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. HOJ 2317 Pimp My Ride(状态压缩DP)

    Pimp My Ride My Tags (Edit) Source : TUD 2005 Time limit : 3 sec Memory limit : 64 M Submitted : 63, ...

  2. Pycharm一直报ImportError: No module named requests

    1.首先检查是否安装了requests l 安装命令:pip install requests如果出现了Requirement already satisfied 代表安装成功 2.系统含有多个版本的 ...

  3. Ubuntu操作异常汇总

    1.使用Ubuntu的apt-get安装软件时出现以下错误: Reading package lists... Done Building dependency tree... Done Packag ...

  4. sql 用xml方式插入数据乱码问题解决方法

    sql 使用存储过程 参数为xml字符串 xml不要写编码,如下 <?xml version=\"1.0\" ?><root>数据字符串</root& ...

  5. JAVA优化技巧分享 让游戏更加的流畅

    我的世界怎么样可以玩的更加流畅呢?怎么对游戏进行优化呢?相信很多小伙伴都很想知道吧,今天小编为大家带来的是我的世界游戏优化技巧,喜欢的小伙伴不要错 ... 在很多时候如果电脑配置过低的话,玩游戏并不流 ...

  6. 在Marathon 上部署 cAdvisor + InfluxDB + Grafana Docker监控

    关于 Docker 容器的监控,google cAdvisor 是个很好的工具,但是它默认只显示实时数据,不储存历史数据.为了存储和显示历史数据.自定义展示图,可以把将cAdvisor与InfluxD ...

  7. HTML5开发——轻量级JSON存储解决方案Lawnchair.js

    Lawnchair是一个轻量级的移动应用程序数据持久化存储方案,同时也是客户端JSON文档存储方法,优点是短小,语法简洁,扩展性比较好. 现在做HTML5移动应用除了LocalStorage的兼容性比 ...

  8. 4.2 Routing -- Defining Your Routes

    一.概述 1. 当应用程序启动时,路由器负责显示模板,加载数据,另外还设置应用程序的状态.这是通过匹配当前URL到你定义的routes来实现的. 2. Ember app router中的Map方法可 ...

  9. Linux系统——防火墙

    防火墙的作用 一种将内部网络和外部网络分开的方法,是一种隔离技术.防火墙在内网与外网通信是进行访问控制,一句锁设置的规则对数据包做出判断,最大限度地阻止网络中的黑客破坏企业网络,从而加强企业网络安全. ...

  10. 2. Add Two Numbers(2个链表相加)

    You are given two non-empty linked lists representing two non-negative integers. The digits are stor ...