Hive.GROUPING SETS
如果說聚合函式（Simple UDAF / Generic UDAF）是HQL聚合資料查詢或分析的中樞處理器，那GROUP BY可以說是聚合函式的神經了，GROUP BY收集和傳遞材料，然後交給聚合函式們去處理。這些材料的組織形式顯得尤為重要，它們表達著分析者想要的觀察維度或視角，管理著聚合函式們的操作物件。
而分析者經常想要在一次分析中從多個維度去獲得分析資料，對包含多個維度或多級層次的分析，上卷（roll up）或下鑽（drill down）一類就很有分析價值。
我們有時候可以從最細、最多的粒度去做一個查詢，然後把結果集匯入Excel這個資料分析利器，用資料透檢視標進行“上卷”分析；但有時候也行不通，比如說UV這種需要去重的資料，在Excel裡用匯總方式進行上卷，就不是純粹的UV概念了。
所以，對這種情形，在查詢過程中，我們就需要獲得已經下鑽和上卷的資料；如果只有GROUP BY子句，那我們可以寫出按各個維度或層次進行GROUP BY的查詢語句，然後再通過UNION子句把結果集拼湊起來，但是這樣的查詢語句顯得冗長、笨拙。
為此，HQL像其它很多SQL實現一樣，為我們提供了GROUPINGSETS子句來簡化查詢語句的編寫，以下官方CWiki文件很清晰地表達了GROUPING SETS的功能：
Aggregate Query with GROUPING SETS | Equivalent Aggregate Query with GROUP BY |
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因為涉及UNION操作，所以為了遵循UNION對參與合併的資料集合的要求，GROUPING SETS會把在單個GROUP BY邏輯中沒有參與GROUP BY的那一列置為NULL值，使它成為常量佔位列。這樣聚合出來的結果，未被GROUP BY的列將顯示為NULL。
但是這樣的處理也會引起一個歧義性問題，如果我們分析的表有一些列沒有NOT NULL約束，那原始資料中，未被GROUP BY的列可能原本就會出現一些NULL值，這樣，GROUPING SETS出來的結果，我們沒有辦法去區分該列顯示的NULL值是原始資料出現的NULL值聚合的結果，還是你因為這列沒有參與GROUP BY而被置為NULL值的結果。
為了解決這個歧義問題，HQL又為我們提供了一個Grouping__ID函式（請注意函式名中的下劃線是兩個！）；這個函式沒有引數，在有GROUPING SETS子句的情況下，把它直接放在SELECT子句中，像其它列一樣，獨佔一列。它返回的結果是一個看起來像整形數值型別，其實是字串的值，這個值使用了點陣圖策略（bitvector，位向量），即它的二進位制形式中的每1位標示著對應列是否參與GROUP BY，如果某一列參與了GROUP BY，對應位就被置為1，否則為0，根據這個位向量值和對應列是否顯示為NULL，我們就可以解決上面提到的歧義問題了。
這樣一來，Grouping__ID函式返回值的範圍由查詢的欄位數（除去聚合函式產生的列）決定，如果比如有3列，那位向量為3位，最大值為7。CWiki文件提供了下面的示例：
有下面一個表資料：
Column1 (key) | Column2 (value) |
1 | NULL |
1 | 1 |
2 | 2 |
3 | 3 |
3 | NULL |
4 | 5 |
我們用這樣的查詢語句去執行查詢：
SELECT key, value, GROUPING__ID, count(*) from T1 GROUP BY key,value WITH ROLLUP將得到如下查詢結果：
NULL | NULL | 0 | 6 |
1 | NULL | 1 | 2 |
1 | NULL | 3 | 1 |
1 | 1 | 3 | 1 |
2 | NULL | 1 | 1 |
2 | 2 | 3 | 1 |
3 | NULL | 1 | 2 |
3 | NULL | 3 | 1 |
3 | 3 | 3 | 1 |
4 | NULL | 1 | 1 |
4 | 5 | 3 | 1 |
官方文件沒有明確說明這個位向量和各列的高低位對應關係，但是從示例我們可以看到，這個位向量的低位對應SELECT子句中的第1列（非聚合列），高位對應最後1列（非聚合列）。
上面的查詢用到了WITH ROLLUP子句，它對應SQL中的上卷操作，其實它就是GROUPINGSETS的特例，對應上面第一個表格中的第4種情形；根據官方的CWiki文件解釋，GROUP BY 子句加上ROLLUP 子句可用於計算從一個維度進行層級聚合的操作：
GROUP BY a, b, c with ROLLUP assumes that the hierarchy is"a" drilling down to "b" drilling down to "c".類似地還有WITH CUBE子句，對應SQL中的CUBE操作，它完成對欄位列中的所有可能組合（全序集？）進行GROUP BY的功能，正如官方CWiki文件的解釋：
- GROUP BY a, b, c WITH CUBE 等同於
- GROUP BY a, b, c GROUPING SETS ( (a, b, c), (a, b), (b, c), (a, c),(a), (b), (c), ( ))
GROUPING SETS增強了GROUP BY的查詢表達能力，ROLLUP和CUBE又增強了GROUPING SETS的查詢表達能力，這樣一來，GROUP BY的形態也變得多樣化了，讓我們能夠在查詢階段就實現更多的分析角度。
還需留意的是：Hive從0.10.0版本才開始有GROUPING SETS的。