grouping sets 不一定比 rollup 快，性能取决于执行计划而非语法；postgresql 和 sql server 通常生成相同计划，oracle 12c+ 在统计信息缺失时可能更慢；mysql 8.0 不支持 grouping sets，rollup 为伪实现。
GROUPING SETS 比 ROLLUP 快吗？看执行计划，不是看写法
快不快，取决于数据库实际生成的执行计划，而不是你写了 GROUPING SETS 还是 ROLLUP。PostgreSQL 和 SQL Server 通常会对等价的 ROLLUP(a,b) 和 GROUPING SETS((a,b),(a),()) 生成完全一样的计划；但 Oracle 12c+ 在某些统计信息缺失时，可能对 GROUPING SETS 多做一次哈希重分区，反而慢 10%～20%。
实操建议：
- 先用
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)（PostgreSQL）或SET STATISTICS xml ON（SQL Server）比对真实执行路径，别信语法“看起来更直接” - 如果字段顺序敏感（比如
a高基数、b低基数），显式写GROUPING SETS((a,b),(a),())可能比ROLLUP(a,b)更容易触发索引跳扫（尤其在 PostgreSQL 中配合INDEX ON t(a,b)） -
CUBE(a,b)等价于GROUPING SETS((a,b),(a),(b),())，但多数引擎会把CUBE当作独立算子优化——Oracle 会尝试位图转换，而 DuckDB 目前仍拆成多个union ALL，性能差距可达 3×
GROUPING SETS 的 NULL 值陷阱：不是数据为空，是分组标记
很多人看到结果里某列出现 NULL，就以为原始数据丢了，其实那是 GROUPING() 函数的标记机制在起作用——NULL 表示该维度被“折叠”，不是原始值为 NULL。
常见错误现象：
- 用
WHERE col IS NULL过滤汇总行，误删真实数据中的NULL记录 - 没加
GROUPING()判断，直接在应用层把所有NULL当“总计行”处理，导致明细和汇总混在一起 - 在
ORDER BY里只排字段，不按GROUPING(col)分层，导致小计行插在明细中间
正确做法是显式识别：例如 select a, b, SUM(x), GROUPING(a) AS ga, GROUPING(b) AS gb FROM t GROUP BY GROUPING SETS((a,b),(a),())，再用 ga=1 AND gb=1 定位全汇总行。
ROLLUP/CUBE 在 MySQL 8.0+ 是伪实现，GROUPING SETS 不支持
MySQL 8.0 虽然加了 ROLLUP 语法，但它底层是改写成多个 UNION ALL + 单层 GROUP BY，没有真正的多维聚合算子。这意味着：
- 每组
GROUP BY都要全表扫描一遍，4 维ROLLUP就是 2⁴ = 16 次扫描（实际优化后略少，但仍是 O(2ⁿ)） -
CUBE在 MySQL 中根本不可用，会报错Error 1235 (42000): this version of MySQL doesn't yet support 'CUBE' - 想用
GROUPING SETS？不行。MySQL 至今（8.0.33）仍不支持该语法，必须手写UNION ALL或换引擎（如 clickhouse、DuckDB）
如果你在 MySQL 里硬要模拟 GROUPING SETS((a),(b),())，最稳的写法是：(SELECT a, NULL AS b, SUM(x) FROM t GROUP BY a) UNION ALL (SELECT NULL, b, SUM(x) FROM t GROUP BY b) UNION ALL (SELECT NULL, NULL, SUM(x) FROM t)，注意加括号和字段对齐。
大数据量下，预聚合比任何 GROUPING 方式都管用
当单表超千万行、维度超 3 个时，无论 GROUPING SETS 还是 ROLLUP，都会面临内存溢出或临时磁盘爆满。这时候语法差异已经不重要了，关键是你有没有提前建好物化聚合表。
实操建议：
- 用定时任务（如 pg_cron）每天凌晨跑：
INSERT INTO agg_daily_a_b SELECT a, b, count(*), SUM(revenue) FROM fact_sales WHERE dt = CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' GROUP BY a, b - 对高频查询的组合（如
(region, product_category)），单独建索引：CREATE INDEX idx_agg_region_cat ON agg_daily_a_b(region, product_category) - 避免在大宽表上直接跑
GROUPING SETS——即使引擎支持，也大概率触发HashAgg: Rehashing due to memory limit（PostgreSQL）或Warning: Hash aggregate spilled to disk（SQL Server）
真正卡住性能的，从来不是语法选错，而是忘了数据规模已经超出单次聚合的合理边界。