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。 有同学可能关心测试资源问题,我这里用了3个executor,每个executor分配2G内存(以3.1G数据文件为基准),1核心CPU。 至于为什么是2G内存...
select count(distinct col) from A; select count(1) from (select 1 from A group by col) alias; 两中方法实现有什么不同呢? 其实上述两中方法分别是在运算和存储上的权衡。 distinct需要将col列中的全部内容都存储在一个内存中,可以理解为一个hash结构,key为col的值,最后计算hash结构中有多少个key即可...
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 复制 selectcount(distinct colA)from table1;selectcount(1)from(select colA from table1 group by colA)alias...
总结:aggs中terms的字段代表需要gruop by的字段 4、count + distinct + group by 1SELECTCOUNT(DISTINCT(user_id))FROMtableGROUPBYuser_id_type; ES查询: 1{2"aggs": {3"user_type": {4"terms": {5"field": "user_id_type"6},7"aggs": {8"count": {9"cardinality": {10"field": "user_id"...
SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM customers; ``` 这个查询语句返回的结果是:不同城市的数量。 GROUP BY 的用法 GROUP BY 是一个关键字,它的作用是将查询结果分组,并返回每个分组的行数或其他聚合值。GROUP BY 子句必须紧跟在 SELECT 子句之后,语法如下: ``` SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name...
Hive中的Count Distinct与Group By后Count的比较 在大数据处理中,Hive是一个非常重要的工具,它允许我们使用类似SQL的语法来处理存储在Hadoop集群中的数据。在进行数据分析时,我们经常需要对数据进行聚合操作,以获取一些关键的统计信息。在Hive中,COUNT DISTINCT和GROUP BY后跟COUNT是两种常用的聚合方法。本文将对这两种方...
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:...
在MySQL中,COUNT(DISTINCT)函数在GROUP BY语句中使用时可能会返回错误的值。这是因为GROUP BY会对结果集进行分组,而COUNT(DISTINCT)函数会在整个结果集上进行计数,而不仅仅是在每个分组上进行计数。 要解决这个问题,可以使用子查询来计算每个分组中的COUNT(DISTINCT)值。以下是一个示例代码: SELECT group_column, COU...
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; ...
会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢，和直接运行count(order_no)的时间差了...