explain-- 小于30岁人群的不同性别平均年龄selectgender,avg(age)asavg_agefromtemp.user_info_allwhereymd='20230505'andage<30groupbygender;-- 将以上语句改为grouping sets关键词执行语句sethive.map.aggr=true; explainselectgender,avg(age)asnumfromtemp.user_info_allwhereymd='20230505'andage<30groupbygend...
hive的高级分组聚合是指在聚合时使用GROUPING SETS、CUBE和ROLLUP的分组聚合。 高级分组聚合在很多数据库类SQL中都有出现,并非hive独有,这里只说明hive中的情况。 使用高级分组聚合不仅可以简化SQL语句,而且通常情况下会提升SQL语句的性能。 1.Grouping sets 的使用 示例: -- 使用方式 select a,b,sum(c) from tbl...
3、Parquet支持Impala查询引擎 在选择表的文件存储格式时,尽量采用Parquet或ORC,不仅降低存储量还能优化查询、压缩、关联的性能。 4、选择合适的压缩格式 MapReduce传输时减少数据量,可以提升性能,那么为了减少数据量就需要选择合适的压缩算法,选择压缩算法需要看压缩比率,解压缩的速度,和是否可以拆分。 是否选择压缩有两点...
跑出来数据,晃眼一看,是正常的,仔细一看就经不起眼睛的考验了,group_bitvector这一列貌似缺了一个值,这样GROUPING SETS下来,group_bitvector应该出现1, 3, 7这三个值,但是出来的数据竟然没有1,也就是说,缺了最顶层的聚合(只对a进行求聚合)数据! 1. select2. t1.a_desc, 3. if(t1.group_bitvector= ...
hive 性能调优 小白按过往写PL-SQL和T-SQL的经验,总结了3条经验: 通过改写SQL,实现对计算引擎执行过程的干预; 使用grouping sets代替union 分解count(distinct)的SQL优化(使用子查询) --改写前的代码段 select * from( select s_age, s_sex, count(1) num,...
用1个sql,使用 grouping sets 方法一次性得到所有粒度的汇总。 以测试数据表 tmp_student 为例: 1、生成测试数据 在hive 环境中创建临时表: create table tmp.tmp_student ( name string, class int, sex string, score int ) row format delimited fields terminated by '|'; ...
我们看下这几个函数的用法ROLLUP, GROUPING SETS, CUBE 我们从 GROUPING SETS , ROLLUP, CUBE 一点点讨论。 GROUPING SETS GROUPING SETS作为GROUP BY的子句,允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统计选项,可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起来,下面是几个实例可以帮助我们了解....
这篇文章描述了 SELECT 语句 GROUP BY 子句的增强聚合功能 GROUPING SETS。GROUPING SETS 子句是 SELECT 语句的 GROUP BY 子句的扩展。通过 GROUPING SETS 子句,你可采用多种方式对结果分组,而不必使用多个 SELECT 语句来实现这一目的。这就意味着,能够减少响应时间并提高性能。
但是不是觉得太繁琐了,其实hive中还有一个更高阶的分组函数,可以帮我们更加简洁的实现上面的功能,即Grouping Sets函数,我们可以把想要用于分组的列全都声明在Grouping Sets函数中,其代码如下: selectarea,name,sum(cnt)assum_cntfromdefault.salerinfo3groupby area,name ...
--GROUPING SETS 在一个GROUP BY查询中,根据不同的维度组合进行聚合,等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL SELECT month, day, COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY month,day GROUPING SETS (month,day) ...