,count(distinct user_id)asactive_users FROM Activity WHERE datediff('2019-07-27',activity_date) between0and29GROUP BY activity_date;===selectactivity_date day, count(distinct user_id) active_usersfromActivity--wheredatediff("2019-07-27",activity_date) between0and29whereactivity_date between da...
接下来,我们可以使用SELECT COUNT(DISTINCT(userId))语句来统计不重复的userId的个数: SELECT COUNT(DISTINCT(userId)) FROM user; 1. 2. 执行以上语句,将会得到结果为3,即userId列中共有3个不重复的值。 3. 注意事项 在使用SELECT COUNT(DISTINCT(column_name))语句时,需要注意以下几点: DISTINCT关键字只能...
要通过SQL count去重统计用户数,可以使用DISTINCT关键字来去除重复的用户,然后再使用COUNT函数来统计去重后的用户数。例如: SELECTCOUNT(DISTINCTuser_id)ASuser_countFROMuser_table; 这将会返回user_table中的所有唯一用户数。如果想要在特定条件下统计用户数,可以在WHERE子句中添加条件。例如: SELECTCOUNT(DISTINCTuser_...
count(distinct userid) from tmp1 group by pro 优化 对于单distinct的优化,我们的课程也提到过很多次,利用Hive对嵌套语句的支持,将原来一个MapReduce作业转换为两个作业,在第一阶段选出全部的非重复的字段id,在第二阶段再对这些已消重的id进行计数;这样在第一阶段我们可以通过增大Reduce的并发数,并发处理Map输出。
count(opr_type)/count(distinct user_id) 平均操作次数 from tracking_log group by log_time; 问题二: select log_time,count(user_id) 用户数 from (select *,lead(opr_type) over(partition by log_time,user_id) as next_type from tracking_log) t ...
4、count(distinct userid),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多 count(distinct userid,month)效率更低,因为 count(distinct)是按 group by 字段分组,按 distinct 字段排序, 一般这种分布方式是很 倾斜的,比如 PV 数据,淘宝一天 30 亿的 pv,如果按性别分组,分配 2 个 reduce,每个 reduce 期望处理 15 亿...
前面都看得懂,(select count(distinct user_id) from login)是总用户,为什么round(count(distinct user_id)就是第一第二天都留存的用户啊,两个count(distinct user_id)不是一样的吗_牛客网_牛客在手,offer不愁
2、count + distinct 1SELECTCOUNT(DISTINCT(user_id))FROMtableWHEREuser_id_type=3; ES查询: 1{2"query": {3"term": {4"user_id_type":35}6},7"aggs": {8"count": {9"cardinality": {10"field": "user_id"11}12}13}14}1516结果1718{19...20"hits": {21...22},23"aggregations": {...
select count(distinct user_id) from ( select user_id,min(to_char(create_date),'yyyymmdd') from user_order --如果有分区的话,需要加上最新的分区 having min(t_牛客网_牛客在手,offer不愁
Count Distinct是SQL查询中经常使用的聚合统计方式,用于计算非重复结果的数目。由于需要去除重复结果,Count Distinct的计算通常非常耗时。 以如下查询为例,Count Distinct的实现方式主要有两种: SELECTregion,COUNT(DISTINCTuserId)FROMordersGROUPBYregion 对订单表的数据按照region进行shuffle分区,在每个分区中使用一个类似Hash...