一,GROUP BY 执行理解

先来看下表1,表名为test:

表1

  执行如下SQL语句:

SELECT name from test GROUP BY name ;

 

你应该很容易知道运行的结果,没错,就是下表2:

表2

  可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用,我建议在思考的过程中,由表1到表2的过程中,增加一个虚构的中间表:虚拟表3。下面说说如何来思考上面SQL语句执行情况:

1.FROM test:该句执行后,应该结果和表1一样,就是原来的表。

2.FROM test Group BY name:该句执行后,我们想象生成了虚拟表3,如下所图所示,生成过程是这样的:group by name,那么找name那一列,具有相同name值的行,合并成一行,如对于name值为aa的,那么<1 aa 2>与<2 aa 3>两行合并成1行,所有的id值和number值写到一个单元格里面。

3.接下来就要针对虚拟表3执行Select语句了:

(1)如果执行select *的话,那么返回的结果应该是虚拟表3,可是id和number中有的单元格里面的内容是多个值的,而关系数据库就是基于关系的,单元格中是不允许有多个值的,所以你看,执行select * 语句就报错了。

(2)我们再看name列,每个单元格只有一个数据,所以我们select name的话,就没有问题了。为什么name列每个单元格只有一个值呢,因为我们就是用name列来group by的。

(3)那么对于id和number里面的单元格有多个数据的情况怎么办呢?答案就是用聚合函数,聚合函数就用来输入多个数据,输出一个数据的。如cout(id),sum(number),而每个聚合函数的输入就是每一个多数据的单元格。

(4)例如我们执行select name,sum(number) from test group by name,那么sum就对虚拟表3的number列的每个单元格进行sum操作,例如对name为aa的那一行的number列执行sum操作,即2+3,返回5,最后执行结果如下:

(5)group by 多个字段该怎么理解呢:如group by name,number,我们可以把name和number 看成一个整体字段,以他们整体来进行分组的。如下图

(6)接下来就可以配合select和聚合函数进行操作了。如执行select name,sum(id) from test group by name,number,结果如下图:

二 ,GROUP BY 与 DISTINCT 去重比较

  GROUP BY 与 DISTINCT都有去重的功能,具体例子如下:

SELECT aa from zhangtest  WHERE aa is not NULL GROUP BY aa ;

如果在select 中加入其它字段 ,而在GROUP BY中没有,则会报错,如下。

select col1,col2,count(1),sel_expr(聚合操作)
from tableName
where condition
group by col1,col2
having...

注意:

(1):select后面的非聚合列必须出现在group by中(如上面的col1和col2)。

(2):除了普通列就是一些聚合操作。

group的特性:

(1):使用了reduce操作,受限于reduce数量,通过参数mapred.reduce.tasks设置reduce个数。

(2):输出文件个数与reduce数量相同,文件大小与reduce处理的数量有关。

问题:

(1):网络负载过重。

(2):出现数据倾斜(我们可以通过hive.groupby.skewindata参数来优化数据倾斜的问题)。

下面,看下hive group by distinct区别以及性能比较

有兴趣的可以看下这篇博文,讲解的比较清楚。

https://blog.csdn.net/xiaoshunzi111/article/details/68484426

结论:能用GROUP BY 的 不用 DISTINCT。

参考:https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43231707

部分转自:https://blog.csdn.net/hao1066821456/article/details/69556644

Hive之GROUP BY详解的更多相关文章

  1. 大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解

    引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环 ...

  2. Hive 的collect_set使用详解

    Hive 的collect_set使用详解   https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/48262109 对于非group by字段,可以 ...

  3. Hive笔记--sql语法详解及JavaAPI

    Hive SQL 语法详解:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833Hive SQL 学习笔记(常用):http://blog.sina. ...

  4. Hive存储格式之RCFile详解,RCFile的过去现在和未来

    我在整理Hive的存储格式和压缩格式,本来打算一篇发出来,结果其中一小节就有很多内容,于是打算写成Hive存储格式和压缩格式系列. 本节主要讲一下Hive存储格式最早的典型的列式存储格式RCFile. ...

  5. Hive学习之三 《Hive的表的详解和应用案例详解》

    一.Hive的表 Hive的表分为内部表.外部表和分区表. 1.内部表,为托管表. 2.外部表,external. 3.分区表. 详解: 内部表,删除表的时候,数据会跟着删除. 外部表,在删除表的时候 ...

  6. Hive安装与配置详解

    既然是详解,那么我们就不能只知道怎么安装hive了,下面从hive的基本说起,如果你了解了,那么请直接移步安装与配置 hive是什么 hive安装和配置 hive的测试 hive 这里简单说明一下,好 ...

  7. HUE配置文件hue.ini 的hive和beeswax模块详解(图文详解)(分HA集群和非HA集群)

    不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168 ...

  8. Hive 3.x 配置&详解

    Hive 1. 数据仓库概述 1.1 基本概念 数据仓库(英语:Data Warehouse,简称数仓.DW),是一个用于存储.分析.报告的数据系统. 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,分 ...

  9. 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机)

    引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用 ...

随机推荐

  1. 【转】SpringMVC+Spring3+Hibernate4开发环境搭建

    原文地址: SpringMVC+Spring3+Hibernate4开发环境搭建

  2. nginx lua模块安装

    1.安装LuaJIT,LuaJIT为LuaJIT is a Just-In-Time Compiler (JIT) for the Lua programming language wget http ...

  3. Web安全大揭秘

    web安全大揭秘,通常会有那些web安全问题呢? 1,xss 2,sql注入 3,ddos攻击

  4. Red Hat Linux相关产品iso镜像下载

    Linux系统各发行版镜像下载(持续更新) http://www.linuxfly.org/post/659/ http://www.linuxidc.com/Linux/2007-09/7399.h ...

  5. testng生成报告ReportNG美化测试报告

    testng生成报告ReportNG美化测试报告 testng生成报告ReportNG美化测试报告 ReportNG 是一个配合TestNG运行case后自动帮你在test-output文件内生成一个 ...

  6. testng日志和报告

    TestNG是通过 Listeners 或者 Reporters 生成测试报告. Listeners,即 org.testng.ITestListener 的实现,能够在测试执行过程中发出各种测试结果 ...

  7. Frame 框架的创建

    Qt 创建Frame框架的例子: QFrame * frm = new QFrame(this); //创建一个框架 frm->setFrameStyle(QFrame::StyledPanel ...

  8. zoj3696Alien's Organ (二项分布,泊松分布求近似值)

    /*二项分布即重复n次的伯努利试验,每次发生的概率一样,假设成功的概率是p,那么失败的概率就是1-p: 二项分布的概率公式:试验中发生K次的概率是 P(ξ=K)= C(n,k) * p^k * (1- ...

  9. js 打印软件 Lodop

    官网首页:http://www.c-lodop.com/index.html 下载页面里有使用手册可下载.

  10. 20145211MSF基础应用实验

    20145211MSF基础应用实验 一.实验博客 ms08_067攻击实验 http://www.cnblogs.com/entropy/p/6690301.html ms12_004漏洞攻击 htt ...