表名: user_active_day (用户日活表)

表内容:

user_id(用户id)   user_is_new(是否新用户 1:新增用户 0:老用户) location_city(用户所在地区) partition_date(日期分区)

需求:

  找出20180901至今的xxx地区的用户日活量以及新增用户量

思路:

  筛选日期分区和地区,统计user_id的数量为用户日活量,统计user_is_new = 1的数量为新增用户量.

最开始写的hql语句

select partition_date,count(user_id),
count(if(user_is_new = 1, user_id, 0)) --注意新增用户量的统计
from dw.nice_live_dw_user_active_day
where location_city like '%xxx%' and partition_date >= 20180901
group by partition_date;

我们使用count(if())来进行筛选统计,但是效果并没有达到,出现的结果如下

20180901	16737  16737

根本就没有达到筛选的目的,为什么?

这就要从count的机制说起

首先count()是对数据进行计数,说白了就是你来一条数据我计数一条,我不关心你怎么分类,我只对数据计数

每条数据从if()函数出来,还是一条数据,所以count+1

所以count(user_id)跟count(if(user_id))没有任何的区别.

我们稍做修改

select partition_date,count(user_id),
count(distinct if(user_is_new = 1, user_id, 0)) --注意新增用户量的统计,加了distinct去重
from dw.nice_live_dw_user_active_day
where location_city like '%xxx%' and partition_date >= 20180901
group by partition_date;

结果如下

20180901	16737  261

这次看着就像是对了吧,我们加了distinct进行去重

每次来一条数据先过if()然后再进行去重最后统计.但是实际上结果依旧是错误的.

我们来模拟一下筛选统计的过程

我们有这样四条数据

user_id    user_is_new

1               1

2              0

3              1

4              0

表中的数据是一条一条遍历的,

(1)当user_id = 1的数据过来的时候,我们先过if函数  user_is_new = 1    ==>  count(distinct user_id = 1),

然后我们把user_id = 1进行重复判断,我们用一个模拟容器来模拟去重,

从容器里找user_id = 1的数据,发现没有,不重复,所以通过我们把count+1,然后把user_id = 1的数据放入,用于下条去重

(2)当user_id = 2的数据过来的时候,我们先过if函数  user_is_new = 0    ==>  count(distinct 0),

然后我们把0进行重复判断,

从容器里找0的数据,发现没有,不重复,所以通过我们把count+1,然后把0的数据放入,用于下条去重

(3)当user_id = 3的数据过来的时候,我们先过if函数  user_is_new = 1    ==>  count(distinct user_id = 3),

然后我们把user_id = 3进行重复判断,

从容器里找user_id = 3的数据,发现没有,不重复,所以通过我们把count+1,然后把user_id = 3的数据放入,用于下条去重

(4)当user_id = 4的数据过来的时候,我们先过if函数  user_is_new = 0    ==>  count(distinct 0),

然后我们把0进行重复判断,

从容器里找0的数据,发现重复,是之前user_id = 2的时候过if()转化成0的那条数据,所以count不执行

我们通过模拟count(distinct if)过程发现,在count的时候我们把不符合条件的最开始的那条语句也count进去了一次

导致最终结果比正确结果多了1.

我们在原基础语句上再减去1就是正确的hql语句

其实在日常中我们做分类筛选统计的时候一般是用sum来完成的,符合条件sum+1,不符合条件sum+0

select partition_date,count(user_id),
sum(if(user_is_new = 1, 1, 0)) --用sum进行筛选统计
from dw.nice_live_dw_user_active_day
where location_city like '%xxx%' and partition_date >= 20180901
group by partition_date;

结果如下

20180901	16737  260

sum(if)只试用于单个条件判断,如果筛选条件很多,我们可以用sum(case when then else end)来进行多条件筛选

注意,hive中并没有sum(distinct col1)这种使用方式,我们可以使用sum(col) group by col来达到相同效果.

【hive】count() count(if) count(distinct if) sum(if)的区别的更多相关文章

  1. 【MySQL】汇总数据 - avg()、count()、max()、min()、sum()函数的使用

    第12章 汇总数据 文章目录 第12章 汇总数据 1.聚集函数 1.1.AVG()函数 avg() 1.2.COUNT()函数 count() 1.3. MAX()函数 max() 1.4.MIN() ...

