hive新功能cube和rollup
1、cube简称数据魔方,可以实现hive多个任意维度的查询,cube(a,b,c)则首先会对(a,b,c)进行group by,然后依次是(a,b),(a,c),(a),(b,c),(b),(c),最后在对全表进行group by,他会统计所选列中值的所有组合的聚合
select device_id,os_id,app_id,client_version,from_id,count(user_id) from test_xinyan_reg group by device_id,os_id,app_id,client_version,from_id with cube;
此语句相当于group by后所有字段的排列组合,然后将结果union all起来
rollup可以实现从右到做递减多级的统计,显示统计某一层次结构的聚合。
相当于:
SELECT device_id,null,null,null,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id
UNION ALL
SELECT null,os_id,null,null,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by os_id
UNION ALL
SELECT device_id,os_id,null,null,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,os_id
UNION ALL
SELECT null,null,app_id,null,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by app_id
UNION ALL
SELECT device_id,null,app_id,null,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,app_id
UNION ALL
SELECT null,os_id,app_id,null,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by os_id,app_id
UNION ALL
SELECT device_id,os_id,app_id,null,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,os_id,app_id
UNION ALL
SELECT null,null,null,client_version,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by client_version
UNION ALL
SELECT device_id,null,null,client_version,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,client_version
UNION ALL
SELECT null,os_id,null,client_version,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by os_id,client_version
UNION ALL
SELECT device_id,os_id,null,client_version,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,os_id,client_version
UNION ALL
SELECT null,null,app_id,client_version,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by app_id,client_version
UNION ALL
SELECT device_id,null,app_id,client_version,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,app_id,client_version
UNION ALL
SELECT null,os_id,app_id,client_version,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by os_id,app_id,client_version
UNION ALL
SELECT device_id,os_id,app_id,client_version,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,os_id,app_id,client_version
UNION ALL
SELECT null,null,null,null,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by from_id
UNION ALL
SELECT device_id,null,null,null,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,from_id
UNION ALL
SELECT null,os_id,null,null,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by os_id,from_id
UNION ALL
SELECT device_id,os_id,null,null,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,os_id,from_id
UNION ALL
SELECT null,null,app_id,null,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by app_id,from_id
UNION ALL
SELECT device_id,null,app_id,null,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,app_id,from_id
UNION ALL
SELECT null,os_id,app_id,null,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by os_id,app_id,from_id
UNION ALL
SELECT device_id,os_id,app_id,null,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,os_id,app_id,from_id
UNION ALL
SELECT null,null,null,client_version,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by client_version,from_id
UNION ALL
SELECT device_id,null,null,client_version,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,client_version,from_id
UNION ALL
SELECT null,os_id,null,client_version,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by os_id,client_version,from_id
UNION ALL
SELECT device_id,os_id,null,client_version,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,os_id,client_version,from_id
UNION ALL
SELECT null,null,app_id,client_version,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by app_id,client_version,from_id
UNION ALL
SELECT device_id,null,app_id,client_version,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,app_id,client_version,from_id
UNION ALL
SELECT null,os_id,app_id,client_version,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by os_id,app_id,client_version,from_id
UNION ALL
SELECT device_id,os_id,app_id,client_version,from_id ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg group by device_id,os_id,app_id,client_version,from_id
UNION ALL
SELECT null,null,null,null,null ,count(user_id) FROM test_xinyan_reg
2、 rollup可以实现从右到左递减多级的统计,显示统计某一层次结构的聚合。
select device_id,os_id,app_id,client_version,from_id,count(user_id) from test_xinyan_reg group by device_id,os_id,app_id,client_version,from_id with rollup;
相当于
select device_id,os_id,app_id,client_version,from_id,count(user_id)
from test_xinyan_reg
group by device_id,os_id,app_id,client_version,from_id
grouping sets ((device_id,os_id,app_id,client_version,from_id),(device_id,os_id,app_id,client_version),(device_id,os_id,app_id),(device_id,os_id),(device_id),());
hive新功能cube和rollup的更多相关文章
- Hive新功能 Cube, Rollup介绍
说明:Hive之cube.rollup,还有窗口函数,在传统关系型数据(Oracle.sqlserver)中都是有的,用法都很相似. GROUPING SETS GROUPING SETS作为GROU ...
