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
