在Presto中将行转换为Map可以通过使用map_agg函数来实现。map_agg函数将两个列作为输入,一个用作键,另一个用作值,并将它们聚合为一个Map。以下是一个示例查询,演示如何在Presto中将行转换为Map: 代码语言:txt 复制 SELECT id, map_agg(attribute, value) AS attributes FROM your_table GROUP BY id; ...
在Presto中统计字符串中字符的出现次数可以通过使用内置函数cardinality和map_agg来实现。 首先,使用map_agg函数将字符串中的每个字符作为键,出现的次数作为值,生成一个映射表。然后,使用cardinality函数获取映射表的大小,即字符的种类数。 以下是具体的步骤: 使用regexp_replace函数将字符串中的非字符部分替换为...
8. ANY_VALUE():返回任意一个值。 9. ARRAY_AGG():聚合数组类型的数据。 10. MAP_AGG():聚合映射类型的数据。 这些聚合函数可以与datetime类型数据一起使用,例如: SELECT COUNT(*), MIN(timestamp_column), MAX(timestamp_column) FROM your_table; 在这个例子中,我们计算了表中的时间戳列的数量以及最小...
这个查询首先按uid对htable进行分组,并使用map_agg函数将key和value聚合为一个MAP。然后,使用UNNEST函数将MAP展开为行。 注意事项 数据类型匹配:确保在UNNEST中使用的数组数据类型一致,以避免类型转换错误。 性能优化:对于大型数据集,列转行操作可能会增加查询的复杂度和计算量。因此,在实际应用中需要根据具体情况进行性...
结合 Druid 的预聚合、计算能力（过滤聚合）、Cache能力，提升Presto性能（RT与QPS）让 Presto 具备查询 Druid 实时数据能力为Druid提供全面的SQL能力支持，扩展Druid数据的应用场景通过Druid Broker获取Druid元数据信息从Druid Historical直接获取数据实现了Limit下推、Filter下推、Project下推及Agg下推 在PrestoSQL 340版本...
《Presto: A Decade of SQL Analytics at Meta》这篇论文总结了过去十年Presto面临的挑战,及其演进过程。基本涵盖了OLAP数据库领域可以想到的所有优化方法。是一篇从宏观角度把控OLAP技术发展方向的好文章。 经过十年的锤炼,Presto给人留下了深刻的印象:
优化FlatHashMap的hash方式 Improve performance of aggregations with variable file sizes. (#11361) 自适应两阶段agg,感觉策略设计的挺好的,MARK Improve performance of queries with multiple aggregations involvingDISTINCT. (#22355) 这里把DISTINCT展成了子查询GROUP BY,e.g. COUNT(DISTINCT(a)). => select ...
LATERAL VIEW explode (map( 'c1', c1, 'c2', c2, 'c3', c3 )) t2 as key, value 三、Presto实现 1. 列转行(vtable => htable) SELECT uid, kv['c1'] AS c1, kv['c2'] AS c2, kv['c3'] AS c3 FROM ( SELECT uid, map_agg(key, value) kv ...
map_agg arrayじゃないけど ハッシュにしてくれる ハッシュなので同じキーがあると1つにまとめられるので注意 SELECTmap_agg(date,value)-- => {"2019-01-01":"AAA", "2019-01-02":"ZZZ", "2019-01-03","BBB"} まとめのまとめ ...
2. 当agg/join/window函数的key与分区键不相同时，那么可以直接将shuffle的结果物化下来。如果在某个...