修改存储过程时解决了SQL语句因为GROUP BY子句中多余的字段造成的性能问题。 问题提出 1 优化存储过程15-PRC_EXPRESS_SPECIAL_REBATE_INVOICE时发现第338行SQL语句存在group by子句中字段过多造成的性能问题,原SQL语句如下: INSERT INTO tt_express_invoice ( ... SELECT e.express_invoice_code, e.bill_code, e....
1.多字段分组时,分组字段出现顺序对于最终查询结果没有任何影响的。 group by deptno,job 与 group by job,deptno查询最终结果是一致的 2.多字段分组时,GROUP BY一次只能根据一个分组字段进行分组 GROUP BY DEPTNO,JOB ,此时GORUP BY需要执行两次 3.多字段分组时,从第二个分组字段开始,操作的是上一个分组字段...
在Spark Scala中,使用groupBy和agg对多个列进行操作是非常常见的需求。groupBy用于按照指定的列进行分组,而agg用于对分组后的数据进行聚合操作。 具体操作如下: 导入Spark相关的包和类: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.{SparkSession, functions} 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 val spark ...
在Spark SQL中,可以使用以下方式进行COUNT操作: 代码语言:txt 复制 val count = spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM table") 上述代码中,"table"是要进行统计的表名,COUNT(*)表示统计所有行的数量。 GROUP BY是用于对数据进行分组的操作。它可以根据某个列的值将数据分成多个组,并对每个组进行聚合操作。在...
本文来介绍 SparkSQL 中的一些常用操作符合语法。 2. 常用操作符 3. AS-新增列/更改字段名 示例: 新增type 列,值为测试。SQL 语句为:select `name` ,'测试' AS type from ab 新增biaoji 列,数学成绩大于 90 标记为 1,否则标记为 0。SQL 语句为:select `math` ,if(`math` >90,1,0) AS biaoji ...
1.group by group by是SELECT语句的从句,用来指定查询分组条件,主要用来对查询的结果进行分组,相同组合的分组条件在结果集中只显示一行记录。使用group by从句时候,通过添加聚合函数(主要有COUNT()、SUM、MAX()、MIN()等)可以使数据聚合。 sqlContext.sql("select area,memberType,product,sum(price) as total from...
update=spark.sql("""with t2 as(select name,max(date) datefrom t_sql_salarygroup by name)...
2)在执行顺序上partition by应用在以上关键字之后,实际上就是在执行完select之后,在所得结果集之上进行partition,group by 使用常用sql关键字的优先级(from > where > group by > having > order by) 3)partition by相比较于group by,能够在保留全部数据的基础上,只对其中某些字段做分组排序,而group by则只保...
2)在执行顺序上partition by应用在以上关键字之后,实际上就是在执行完select之后,在所得结果集之上进行partition,group by 使用常用sql关键字的优先级(from > where > group by > having > order by) 3)partition by相比较于group by,能够在保留全部数据的基础上,只对其中某些字段做分组排序,而group by则只保...
group by A,B,C with rollup首先会对(A、B、C)进行group by,然后对(A、B)进行group by,然后是(A)进行group by,最后对各个分组结果进行union操作。 代码: //sql风格valrollupHonorDF:DataFrame=spark.sql("select area,grade,honor,sum(value) as total_value from temp group by area,grade,honor with ...