 商品
UNION ALL
-- 2. 僅日期
SELECT 日期, 'ALL' 商品, SUM(銷售額) FROM 銷售表 GROUP BY 日期
UNION ALL
-- 3. 僅商品
SELECT 'ALL' 日期, 商品, SUM(銷售額) FROM 銷售表 GROUP BY 商品
UNION ALL
-- 4. 整體匯總
SELECT 'ALL' 日期, 'ALL' 商品, SUM(銷售額) FROM 銷售表

用 GROUPING SETS 的話，1 條查詢搞定：

SELECT -- 用GROUPING判斷列是否參與分組，不參與就顯示'ALL'IF(GROUPING(日期) = 0, 日期, 'ALL') AS 日期,IF(GROUPING(商品) = 0, 商品, 'ALL') AS 商品,SUM(銷售額) AS 總銷售額
FROM 銷售表
-- 一次性指定所有要統計的維度組合
GROUP BY 日期, 商品
GROUPING SETS ((日期, 商品),  -- 對應需求1：日期+商品(日期),        -- 對應需求2：僅日期(商品),        -- 對應需求3：僅商品()             -- 對應需求4：不分組（整體匯總）
)

最終結果長這樣：

核心點總結：

• GROUPING SETS(...)：括號里寫多個 “維度組合”，一次查詢得到所有組合的統計結果（代替多次GROUP BY+UNION ALL）。
• GROUPING(列名)：判斷這一列是否在當前行的 “維度組合” 中。如果在（參與了分組），返回 0，顯示實際值；如果不在（是匯總行），返回 1，用 'ALL' 標記，方便區分。

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????????我們用一個更貼近實際業務的例子來說明：假設你有一張「訂單表」，需要統計不同維度的銷量，同時保留一個固定的分組字段（比如「月份」），并穿插普通查詢字段和GROUPING處理的字段，看看它們的區別。

場景設定

訂單表orders結構（簡化）：

需求

統計每個月的銷量，同時按以下維度組合分析：

1. 月份 + 地區 + 產品（最明細）
2. 月份 + 地區（不區分產品）
3. 月份 + 產品（不區分地區）
4. 月份（不區分地區和產品）

要求結果中：

• 保留「月份」作為固定顯示的普通字段；
• 「地區」和「產品」用GROUPING處理，不參與分組時顯示'ALL'；
• 計算總銷量。

SQL 查詢（包含普通字段和 GROUPING 字段）

SELECT -- 普通字段：月份（始終在GROUP BY中，直接顯示實際值）month,-- GROUPING處理的字段：地區（是否參與分組動態顯示）IF(GROUPING(region) = 0, region, 'ALL') AS region,-- GROUPING處理的字段：產品（是否參與分組動態顯示）IF(GROUPING(product) = 0, product, 'ALL') AS product,-- 聚合字段：總銷量SUM(sales) AS total_sales
FROM orders
-- 固定按月份分組，同時用GROUPING SETS定義地區和產品的組合
GROUP BY month,
GROUPING SETS ((region, product),  -- 組合1：月份+地區+產品(region),           -- 組合2：月份+地區（無產品）(product),          -- 組合3：月份+產品（無地區）()                  -- 組合4：僅月份（無地區和產品）
)
ORDER BY month, region, product;

查詢結果

普通字段 vs GROUPING 處理的字段：核心區別

1. 普通字段（如month）：

   • 必須出現在GROUP BY中（否則 SQL 會報錯，因為非聚合字段必須參與分組）。
   • 其值是「固定分組維度」，在所有結果行中都顯示實際值（如2023-09、2023-10），不會被替換為'ALL'。
   • 作用：作為所有統計維度的 “基礎錨點”（比如這里所有統計都基于 “月份” 展開）。

2. GROUPING 處理的字段（如region、product）：

   • 不一定在所有分組組合中出現（由GROUPING SETS控制）。
   • 其值是「動態分組維度」：當參與當前分組時顯示實際值（如華北、手機），不參與時顯示'ALL'（表示該維度被匯總）。
   • 作用：靈活切換不同維度的統計視角，同時用'ALL'清晰標記 “當前行是該維度的匯總結果”。

????????簡單說：普通字段是 “固定不變的分組錨點”，GROUPING 處理的字段是 “可開關的動態維度”，前者值固定，后者值隨分組組合動態變化（實際值或匯總標記）。