Hsql函数下_sql nvl函数

全栈程序员站长

发布于 2022-09-29 10:12:15

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文章被收录于专栏：全栈程序员必看

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

文章目录
Hsql函数.下（窗口函数、分析函数、增强group）
1.窗口函数与分析函数
1.1、窗口函数
1.2、OVER从句
1.3、分析函数
1.3.1、Hive2.1.0及以后支持Distinct
1.3.2、Hive2.2.0中在使用ORDER BY和窗口限制是支持distinct
1.3.3、Hive2.1.0及以后支持在OVER从句中支持聚合函数
1.4、测试练习
2.增强的聚合 Cube和Grouping 和Rollup
2.1、grouping sets
2.2、CUBE
2.3、rollup

Hsql函数.下（窗口函数、分析函数、增强group）

参考链接：https://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details/60135385

1.窗口函数与分析函数

应用场景： （1）用于分区排序（2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算（5）层次查询

1.1、窗口函数

FIRST_VALUE：取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
LAST_VALUE：取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
LEAD(col,n,DEFAULT) ：用于统计窗口内往下第n行值。第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
LAG(col,n,DEFAULT) ：与lead相反，用于统计窗口内往上第n行值。第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）

1.2、OVER从句

1、使用标准的聚合函数COUNT、SUM、MIN、MAX、AVG 2、使用PARTITION BY语句，使用一个或者多个原始数据类型的列 3、使用PARTITION BY与ORDER BY语句，使用一个或者多个数据类型的分区或者排序列 4、使用窗口规范，窗口规范支持以下格式：

(ROWS | RANGE) BETWEEN (UNBOUNDED | [num]) PRECEDING AND ([num] PRECEDING | CURRENT ROW | (UNBOUNDED | [num]) FOLLOWING)
(ROWS | RANGE) BETWEEN CURRENT ROW AND (CURRENT ROW | (UNBOUNDED | [num]) FOLLOWING)
(ROWS | RANGE) BETWEEN [num] FOLLOWING AND (UNBOUNDED | [num]) FOLLOWING

当ORDER BY后面缺少窗口从句条件，窗口规范默认是 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW.
当ORDER BY和窗口从句都缺失, 窗口规范默认是 ROW BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING.
OVER从句支持以下函数，但是并不支持和窗口一起使用它们。 Ranking函数: Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank. Lead 和 Lag 函数.
over语句还可以独立出来，用window重写，但需要注意的是，如下sort by使用了多个字段，如果用range指定窗口的话会出错，需要用rows来指定窗口，因为range是对列的比较，不支持多列比较

1.3、分析函数

ROW_NUMBER() 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列,比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次,ROW_NUMBER()的应用场景非常多，再比如，获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。
RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位
DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位
CUME_DIST 小于等于当前值的行数/分组内总行数。比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例
PERCENT_RANK 分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1
NTILE(n) 用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值，如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布。NTILE不支持ROWS BETWEEN，比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)。

1.3.1、Hive2.1.0及以后支持Distinct

在聚合函数（SUM、COUNT and AVG）中，支持distinct，但是在ORDER by或者窗口限制不支持

count(distinct a) over (partition by c)

1.3.2、Hive2.2.0中在使用ORDER BY和窗口限制是支持distinct

COUNT(DISTINCT a) OVER (PARTITION BY c ORDER BY d ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING)

1.3.3、Hive2.1.0及以后支持在OVER从句中支持聚合函数

SELECT rank() OVER (ORDER BY sum(b))
FROM T
GROUP BY a;

1.4、测试练习

注意: 结果和ORDER BY相关,默认为升序如果不指定ROWS BETWEEN,默认为从起点到当前行; 如果不指定ORDER BY，则将分组内所有值累加;
关键是理解ROWS BETWEEN含义,也叫做WINDOW子句： PRECEDING：往前 FOLLOWING：往后 CURRENT ROW：当前行 UNBOUNDED：无界限（起点或终点） UNBOUNDED PRECEDING：表示从前面的起点 UNBOUNDED FOLLOWING：表示到后面的终点其他COUNT、AVG，MIN，MAX，和SUM用法一样。

-- count、sum、min、max、avg
select 
user_id,
user_type,
sales,
--默认为从起点到当前行，sales相等的是不分先后顺序的，所以第一个值为2，还有17=5+5+7
sum(sales) OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales asc) AS sales_1,
--从起点到当前行，结果与sales_1不同。像这种情况，就是有序的，即1,2,4,7，12,17,23；
sum(sales) OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales asc ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS sales_2,
--当前行+往前3行
sum(sales) OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales asc ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS sales_3,
--当前行+往前3行+往后1行
sum(sales) OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales asc ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS sales_4,
--当前行+往后所有行 
sum(sales) OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales asc ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS sales_5,
--分组内所有行
SUM(sales) OVER(PARTITION BY user_type) AS sales_6                          
from 
order_detail
order by 
user_type,
sales,
user_id;

first_value与last_value

select 
user_id,
user_type,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales) AS row_num,  
first_value(user_id) over (partition by user_type order by sales desc) as max_sales_user,
first_value(user_id) over (partition by user_type order by sales asc) as min_sales_user,
last_value(user_id) over (partition by user_type order by sales desc) as curr_last_min_user,
last_value(user_id) over (partition by user_type order by sales asc) as curr_last_max_user
from 
order_detail;

