在数据处理的领域中，多维度聚合处理是深入挖掘数据价值的关键操作。Go语言凭借其高效、简洁的特性，与MySQL数据库搭配，能够出色地实现这一需求。

Go语言对MySQL数据库的操作十分便捷，通过相关驱动可以轻松建立连接。在进行数据多维度聚合处理时，首先要明确需求。例如，在一个电商销售数据场景中，我们可能需要按不同维度统计销售额，像按日期、商品类别、销售地区等。

建立好数据库连接后，编写SQL语句是实现多维度聚合的核心。以按日期和商品类别统计销售额为例，SQL语句大致如下：

SELECT sale_date, product_category, SUM(sale_amount) 
FROM sales_table 
GROUP BY sale_date, product_category;

在Go语言中，使用database/sql包执行这条SQL语句，代码示例如下：

package main

import (
    "database/sql"
    "fmt"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

func main() {
    db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database_name")
    if err!= nil {
        panic(err.Error())
    }
    defer db.Close()

    rows, err := db.Query("SELECT sale_date, product_category, SUM(sale_amount) FROM sales_table GROUP BY sale_date, product_category")
    if err!= nil {
        panic(err.Error())
    }
    defer rows.Close()

    for rows.Next() {
        var saleDate string
        var productCategory string
        var totalSaleAmount float64
        err := rows.Scan(&saleDate, &productCategory, &totalSaleAmount)
        if err!= nil {
            panic(err.Error())
        }
        fmt.Printf("Sale Date: %s, Product Category: %s, Total Sale Amount: %.2f\n", saleDate, productCategory, totalSaleAmount)
    }
}

这段代码从数据库中查询出按日期和商品类别聚合后的销售额数据，并打印出来。

如果需要更复杂的多维度聚合，例如在上述基础上再按销售地区进行统计，只需要在SQL语句的GROUP BY子句中添加相应字段：

SELECT sale_date, product_category, sale_region, SUM(sale_amount) 
FROM sales_table 
GROUP BY sale_date, product_category, sale_region;

在Go语言中执行修改后的SQL语句逻辑与之前类似，只需调整相应的Scan函数参数来接收新增的聚合字段值。

通过Go语言与MySQL数据库的紧密协作，能够灵活、高效地完成数据的多维度聚合处理，为数据分析和业务决策提供有力支持。