🎯 Definicja

Rollup to technika agregacji danych, polegająca na ich podsumowaniu w mniej szczegółowej formie, często na wyższym poziomie hierarchii lub z większą granularnością czasową. Rollupy zmniejszają wolumen danych, przyspieszają zapytania analityczne i stanowią podstawę do budowy widoków BI oraz tabel agregujących (aggregate tables) w hurtowniach danych.

🔑 Kluczowe punkty

Rollup = agregacja grupująca dane według wyższych poziomów hierarchii (np. dzień → miesiąc, produkt → kategoria)
Używane w data warehousach, OLAP, systemach raportowych i dashboardach BI
Rollupy mogą zmniejszyć liczbę wierszy o rzędy wielkości – mniej danych do przetwarzania
Są formą preagregacji, często materializowane jako tabele pomocnicze
Technikę Rollup można implementować manualnie (SQL) lub automatycznie (np. przez dbt, OLAP engine)

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Przykład: z dziennego do miesięcznego

Tabela faktów sprzedaży na poziomie dziennym:

data	id_produktu	sprzedaż
2025-06-01	101	120
2025-06-02	101	140

Po rollupie do poziomu miesięcznego:

miesiąc	id_produktu	suma_sprzedaży
2025-06	101	260

Zastosowania

Widoki BI / dashboardy – odczyty dla licznych użytkowników nie spowalniają bazy
Hurtownie danych (DWH) – tabele agregujące przyspieszają zapytania OLAP
Modelowanie wymiarowe – podstawowy mechanizm w hierarchiach czasu, regionu, produktu
Raporty zbiorcze – gdzie szczegóły nie są potrzebne na każdym poziomie

Implementacja – SQL (GROUP BY ROLLUP)

W wielu bazach danych (np. PostgreSQL, Snowflake, BigQuery):

SELECT 
  region, 
  produkt_kategoria, 
  SUM(sprzedaż) AS suma
FROM zakupy
GROUP BY ROLLUP (region, produkt_kategoria);

Wynik zawiera:

sumy dla (region + kategoria)
sumy per region
całkowita suma globalna (NULL, NULL)

Rollup vs CUBE

Operacja	Opis
ROLLUP	Agregacje hierarchiczne “z góry na dół” (np. dzień → miesiąc → rok)
CUBE	Wszystkie możliwe kombinacje grup atrybutów (np. produkt x region x kanał)

💡 Przykład zastosowania

Zespół analiz biznesowych tworzy widoki w Looker z codziennymi danymi transakcyjnymi. Aby przyspieszyć dashboard z wykresami kwartalnych przychodów wg województwa, tworzą rollup w dbt, który agreguje dane na poziomie miesiąc/województwo i zapisuje je jako table: sales_rollup.

Wyszukiwanie danych odbywa się teraz 5x szybciej, a obciążenie zapytań do tabeli źródłowej spadło o 90%.

📌 Źródła

https://docs.getdbt.com/docs/build/rollups
https://mode.com/sql-tutorial/sql-rollup/
Snowflake Docs – ROLLUP and CUBE
Google BigQuery: GROUP BY ROLLUP

👽 Brudnopis

rollup = suma na poziomie agregatu
vs brute-force agregacja: rollup jest zoptymalizowany
dbt: tworzenie tabel materiałowanych z preagregacją
OLAP cubes: n-dimensional rollups
W Looker = aggte function z persist_table: true
rollup można cache’ować, inkrementalnie uzupełniać (np. przez is_incremental())

Quartz 4

Explorer

Rollup