lead与lag

lag(field, N)是取前N行的值，lead(field, N)是取后N行的值。

select 
user_id,device_id,sales,
lead(device_id) over (order by sales) as default_after_one_line,
lag(device_id) over (order by sales) as default_before_one_line,
lead(device_id,2) over (order by sales) as after_two_line,
lag(device_id,2,'abc') over (order by sales) as before_two_line
from 
order_detail;
| user_id  |  device_id  | default_after_one_line  | default_before_one_line  | after_two_line  | before_two_line  |
+----------+-------------+-------------------------+--------------------------+-----------------+------------------+--+
| qibaqiu  | fds         | fdsfagwe                | NULL                     | 543gfd          | abc              |
| liiu     | fdsfagwe    | 543gfd                  | fds                      | f332            | abc              |
| lisi     | 543gfd      | f332                    | fdsfagwe                 | dfsadsa323      | fds              |
| wangshi  | f332        | dfsadsa323              | 543gfd                   | hfd             | fdsfagwe         |
| zhangsa  | dfsadsa323  | hfd                     | f332                     | 65ghf           | 543gfd           |
| liwei    | hfd         | 65ghf                   | dfsadsa323               | fds             | f332             |
| wanger   | 65ghf       | fds                     | hfd                      | dsfgg           | dfsadsa323       |
| qishili  | fds         | dsfgg                   | 65ghf                    | 543gdfsd        | hfd              |
| lilisi   | dsfgg       | 543gdfsd                | fds                      | NULL            | 65ghf            |
| wutong   | 543gdfsd    | NULL                    | dsfgg                    | NULL            | fds              |
+----------+-------------+-------------------------+--------------------------

rank、row_number、dense_rank

dense_rank和rank都是排名函数，区别在于dense_rank是连续排名，rank遇到排名并列时，下一列排名跳空。
percent_rank，介于0和1直接的小数形式表示，计算方法是(rank – 1) / (n-1)，其中rank为行的序号，n为组的行数

select 
user_id,user_type,sales,
RANK() over (partition by user_type order by sales desc) as r,
ROW_NUMBER() over (partition by user_type order by sales desc) as rn,
DENSE_RANK() over (partition by user_type order by sales desc) as dr
from
order_detail; 
| user_id  | user_type  | sales  | r  | rn  | dr  |
+----------+------------+--------+----+-----+-----+--+
| wutong   | new        | 6      | 1  | 1   | 1   |
| qishili  | new        | 5      | 2  | 2   | 2   |
| lilisi   | new        | 5      | 2  | 3   | 2   |
| wanger   | new        | 3      | 4  | 4   | 3   |
| zhangsa  | new        | 2      | 5  | 5   | 4   |
| qibaqiu  | new        | 1      | 6  | 6   | 5   |
| liiu     | new        | 1      | 6  | 7   | 5   |
| liwei    | old        | 3      | 1  | 1   | 1   |
| wangshi  | old        | 2      | 2  | 2   | 2   |
| lisi     | old        | 1      | 3  | 3   | 3   |

ntile

NTILE这个很强大，以前要获取一定比例的数据是非常困难的，NTILE就是把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。

select 
user_type,sales,
--分组内将数据分成2片
NTILE(2) OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales) AS nt2,
--分组内将数据分成3片 
NTILE(3) OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales) AS nt3,
--分组内将数据分成4片 
NTILE(4) OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales) AS nt4,
--将所有数据分成4片
NTILE(4) OVER(ORDER BY sales) AS all_nt4
from 
order_detail
order by 
user_type,
sales

求取sale前20%的用户ID

select
user_id
from
(
select 
user_id,
NTILE(5) OVER(ORDER BY sales desc) AS nt
from 
order_detail
)A
where nt=1;
--wutong
--qishili

CUME_DIST、PERCENT_RANK

select 
user_id,user_type,sales,
--没有partition,所有数据均为1组
CUME_DIST() OVER(ORDER BY sales) AS cd1,
--按照user_type进行分组
CUME_DIST() OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales) AS cd2 
from 
order_detail;

select 
user_type,sales,
--分组内总行数 
SUM(1) OVER(PARTITION BY user_type) AS s, 
--RANK值 
RANK() OVER(ORDER BY sales) AS r,    
PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY sales) AS pr,
--分组内 
PERCENT_RANK() OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales) AS prg 
from 
order_detail;

2.增强的聚合 Cube和Grouping 和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。

2.1、grouping sets

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,
其中的GROUPING__ID，表示结果属于哪一个分组集合

select
user_type,
sales,
count(user_id) as pv,
GROUPING__ID 
from 
order_detail
group by 
user_type,sales
GROUPING SETS(user_type,sales) 
ORDER BY 
GROUPING__ID;

select
user_type,
sales,
count(user_id) as pv,
GROUPING__ID 
from 
order_detail
group by 
user_type,sales
GROUPING SETS(user_type,sales,(user_type,sales)) 
ORDER BY 
GROUPING__ID;

2.2、CUBE

根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。

select
user_type,
sales,
count(user_id) as pv,
GROUPING__ID 
from 
order_detail
group by 
user_type,sales
WITH CUBE 
ORDER BY 
GROUPING__ID;

2.3、rollup

是CUBE的子集，以最左侧的维度为主，从该维度进行层级聚合。

select
user_type,
sales,
count(user_id) as pv,
GROUPING__ID 
from 
order_detail
group by 
user_type,sales
WITH ROLLUP 
ORDER BY 
GROUPING__ID;
user_type,sales
WITH CUBE 
ORDER BY 
GROUPING__ID;

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原始发表：2022年9月16日，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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