纵深探索Oracle 中的Cube（oracle中cube）

纵深探索：Oracle 中的Cube

在Oracle数据库中，Cube是一种非常有用的分析函数，它能够帮助我们轻松地实现数据的聚合分析，如汇总、分组计算、排序等，同时还提供了更为强大的异构维度分析能力，帮助用户更好地进行多维度数据挖掘。本文将从Cube在内部查询优化方面的实践运用，深入探究其原理和具体实现方法。

一、Cube的基本概念

在Oracle数据库中，Cube函数主要用于提供基于多维数据立方体的聚合分析功能，它采用了类似于SQL中的Group By子句的语法，支持多维度数据的聚合操作，同时还能够对不同的维度进行排序和排名等操作。

语法结构为：

SELECT 列1，列2，…，列n，CUBE（维度1，维度2，…，维度n）FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY CUBE（维度1，维度2，…，维度n）

其中，CUBE关键字表示需要执行的多维度分析操作，维度1至维度n表示使用哪些维度进行分组计算，这些维度可以是任意数量的，也可以是同一维度的多个层次。

例如，我们有以下一张年销售额数据表：

年份 | 地区 | 产品类别 | 销售额

——-|——–|——–|——–

2018 | 华南 | 智能手机 | 1000

2018 | 华南 | 平板电脑 | 500

2018 | 华东 | 智能手机 | 800

2018 | 华东 | 平板电脑 | 300

2019 | 华南 | 智能手机 | 1200

2019 | 华南 | 平板电脑 | 600

2019 | 华东 | 智能手机 | 1000

2019 | 华东 | 平板电脑 | 400

如果我们要按不同的维度进行聚合查询，可以使用以下语句：

SELECT 年份，地区，SUM(销售额) FROM sales GROUP BY 年份，地区;

SELECT 年份，产品类别，SUM(销售额) FROM sales GROUP BY 年份，产品类别;

SELECT 地区，产品类别，SUM(销售额) FROM sales GROUP BY 地区，产品类别;

但如果我们想对数据进行多维度的分析，就需要使用到Cube函数了，例如：

SELECT 年份，地区，产品类别，SUM(销售额) FROM sales GROUP BY CUBE(年份, 地区, 产品类别);

这样就能够得到以下聚合数据：

年份 | 地区 | 产品类别 | 销售额

——-|——–|——–|——–

2018 | 华南 | 智能手机 | 1000

2018 | 华南 | 平板电脑 | 500

2018 | 华东 | 智能手机 | 800

2018 | 华东 | 平板电脑 | 300

2018 | 华南 | NULL | 1500

2018 | 华东 | NULL | 1100

2018 | NULL | 智能手机 | 1800

2018 | NULL | 平板电脑 | 800

2018 | NULL | NULL | 2600

2019 | 华南 | 智能手机 | 1200

2019 | 华南 | 平板电脑 | 600

2019 | 华东 | 智能手机 | 1000

2019 | 华东 | 平板电脑 | 400

2019 | 华南 | NULL | 1800

2019 | 华东 | NULL | 1400

2019 | NULL | 智能手机 | 2200

2019 | NULL | 平板电脑 | 1000

2019 | NULL | NULL | 3200

NULL | 华南 | 智能手机 | 2200

NULL | 华南 | 平板电脑 | 1100

NULL | 华东 | 智能手机 | 1800

NULL | 华东 | 平板电脑 | 700

NULL | 华南 | NULL | 3300

NULL | 华东 | NULL | 1500

NULL | NULL | 智能手机 | 4000

NULL | NULL | 平板电脑 | 1700

NULL | NULL | NULL | 5700

可以看出，Cube函数会针对每个维度进行分组计算，并最终将结果合并为一张表格。此外，Cube函数还支持使用Rollup和Grouping Sets关键字进行更为灵活的多维度聚合计算。

二、Cube的优化应用

1. 使用Cube避免多次查询

在一些复杂的查询场景下，可能需要对原始数据进行多次聚合查询，例如：

SELECT 年份，地区，SUM(销售额) FROM sales GROUP BY 年份，地区;

SELECT 年份，地区，产品类别，SUM(销售额) FROM sales GROUP BY 年份，地区，产品类别;

SELECT 年份，地区，SUM(利润) FROM sales GROUP BY 年份，地区;

SELECT 年份，地区，产品类别，SUM(利润) FROM sales GROUP BY 年份，地区，产品类别;

每次查询需要扫描整张表格，对资源的消耗十分巨大，而且也会造成不必要的重复数据读取。

如果我们使用Cube函数对数据进行多维度聚合计算的话，就可以只进行一次查询，并返回所有的聚合结果：

SELECT 年份，地区，产品类别，SUM(销售额)，SUM(利润)

FROM sales

GROUP BY CUBE(年份，地区，产品类别);

对于大型的数据库系统而言，这种Cube方式的查询性能要远高于多次查询的方式，能够避免重复扫描表格，并将数据聚合到一起，减轻了服务器的负担，提高了查询效率。

而且如果我们使用GROUPING_ID函数，可以进一步分析每个分组的结果，方便用户进行更为精准的数据分析和业务指导。

2. Cube操作实践案例

在以下实践案例中，我们将展示如何使用Cube函数进行多维度的聚合计算，同时使用内部查询优化技术，提升查询效率和可读性。

假设我们有以下一张销售数据表：

CREATE TABLE sales (

product_id NUMBER(10) PRIMARY KEY,

product_name VARCHAR2(50),

product_type_id NUMBER(10),

product_type_name VARCHAR2(50),

region_id NUMBER(10),

region_name VARCHAR2(50),

sale_year NUMBER(4),

sale_month NUMBER(2),

sale_quantity NUMBER(10),

sale_amt NUMBER(10,2)

);

现在我们需要实现以下查询功能：

– 统计上海地区2019年每个月的销售额汇总；

– 对各种产品类别进行销售额、销售量的汇总，并按月份排序输出；

– 对华东、华南、华中三个大区的销售额、同时按产品类别排序输出。

实现方案如下：

— 方案一：统计上海地区2019年每个月的销售额汇总

SELECT sale_month, SUM(sale_amt)

FROM sales

WHERE region_name = ‘上海’

AND sale_year = 2019

GROUP BY sale_month

ORDER BY sale_month;

— 方案二：对各种产品类别进行销售额、销售量的汇总，并按月份排序输出

SELECT sale_year, sale_month, product_type_name, SUM(sale_amt), SUM(sale_quantity)

FROM sales

GROUP BY CUBE(sale_year, sale_month, product_type_name)

ORDER BY sale