- Grouping Sets:CUBE和ROLLUP从句
在上一篇文章里我讨论了SQL Server里Grouping Sets的功能.从文中的例子可以看到,通过简单定义需要的分组集是很容易进行各自分组.但如果像从所给的列集里想要有所有可能的分布——即所谓的 ...
- MySQL 8.0有什么新功能
https://mysqlserverteam.com/whats-new-in-mysql-8-0-generally-available/ 我们自豪地宣布MySQL 8.0的一般可用性. 现在下载 ...
- CUBE,ROLLUP 和 GROUPING
1.用 CUBE 汇总数据 CUBE 运算符生成的结果集是多维数据集.多维数据集是事实数据的扩展,事实数据即记录个别事件的数据.扩展建立在用户打算分析的列上.这些列被称为维.多维数据集是一个结果集,其 ...
- Apache Flink 1.9.0版本新功能介绍
摘要:Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.目前,Apache Flink 1.9 ...
- 从淘宝 UWP 的新功能 -- 比较页面来谈谈 UWP 的窗口多开功能
前言 之前在 剁手党也有春天 -- 淘宝 UWP ”比较“功能诞生记 这篇随笔中介绍了一下 UWP 淘宝的“比较”新功能呱呱坠地的过程.在鲜活的文字背后,其实都是程序员不眠不休的血泪史(有血有泪有史) ...
- Sql Server 2016新功能之 Row-Level Security
Sql Server 2016 有一个新功能叫 Row-Level Security ,大概意思是行版本的安全策略(原来我是个英语渣_(:з」∠)_) 直接上例子.这个功能相当通过对表添加一个函数作为 ...
- What's new in Windows 10 Enterprise with Microsoft Edge.(Windows 10 新功能)
What's new in Windows 10 Enterprise with Microsoft Edge --带有Edge浏览器的Windows 10 企业版的新功能 本文摘录自公司群发邮件, ...
- MySQL 5.7 Replication 相关新功能说明
背景: MySQL5.7在主从复制上面相对之前版本多了一些新特性,包括多源复制.基于组提交的并行复制.在线修改Replication Filter.GTID增强.半同步复制增强等.因为都是和复制相关, ...
随机推荐
- 基于bootstrap-treeview做的一个漂亮的无限分类树层级联动菜单
2017年12月11日09:59:15 因为工作需要把原来的bootstrap-treeview做了一些小改动,方便后台开发人员使用 最终效果,看起来还行,但是其实不是特别友好对用户来说,但是对开发者 ...
- MySQL 连接数相关参数设置
当我们的数据库服务器遇到如下的错误:ERROR: Too many connections 一种可能性就是我们的压力确实很大,需要增加服务器硬件资源或者增加数据库服务器.但是大多数情况下是我们的连接数 ...
- ios安装ipa与安卓安装apk
ideviceinstaller -i .ipa包所在的路径 环境搭建:Mac上安装brew(brew里面有很多命令,可以安装自己想用的命令) 安装命令如下:curl -LsSf http://git ...
- JDBC事务(三)ThreadLocal绑定Connection
处理一个请求即开启一个线程,在三层中,执行三层中的方法都是用的同一个线程. 我们开启一个事务,使用conn.setAutoCommit(false); conn应该属于ado层,不应该出现在servi ...
- Jmeter学习之-获取登录的oken值(2)
此篇介绍获取登录token的第二种方式--json提取器提取 PS:此方法针对接口返回值为json串格式 在登录请求上右键添加JSON提取器 ...
- html5中JavaScript删除全部节点
如果div里有这么些内容: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type ...
- docker+elasticsearch的安装
查询镜像 [root@ elasticsearch]# docker search elasticsearch INDEX NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMA ...
- phpcms网页替换验证码功能 及 搜索功能
在使用phpcms替换网页的时候,除了正常的替换栏目.内容页等,其他的什么验证码啦,提交表单了,搜索功能了,这些在替换的时候可能会对一些默认文件有一些小小 的改变 下面就是自己在失败中成功的过程,最后 ...
- GALV_maptravel研究分析(1)
强大的地图传送式插件~~ 我以自带demo进行分析,本篇地图Init setting map 1.---------------------------------- 实例 创建地图 Galv.MAP ...
- Kindle:自动追更之云上之旅
2017年5月27: 原来的程序是批处理+Python脚本+Calibre2的方式,通过设定定时任务的方式,每天自动发动到自己的邮箱中.缺点是要一直开着电脑,又不敢放到服务器上~~ 鉴于最近公司查不关 ...