如何处理包含多个聚合的复杂查询？
包含多个聚合的复杂查询涉及在单个查询中跨分组的数据子集计算多个汇总统计信息（如 SUM、AVG、COUNT）。这在业务报告中很常见（例如，按地区和产品类别划分的销售额）。高效处理至关重要，以避免因多次处理大型数据集以获取不同摘要而产生的性能瓶颈。
核心方法利用诸如多列 GROUP BY、用于小计的 CUBE/ROLLUP/GROUPING SETS 扩展以及用于相关行聚合（例如，运行总计与分组总计并列）的窗口函数等技术。物化视图预先计算并存储复杂聚合以供频繁访问。临时暂存表可以将问题分解为可管理的步骤。对大型表进行分区通常可以优化底层数据访问。
实现时，首先定义分组级别（GROUP BY）。将所需的聚合函数（SUM(quantity)、AVG(price)）应用于这些组。利用高级分组（GROUPING SETS）处理层次结构或小计。使用窗口函数（OVER(PARTITION BY...)）进行相对于组的计算。如果性能受到影响，可使用临时表存储中间结果或使用物化视图。这种方法可在单个查询中高效提供全面见解，增强分析能力。
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窗口函数如何增强复杂查询的能力？
窗口函数通过允许在定义的行子集上进行特定于行的计算而不合并组，从而增强了复杂查询的能力。这对于分析任务至关重要，例如排名、移动平均值和累积总和，在这些任务中，访问分区内或有序序列中相关行的值至关重要。它们在数据分析、报告和OLAP系统中不可或缺，用于从详细数据中获取洞察，同时保留其粒度。 与使用G...
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