可以看出来,group by比count distinct慢18秒。 11.1G数据的查询时间截图 group by方式执行时间: count distinct方式执行时间: 可以看出来,group by比count distinct慢15秒。 从测试结果来看(多次测试对比后),明显count distinct的方式要比group by的方式效率要高一些。 结论:group by效率要低于count distinct。 有同...
x在传统关系型数据库中,group by与count(distinct)都是很常见的操作。count(distinct colA)就是将colA中所有出现过的不同值取出来,相信只要接触过数据库的同学都能明白什么意思。 count(distinct colA)的操作也可以用group by的方式完成,具体代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 代码运行 selectcount(disti...
首先对比Spark SQL。使用3.1G与11.1G数据，测试去重字段client_ip。结果显示，group by方式执行时间分别为测试数据，而count distinct方式分别快18秒与15秒。结论是group by效率低于count distinct。接着，用Hive SQL的Tez引擎测试。测试结果表明，group by与count distinct效率相差不大。Doris数据库对比显示...
在 COUNT (DISTINCT) 函数中使用 GROUP BY 时,我们需要修改查询语句的语法。语法如下: ``` SELECT column_name, COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name GROUP BY column_name; ``` 其中,column_name 是用于计算唯一值的列名。table_name 是数据来源的表名。 下面是一个例子,使用 COUNT (DISTINCT) 和...
count(distinct) 与group by 浅析 x在传统关系型数据库中,group by与count(distinct)都是很常见的操作。count(distinct colA)就是将colA中所有出现过的不同值取出来,相信只要接触过数据库的同学都能明白什么意思。 count(distinct colA)的操作也可以用group by的方式完成,具体代码如下:...
总结:aggs中cardinality的字段代表需要distinct的字段 3、count + group by 1SELECTCOUNT(user_id)FROMtableGROUPBYuser_id_type; ES查询: 1{2"aggs": {3"user_type": {4"terms": {5"field": "user_id_type"6}7}8}9}1011结果:1213{14...15"hits": {16...17},18"aggregations": {19"user_type...
1. Group by代替 count(distinct)的原因 当要统计某一列的去重数时,count(distinct)会非常慢。因为count(distinct)逻辑只会用很少的reducer来处理。此时可以用group by来改写: --原始sqlselectcount(distinct age)fromdemo;--优化后selectcount(1)from(selectidfromdemogroupby id)tmp; ...
SELECTCOUNT(DISTINCTuser_id)ASunique_user_countFROMuser_data; 1. 2. 这条语句将返回user_data表中user_id列的不同值的数量。 GROUP BY后COUNT 与COUNT DISTINCT不同,GROUP BY后跟COUNT需要我们先对数据进行分组,然后对每个分组进行计数。例如,如果我们想要知道每个部门有多少员工,我们可以使用以下HiveQL语句: ...
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即count(distinct key)内存消耗大,但查询快。 group by是将key排序,它的空间复杂度小,在时间复杂度允许的情况下,可以发挥他的空间复杂度优势。 因此,数据量太大时,不推荐用distinct,尽管可读性更好。 一条SQL语句中,同时有group by、distinct语句,执行顺序是:先group by,后distinct。