在上次介绍了Sql中的窗口分析函数，本次在Hive上进行实操说明CUBE,ROLLUP,GROUPING SETS等分析函数。

对于这些函数子句可以认为是对于 Hive中的 增强型聚合函数 ，可以使用它们构建小型的多维分析模型

• CUBE创建列集维度的所有可能组合的小计。一旦在一组维度上计算了一个立方体，我们就可以得到这些维度上所有可能的聚合问题的答案

 GROUP BY a, b, c WITH CUBE 相当于如下两种表示
 GROUP BY a, b, c 
 GROUPING SETS ( (a, b, c), (a, b), (b, c), (a, c), (a), (b), (c), ( ))

• ROLLUP子句与GROUP BY一起用于计算维度层次结构级别的聚合

 GROUP BY a, b, c with ROLLUP 是构建从 a 钻探到b钻探到c的层次结构数据 相当于
 GROUPING SETS ( (a, b, c), (a, b), (a), ( ))

普通的 聚合函数

SELECT CategoryName , SalesCountry , sum(SalesAmount) SalesAmount 
FROM InternetSales GROUP BY CategoryName , SalesCountry 

• 使用GROUPING SETS子句及其对应的使用常规gourping by 后union 起来的结果，这样语句量会变得小的多。

SELECT CategoryName , SalesCountry , sum(SalesAmount) 
FROM InternetSales 
GROUP BY CategoryName , SalesCountry 
GROUPING SETS((CategoryName , SalesCountry),CategoryName) 

对应的 grouping by 后的 union 语句

SELECT CategoryName , SalesCountry , sum(SalesAmount) SalesAmount 
FROM InternetSales 
GROUP BY CategoryName , SalesCountry 
UNION ALL
SELECT CategoryName , null SalesCountry, sum(SalesAmount) SalesAmount 
FROM InternetSales 
GROUP BY CategoryName 

在上述的 使用GROUPING SETS或CUBE，ROLLUP进行聚合的时候，会得到对于null的汇总的结果，但是对于这种情况，无法判断，值原来就是null还是在聚合的过程组合而成的null。 这可能会发生冲突。需要有一些方法来标识列中的NULL是值，也就是说用来表示列中聚合的NULL是值。 GROUPING__ID函数就用来解决这个问题。如下例子：

SELECT WeightUnitMeasureCode , SizeUnitMeasureCode , COUNT(*) CNT

FROM test.DimProduct

GROUP BY WeightUnitMeasureCode , SizeUnitMeasureCode WITH CUBE

对应的 grouping__id进行对null进行区分和编号

所以使用 GROUPING__ID进行分组标识 , 通过 GROUPING__ID 可以得到
SELECT WeightUnitMeasureCode , SizeUnitMeasureCode , GROUPING__ID , COUNT(*) CNT FROM test.DimProduct
GROUP BY WeightUnitMeasureCode , SizeUnitMeasureCode WITH CUBE