转载oracle rollup和cube函数使用心得
转自：http://blog.csdn.net/wangdongzjk/archive/2005/11/18/532424.aspx
事关CUBE ROLLUP GROUPING SETS（1）
原文引自：
聚合是数据仓库的基础。为了提高聚合的性能。Oracle提供了Group By 条款的扩展。
1． CUBE, ROLLUP扩展
2． 3个grouping函数
3． Grouping set扩展
CUBE ROLLUP GROUPING SETS对SQL的扩展使得查询和报告都变得简单和迅速。Rollup计算诸如sum count max min avg的函数，增加了聚合的级别.CUBE是一个类似ROLLUP的扩展，使得可以用一个语句计算所有可能的聚合。CUBE可以通过单条生成Cross-tabulation（交叉报表）报告的信息。CUBE，ROLLUP，GROUPING SETS扩展令你可以精确的对你感兴趣的group by 条款进行grouping。不运行cube操作也可以高效的从多个维度进行分析。计算一个full cube将会带来很高的负载，所以将cube替换为grouping sets可以明显地提高性能。CUBE ROLLUP GROUPING SETS可以生成单个结果集，等效于UNION ALL。为了提高性能，CUBE, ROLLUP, and GROUPING SETS可以并行进行：多进程同时运算所有的语句。这种功能使得聚合计算更加高效，因此提高了数据库性能和可测性。
Analyzing Across Multiple Dimensions
多维分析
在DSS系统中一个很重要的概念是多维分析：
从多个角度对企业的状况进行查勘。Demension，众多的维一般是时间，空间，产品，部门，渠道，企业的维度多种多样。事件和实体关联特定的维度就是所谓的facts.这些所谓的facts可以是销售，现金，利润，客户账户，或是其他一些值得记录的东东。
下面是一些多维需求的例子
1． 展示1999和2000年，所有产品的总销量，聚合级别为地域维度，从州到国家到地区。
2． 创建交叉报表分析1999和2000年南美洲范围的费用，包括所有的小记
所有的需求都包含了多维。很多多维的问题需要数据的聚合，数据集的比较，通常跨越时间，地域。
Optimized Performance
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