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, 1.基础语法 2.案例:分组汇公司的每一年的收入 我们大家也都很熟悉GROUP BY子句来实现聚合表达式,但是如果打算在一个结果集中
grouping set语法 hive 在Hive SQL中,GROUPING SETS是一种多维分组聚合操作,它可以用来计算多个维度的数据聚合结果。GROUPING SETS语法如下: ```sql SELECT column1, column2, ..., agg_func(column) FROM table_name GROUP BY GROUPING SETS ((Column1), (column2), ..., ()) ``` 其中,`column1, ...
步骤2:编写查询语句 接下来,我们需要编写Hive查询语句,使用Grouping Sets进行多维度分组。我们假设我们需要按照product_id和date两个字段进行分组,并计算amount的总和。 SELECTproduct_id,date,sum(amount)FROMsalesGROUPBYgrouping sets((product_id),(date)); 1. 2. 3. 在上面的查询语句中,我们使用了grouping sets...
1. GROUPING SETS 语法 SELECT a, b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a, b GROUPING SETS ( (a, b), a, b, () ) 等于 SELECT a, b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a, b UNION ALL SELECT a, null, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a ...
hive cube grouping set组合使用 在Hive中，grouping sets 和 cube 可以组合使用，它们的作用分别是：- grouping sets：根据不同维度的字段组合进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY 结果集进行 UNION ALL。- cube：根据 GROUP BY 维度的所有组合进行聚合。例如，假设有一个数据表 XX，包含字段 A、B、C，使用 ...
GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时、天、月的UV数。 GROUPING SETS和GROUPING__ID 说明 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...
sethive.map.aggr=true; 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='202...
B.空 Set () Grouping Sets 实战中,我们添加了一个空 Sets(),其等价于: select sum(buy_cost) from user_purchasing_info where dt='20220505'; 即对整个表计算 sum,此时 user_age、user_gender 都为 NULL,通过 nvl 函数转换为 total_total,所以最终数据得到 total_total: 5500.0 的数据。
set hive.new.job.grouping.set.cardinality = 30; 这条设置的意义在于告知解释器,group by之前,每条数据复制量在30份以内。 grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法。 demo: selectA, B, C, group_id,count(A)fromtableNamegroupby--declare columnsA, ...
即是按照,汇总所有维度->汇总左侧school维度->汇总左右维度的顺序,来聚合,不会再从右到左聚合了。 总结:grouping set是一个更加灵活的做分组维度聚合的函数,可以适应更多的场景, cube和rollup在完全适用于场景时,有着更简单的写法和效率