使用ROLLUP、CUBE和GROUPING SETS可实现SQL分层统计：ROLLUP按层级逐级汇总，适合有层次关系的维度；CUBE生成所有维度组合的交叉统计，适用于多维分析；GROUPING SETS则可精确指定汇总层级，灵活控制输出结果。根据需求选择合适方式，并结合GROUPING()函数区分汇总行与数据行。
在 SQL 中实现分层统计，通常是指在分组查询的基础上，对不同层级的维度进行汇总，比如按地区、城市、产品类别逐级统计销售额。这种需求可以通过 GROUP BY %ign%ignore_a_1%re_a_1%合 ROLLUP、CUBE 或 GROUPING SETS 来实现。
使用 ROLLUP 实现层级汇总
ROLLUP 用于生成从明细到顶层的逐级汇总，适合有明确层次关系的维度，如：年 → 季度 → 月。
例如，统计销售数据中“部门-员工”层级的销售额：
SELECT department, employee, SUM(sales) AS total_salesFROM sales_tableGROUP BY ROLLUP(department, employee);
结果会包含：
每个员工的销售额（最细粒度） 每个部门的小计 所有部门的总计（当 department 和 employee 均为 NULL 时）
使用 CUBE 实现多维交叉统计
CUBE 会生成所有可能的组合汇总，适合分析多个维度之间的交叉关系。
例如：
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GROUP BY CUBE(department, employee)
会输出：
员工级别汇总 部门级别汇总 部门+员工组合汇总 总体总计
使用 GROUPING SETS 精确控制分组方式
如果只想指定某些层级的汇总，可以用 GROUPING SETS。
例如，只看部门小计和总合计，不需要员工明细：
SELECT department, employee, SUM(sales) AS total_salesFROM sales_tableGROUP BY GROUPING SETS ( (department, employee), (department), ());
这样可以避免不必要的组合，提升性能。
基本上就这些。根据实际分析需求选择合适的方式，ROLLUP 最适合分层统计，CUBE 适合探索性分析，GROUPING SETS 更灵活可控。注意配合 GROUPING() 函数区分 NULL 是数据还是汇总行。
以上就是SQL 分组查询如何实现分层统计？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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