1. Hive中GROUP BY语句的基本用法 在Hive中,GROUP BY语句用于将结果集按照一个或多个列进行分组。分组后,通常会使用聚合函数(如COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN等)对每组数据进行计算。 2. 对单个字段进行分组 假设我们有一个名为sales的表,包含以下字段:id(销售ID)、product(产品名称)、quantity(销售数量)和price(...
grouphaving "group by 字段列表" 表示根据后面的字段来分组,如果只有1个字段,那只是根据这个字段的值来进行一次分组就可以了;若后面有多个字段,那表示根据多字段的值来进行层次分组,分组层次从左到右,即先按第1个字段分组,然后在第1个字段值相同的记录中,再根据第2个字段的值进行分组;接着第2个字段值相同的记...
(4)例如我们执行select name,sum(number) from test group by name,那么sum就对虚拟表3的number列的每个单元格进行sum操作,例如对name为aa的那一行的number列执行sum操作,即2+3,返回5,最后执行结果如下: (5)group by 多个字段该怎么理解呢:如group by name,number,我们可以把name和number 看成一个整体字段,...
having是分组(group by)后的筛选条件,分组后的数据组内再筛选 where则是在分组前筛选 1. 2. 通过使用GROUP BY 子句,可以让SUM 和 COUNT 这些函数对属于一组的数据起作用。 当你指定 GROUP BY region 时, 属于同一个region(地区)的一组数据将只能返回一行值. 也就是说,表中所有除region(地区)外的字段,只...
order by superid desc limit 100 ) a group by a.id 注意,对id去重时可以用gruop by 或者distinct id,两者去重后的id排序时一致的,但是加了distinct(group by)后,distinct字段自带排序功能,会先按照distinct后面的字段进行排序,即已经改变了子查询的中order by的排序,但是结果与正确结果中的id是一样的,只是...
思路:按多个字段——reg_date和gender_desc进行分组 先用group by实现: 实现方式和单字段分组聚合类似,分别在select和group by后面增加需要分组的字段(记得用英文逗号分隔)即可。 select reg_date, gender_desc, count(distinct user_id) as user_count from users group by reg_date, ...
SELECT name,SUM(number) AS total FROM test ORDER BY name; 可以得到如下结果: nametotal aaa 5 bbb 14 ccc 12 ddd 7 eee 7 如果是 GROUP BY 多字段,道理也一样,例如: SELECT name,number FROM table1 GROUP BY name,number; 此时就把 name 和 number 看成整体分组就好了: idnamenumber 1 aaa 2...
而当去重的字段没有索引时，distinct 的性能就会高于 group by，因为在 MySQL 8.0 之前，group by ...
GROUP BY column_name1, column_name2; ``` 这种多列分组的用法可以更灵活地进行数据分析和聚合计算。 3. Hive中GROUP BY的广度拓展 在Hive中,GROUP BY还支持对表达式的分组,比如对日期字段进行月份分组、对字符串字段进行子串分组等。这种广度的拓展能够满足更加复杂的数据分析需求。 4. 个人观点和理解 在我看...
按照多个变量进行 group by 时需要注意 group by 后的字段也需要全部添加: select user_gender,user_age,sum(buy_cost) from user_purchasing_info group by user_gender,user_age; 0 00s 100.00 60s 1300.00 70s 900.00 80s 600.01 00s 300.01 10s 1000.01 70s 400.01 80s 700.01 90s 200.0 ...