presto中的grouping sets函数是一种将多个group by逻辑写在一个sql语句中的便利写法。当需要对表中各个字段进行分组操作,并且最终需要将各个分组的结果汇总在一个表中时,可以通过grouping sets来实现。 在grouping sets函数中,可以将各个分组操作放置在`grouping sets(…)`中。其中,`GROUPING__ID`表示结果属于哪一个...
对数据集进行聚合操作,主要是通过group by子句实现,如下(按照name,对每个人的id进行汇总): 但是当希望在一段sql语法中,实现较复杂的聚合操作,则可以通过presto中的GROUPING SETS,CUBE和ROLLUP语法实现。 复杂的分组操作通常等同于所有简单表达式的并集。然而,这种等价不适用当数据源的聚集是非确定性的。 grouping sets...
when grouping__id = 2 -- month 1 0 then 'month' when grouping__id = 1 -- day 0 1 then 'day' when grouping__id = 0 -- all 0 0 then 'all' end as group_type from test.t_user group by day,month -- 这里的顺序要和select后边的字段顺序相反 grouping sets (month,day,(month,da...
BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING,将框架指定为 “之前1行” + “之后1行” + “自身” GROUPING运算符grouping ROLLUP - 计算合计及小计rollup 常规的GROUP BY 只能得到每个分类的小计,有时候还需要计算分类的合计,可以用 ROLLUP关键字。 有对各分类情况的小计,也有对全部数据的总计...
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 通常需要对各个维度进行交叉分析,如果只有GROUP BY子句,那我们可以写出按各个维度或层次进行GROUP BY的查询语句,然后再通过UNION子句把结果集拼凑起来,但是这样...
1-3. Presto中的GROUPING SETS语句 GROUPING SETS中可以写入不同字段的组合,Presto会依此按照这些字段组合来进行分类汇总 使用GROUPING SETS进行分类汇总时由于存在不同的的字段组合,故当某个字段不存在于GROUPING SETS中的字段组合中时,其对应分类汇总的结果会返回NULL值 来自官方文档的示例: SELECT origin_state ,or...
Enhanced Aggregation, Cube, Grouping and Rollup √ × lateral view √ × Function UDF √ × Mathematical Functions √ √ String Functions √ √ Date and Time Functions √ √ Regex √ √ Type Conversion Functions √ × Conditional Functions ...
我想优化在PRESTO/HIVE上运行的查询的计算时间。grouping by column_bINSERT INTO my_temp_table SELECT column_a, column_b FROM my_table;我已经在Presto/HiveSQL上尝试过了,但是不支持它。您知道这种技术在Presto/HiveSQL上的等效性吗? 非常感谢!
presto :groupbygroupingsets((date),(date,name),(name)) 行转列 --prestoselectarray_join(array_distinct(array_agg(name)),',')--hiveselectconcat_ws(',',collect_set(cast(nameasstring))) 时间差计算 Presto:selectdate_diff('day',cast('2020-07-23 15:01:13'astimestamp),cast('2020-07-24...
as c0, count(case when grouping_id=2 and ss_store_sk is not null then 1 else null end) as c1 from (select grouping(ss_item_sk,ss_store_sk) AS grouping_id, ss_item_sk, ss_store_sk from tpcds_bin_partitioned_orc_1000.store_sales group by grouping sets (ss_item_sk, ss_store...