这里with cube就等同于grouping sets ((department,name,age),(department,name),(department,age),(department),(name,age),(name),(age),()) 注意,cube会返回所有group by后的字段全组合的聚合结果,对于未使用到的组合,会用null值填充 三、rollup rollup的含义是卷曲的意思,顾名思义,就是会从右向左的组合...
日常使用较少,主要记录grouping sets,cube,rollup这三个分组聚合。 首先,使用高级分组聚合的语法时,要注意hive是否开启了向量模式。 set hive.verctorized.execution.enabled = true; 1、grouping sets selectprov_id ,deep ,count(1)asnumfromdim.dim_citywhereprov_id=110000anddeep=1groupbyprov_id ,deepgro...
rollup 会按照group by 指定的列从左到右进行分组聚合 -- rollup语句 滚动式聚合 select a,b,c,count(1) from tbl group by a,b,c with rollup -- 相当于 select a,b,c,count(1) from tbl group by a,b,c s grouping sets((a,b,c),(a,b),(a),()) 3.使用高级分组聚合函数的性能分析 我...
Hive高阶聚合函数 GROUPING SETS、Cube、Rollup --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。selectdevice_id ,os_id ,app_id ,count(user_id)fromtest_xinyan_reggroupbydevice_id,os_id,app_idg...
在Hive 0.10.0版本中添加了 Grouping sets,CUBE 和 ROLLUP 运算符以及 GROUPING__ID 函数。参见HIVE-2397,HIVE-3433,HIVE-3471和 HIVE-3613。另外在Hive 0.11.0版本进行的优化 HIVE-3552。 1. GROUPING SETS GROUP BY 中的 GROUPING SETS 子句允许我们在同一记录集中指定多个 GROUP BY 选项。所有 GROUPING SET...
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....
SELECT year_month,NULL,SUM(pv) AS pv,1 AS GROUPING__ID FROM data GROUP BY year_month UNION ALL SELECT NULL,date, SUM(pv) AS pv,2 AS GROUPING__ID FROM data GROUP BY date; GROUPING__ID,表示结果属于哪一个分组集合。 CUBE 根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。
2. grouping sets()和grouping__id 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 grouping__id,表示结果属于哪一个分组集合 注意: grouping__id中的__是两个下划线 grouping__id需要与grouping sets()或cube或rollup一起使用,否则会报错 代码语言:javascript...
二、GROUPING SETS 三、CUBE 四、ROLLUP 一、数据准备 1、了解在olap面向分析中常见的窗口函数,主要跟分组维度多维分析相关,数据准备,数据是非常标准的的结构化数据,有 month 哪一月,哪一天,比如3月10号,cookieid。 2018-03,2018-03-10, cookie1 2018-03,2018-03-10, cookie5 ...
第四组:GROUPING SETS、GROUPING_ID、CUBE、ROLLUP 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,如果需要多种维度的聚合,单纯使用GROUP BY的形式会大大增加代码量,此时我们可以根据应用场景的不同选择本组内的窗口函数进行分组聚合。