1. 统计类 pv: count(f1) uv: count(distinct f1) | count(1) from ( select f1 group by f1) 2. 多表join 3. 窗口函数 over(),开窗,并可自由控制窗口大小,其可以操作分组前的数据 order表 select sum(cost) -- 窗口范围是整个表 from tb_order ; select * , sum(cost) over() -- 开窗口范...
开窗函数的关键字是over,over(partiton by+ orer by | distribute by + sort by);参数1:开窗依据;参数2;每一个窗口中的排序依据; 1)over字句和聚合函数一起使用 聚合函数+over(distribute by +sort by | partiton by + order by) 表结构以及数据如下: 开窗依据:dept 排序:age ①当over子句中指定distrubut...
再来看一个count(distinct)的执行计划 hive> explain select count(distinct sid) from t_data1 ; STAGE DEPENDENCIES: Stage-1 is a root stage Stage-0 depends on stages: Stage-1 STAGE PLANS: Stage: Stage-1 Map Reduce Map Operator Tree: TableScan alias: t_data1 Statistics: Num rows: 5479403 ...
所以首先我们想想能不能把count(distinct)去掉 因为本身是离线数据,此时可以借助临时表,首先把每个用户首次访问的时间记录下来,这样就可以将处理的数据大大减少,最后再通过开窗函数处理即可。 完美解决: image.png
3.杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename WHERE COL2 = ‘value’ 的出现。 count(expression):查询 is_reply=0 的数量: SELECT COUNT(IF(is_reply=0,1,NULL)) count FROM t_iov_help_feedback; 6、distinct与group by distinct去重所有distinct之后所有的字段,如果有一个字段值不一致就不作为一条 ...
count(distinct (case when col =‘Val’ then col1 else null end))和count(distinct col1 ) from table where col = ‘Val’等价么?赛文 2023-09-19 20:00:48 27 11个回答 你还没有查看该回答的权限哦~请先获取查看权限 立即查看 写回答 ...
窗口函数不同于我们熟悉的常规函数及聚合函数,它为每行数据进行一次计算,特点是输入多行(一个窗口)、返回一个值。 在报表等数据分析场景中,你会发现窗口函数真的很强大,灵活运用窗口函数可以解决很多复杂问题,比如去重、排名、同比及环比、连续登录等等。
SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2AS GROUPING__ID FROM cookie5 GROUP BY day CUBE 根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合 SELECT month, day, COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID FROM cookie5 GROUP BY month,day
HIVE中开窗函数的使用 相关函数说明 OVER():指定分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。 CURRENT ROW:当前行 n PRECEDING:往前n行数据 n FOLLOWING:往后n行数据 UNBOUNDED:起点,UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点, UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点 LAG(col,n,default_val):往前...
1.4.3 distinct distinct 流程 2 开窗函数 有时想要同时显示聚集前后的数据,这时引入了窗口函数,在SQL处理中,窗口函数都是最后一步执行,而且仅位于 Order by 字句之前。 2.1 数据准备 代码语言:javascript 复制 name,orderdate,cost jack,2017-01-01,10tony,2017-01-02,15jack,2017-02-03,23tony,2017-01-04...