  2. [MongoDB]count,gourp,distinct

    摘要 上篇文章介绍了CRUD的操作,会了这些,基本上可以完成很多工作了.但如果遇到统计类的操作,那么就需要学习下本篇的内容了. 相关文章 [MongoDB]入门操作 [MongoDB]增删改查 cou ...

  3. 【优化】COUNT(1)、COUNT(*)、COUNT(常量)、COUNT(主键)、COUNT(ROWID)、COUNT(非空列)、COUNT(允许为空列)、COUNT(DISTINCT 列名)

    [优化]COUNT(1).COUNT(*).COUNT(常量).COUNT(主键).COUNT(ROWID).COUNT(非空列).COUNT(允许为空列).COUNT(DISTINCT 列名) 1. ...

  4. Django学习路17_聚合函数(Avg平均值,Count数量,Max最大,Min最小,Sum求和)基本使用

    使用方法: 类名.objects.aggregate(聚合函数名('表的列名')) 聚合函数名: Avg 平均值 Count数量 Max 最大 Min 最小 Sum 求和 示例: Student.ob ...

  5. Oracle 中count(1) 和count(*) 的区别

    count()与count(*)比较: 如果你的数据表没有主键,那么count()比count(*)快 如果有主键的话,那主键(联合主键)作为count的条件也比count(*)要快 如果你的表只有一 ...

  6. 【MySQL】技巧 之 count(*)、count(1)、count(col)

    只看结果的话,Select Count(*) 和 Select Count(1) 两着返回结果是一样的. 假如表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快,如果有主 ...

  7. 关于count(1) 和 count(*)

    Q:What is the difference between count(1) and count(*) in a sql queryeg.select count(1) from emp; an ...

  8. select count(*)和select count(1)的区别 (转)

    A 一般情况下,Select Count (*)和Select Count(1)两着返回结果是一样的 假如表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快, 如果有主键 ...

  9. 【转载】Oracle 中count(1) 、count(*) 和count(列名) 函数的区别

    1)count(1)与count(*)比较: 1.如果你的数据表没有主键,那么count(1)比count(*)快2.如果有主键的话,那主键(联合主键)作为count的条件也比count(*)要快3. ...

随机推荐

  1. javascript关闭网页的几种方法

    js关闭当前页面(窗口)的几种方式总结,需要的朋友可以参考一下: 1. 不带任何提示关闭窗口的js代码 <a href="javascript:window.opener=null;w ...

  2. linux彻底删除nginx

    卸载 删除 nginx 1.删除nginx,–purge包括配置文件 sudo apt-get --purge remove nginx 1 2.自动移除全部不使用的软件包 sudo apt-get ...

  3. HDFS的工作流程分析

    HDFS的工作机制 概述 HDFS集群分为两大角色:NameNode.DataNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据 DataNode 负责管理用户的文件数据块 文件会按照固定的大小( ...

  4. java构建树用的Node

    package org.ccnt.med.body; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Node { // ...

  5. Django的FBV和CB

    Django的FBV和CBV FBV FBV(function base views) 就是在视图里使用函数处理请求. 在之前django的学习中,我们一直使用的是这种方式,所以不再赘述. CBV C ...

  6. ReactNative 环境配置

    一直是从事iOS的开发,现在研究下mac环境下reatNative的环境配置: 1. 安装HomeBlew(OS系统上的一个安装包管理器,安装后可以方便后续安装包的安装.) 终端命令: ruby -e ...

  7. #C++初学记录(阶乘#递归)

    练习题目三 用递归进行阶乘 运行代码 #include<iostream> using namespace std; int f(int n); int n; int main() { c ...

  8. onsubmit不起作用的原因

    使用form表单,添加onsubmit="return check()",来实现提交前进行相关验证功能时,有时会出现js函数不起作用的情况, 此时可以检查相应的js函数check( ...

  9. FTRL与Online Optimization

    1. 背景介绍 最优化求解问题可能是我们在工作中遇到的最多的一类问题了:从已有的数据中提炼出最适合的模型参数,从而对未知的数据进行预测.当我们面对高维高数据量的场景时,常见的批量处理的方式已经显得力不 ...

  10. 一篇关于Redis的很不错的文章,转载保存下

    绝大部分写业务的程序员,在实际开发中使用 Redis 的时候,只会 Set Value 和 Get Value 两个操作,对 Redis 整体缺乏一个认知.这里对 Redis 常见问题做一个总结,解决 ...