grouping sets ((department,name,age),(department,name),(name,age),()) 1. 2. 3. 4. 5. 简直不要太方便 注意,对于grouping sets 后的组合,应该是group by后的子集,对于没有使用到的group by字段,会自动使用null值填充 二、cube cube同样是HIVE提供的多维分析的内置函数,可以看作是全组合版的grouping ...
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...
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...
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1 select a, b sum(c) from tbl group by a,b grouping sets((a,b)) -- 相当于 select a,b,sum(c) from tbl ...
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。 SELECT year_month, date, SUM(pv) AS pv, GROUPING__ID FROM data
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....
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...
首先要弄明白rollup 和cube,就要知道group by的用法,group by 为对列进行分组,只展现分组统计的值,而rollup 为分层次展现,cube为展现列中所有层次,听我娓娓道来。 1、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 ALLGROUPING...
2 as grouping__id from test group by grade union all select school, grade, count(user) as num, 3 as grouping__id from test group by school, grade 明显使用grouping sets 的写法更简单,也更容易扩展,当维度多的情况下,优势更加明显,当然这个也和excel的分类汇总,比较相似,可以比较着去理解记忆。
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。