本文首先简单介绍Grouping Sets的用法,然后以SparkSQL 作为切入点,深入解析Grouping Sets的实现机制。 Spark SQL 是 Apache Spark大数据处理框架的一个子模块,用来处理结构化信息。它可以将 SQL 语句翻译多个任务在 Spark 集群上执行,允许用户直接通过 SQL 来处理数据,大大提升了易用性。 Grouping Sets 简介 Spark SQL...
spark-sql>(SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY city, car_model) UNION ALL> (SELECT city, NULLascar_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY city) UNION ALL> (SELECT NULLascity, car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY car_model)...
【摘要】 本文首先简单介绍 Grouping Sets 的用法,然后以 Spark SQL 作为切入点,深入解析 Grouping Sets 的实现机制 前言 SQL 中Group By语句大家都很熟悉,根据指定的规则对数据进行分组,常常和聚合函数一起使用。 比如,考虑有表dealer,表中数据如下: 如果执行 SQL 语句SELECT id, sum(quantity) FROM dealer GROU...
spark-sql>SELECTcity, car_model,sum(quantity)ASsumFROMdealer>GROUPBYGROUPINGSETS((city, car_model), (city), (car_model), ())>ORDERBYcity, car_model;+---+---+---+| city| car_model|sum|+---+---+---+|null|null|78||null|HondaAccord|33||null|HondaCRV|10||null|HondaCivic|35|...
上述SQL 语句的意思就是对数据按 id 列进行分组,然后在每个分组内对 quantity 列进行求和。 Group By 语句除了上面的简单用法之外,还有更高级的用法,常见的是 Grouping Sets、RollUp 和 Cube,它们在 OLAP 时比较常用。
SQL SELECT<columnlistwithaggregate(s)>FROMGROUPBYGROUPINGSETS( (<column_name>),--one or more columns(<column_name>),--one or more columns()-- empty parentheses if aggregating all rows); 例如,假設您想要使用 GROUPING SETS 來彙總Sales.CategorySales...
Databricks SQL Databricks Runtime 返回columns的 set 的分組層級。 語法 grouping_id( [col1 [, ...] ] ) 引數 colN:在GROUPING SET、ROLLUP或CUBE中所識別的 column 參考。 傳回 BIGINT。 函式將數個 columns 的群組函式結合成一個,方法是為位向量中的每個 column 指定一個位。 以col1最高順序位表示...
If the order of the columns in the ROLLUP list is changed, the level values in the Grouping Level column will also have to be changed. The example uses the AdventureWorks2022 database.SQL Kopírovat SELECT DATEPART(yyyy,OrderDate) AS N'Year' ,DATEPART(mm,OrderDate) AS N'Month' ,...
SQL SELECTa, b, c,SUM(d),GROUPING_ID(a, b, c)FROMTGROUPBY<group_by_list> This table shows theGROUPING_ID()input and output values. Columns aggregatedGROUPING_ID (a, b, c) input = GROUPING(a) + GROUPING(b) + GROUPING(c)GROUPING_ID() output ...
Another way of using the GROUPING function is by passing multiple columns as arguments to a single GROUPING function. The result of the GROUPING function would then be an integer bit mask having 1’s for the arguments which have GROUPING(argument) as 1....