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...
group by之后,过程表可以看做每一个不同分组字段值为一行数据,count(1)可以看做有一个值都是1的字段,分组完使用使用聚合函数count,数这个单元格中1的个数。 select …group by… 如果select多个字段,除了select的字段是聚合函数的字段,否则如果使用group by,则剩余所有字段都必须参与group by select movies.Title...
(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,...
(1)当distinct应用到多个字段的时候,distinct必须放在开头,其应用的范围是其后面的所有字段,而不只是紧挨着它的一个字段,而且distinct只能放到所有字段的前面 (2)distinct对NULL是不进行过滤的,即返回的结果中是包含NULL值的 (3)聚合函数中的DISTINCT,如 COUNT( ) 会过滤掉为NULL 的项 2.group by用法:对group b...
GROUP BY 是按照 key 进行 hash 分散到多个 Reduce 中处理,速度快; DISTINCT 是把要处理字段全部放到一个 Reduce中 处理,速度慢; 结论:尽量用 GROUP BY 替代 DISTINCT。不过如果 key 类别太多会造成分桶过多。例如 GROUP BY user_id 和 DISTINCT user_id,user_id 可能很多,分桶太多。
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...
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, ...
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 ...
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 ...
SETS就是一种将多个GROUP BY逻辑UNION写在一个HIVE SQL语句中的便利写法。GROUPING SETS会把在单个GROUP BY逻辑中没有参与GROUP BY的那一列置为NULL值,这样聚合出来的结果,未被GROUP BY的列将显示为NULL 使用方法: 假如现在又如下场景,a,b,num三个字段,现在要求对a,b字段分别进行统计,有三种情况:(a,b)、(...