GROUPING SETS本身并不直接优化查询性能,但它可以通过减少需要执行的查询次数来提高效率。例如,如果没有GROUPING SETS,你可能需要分别执行三个不同的GROUP BY查询来获得年销售额、月销售额和总销售额。而使用GROUPING SETS,则可以在一个查询中同时获得这些结果,从而减少了数据库的开销和网络传输的数据量。
2、Spark中grouping__id的数字规则:根据group by 字段 ,从高到低,group sets中出现的字段是0没出现是1 因此,上述SQL中 (a, b)对应 001;(a,c)对应 010 注意: grouping_id函数也是计算分组级别的函数,注意如果要使用grouping_id函数那必须得有group by字句,而且group by字句的中的列与grouping_id函数的参数...
通过实践,每种组合的id已注定,不受grouping sets()中先后影响,但会受group by中key的先后影响,把c1与c2调换位置,那么结果中的grouping__id也会改变。 当grouping sets 中分组key的数目扩大时,家人们可以自行测试,找到对应的grouping__id grouping__id私以为用处很大,当你出现应用grouping sets的场景时,你可以通过...
步骤三:执行"group by grouping sets"查询 现在,我们可以执行"group by grouping sets"查询来实现多字段分组。 SELECTproduct_id,product_name,sale_date,SUM(sale_amount)AStotal_salesFROMsalesGROUPBYgrouping sets((product_id),(product_name),(sale_date),(product_id,product_name),(product_id,sale_date)...
Group By Grouping Sets的应用场景 GROUP BY GROUPING SETS语句可以在以下场景中发挥作用: 1.多维度分组统计:当需要对多个维度进行分组统计时,可以使用GROUP BY GROUPING SETS语句。例如,对销售数据进行分组统计,可以同时按照地区、产品和时间进行分组。 2.汇总统计和细分统计:GROUP BY GROUPING SETS语句可以同时生成总...
在HiveQL中,group by语句用于对数据进行分组聚合操作,而grouping sets是一种高级的分组方式,可以同时对多个维度进行分组,从而更加灵活地进行数据分析。 group by语句的基本用法是按照指定的列对数据进行分组,然后对每个分组进行聚合操作,例如计算总数、平均值等。例如,下面的HiveQL语句将按照gender列对person表进行分组,...
Grouping sets的子句允许在一个group by 语句中,指定多个分组聚合列。所有含有Grouping sets 的子句都可以用union连接的多个group by 查询逻辑来表示。 如下一些常见的等价替换示例: -- 语句1selecta, bsum(c)fromtblgroupbya,bgroupingsets((a,b))-- 相当于selecta,b,sum(c)fromtblgroupbya,b-- 语句2selecta...
GROUP BY子句使用了两个字段col1和col2，这意味着将根据这两个字段对数据进行分组。GROUPING SETS子句...
1.Grouping Sets 示例 grouping sets 方法提供一个 () sets,内部支持添加 group by 字段的不同组合,按不同维度分组聚合后,最后将数据合并,类似于根据 sets 内的字段进行多次 group by 操作再最后执行 union all。下面对超市购买表进行聚合,一次性查询按年龄、性别、年龄&性别的聚合结果: ...
GROUPING SETS 用法如下: SELECT a,b...,f FROM test_table GROUP BY a,b...,f GROUPING SETS ((?,...,?),(xxx),(yyy)) GROUPING SETS 中间可以填写多个条件。 其中(?,...,?) 可以为 a~f 中不重复的任意项 具体例子如下: SELECT