概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,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. GROUPING SETS和GROUPING__ID 说明 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 GROUPING__ID,表示结果属于哪一个分组集合. 查询语句: select month, day, count

概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,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. 数据准备 数据格式 ,,cookie1 ,,cookie5 ,,cookie7 ,,cookie3 ,,cookie2 ,,cookie4 ,,cookie4 ,,cookie2 ,,cookie3 ,,cookie5 ,,cookie6 ,,cookie3 ,,cookie2 ,,cookie1

有这样一组搜索结果数据: 租户,平台, 登录用户, 搜索关键词, 搜索的商品结果List {"tenantcode":"", "platform":"IOS","loginName":"", "keywords":"手机","goodsList":[{"skuCode":"sku00001"

在hive中对于json的数据格式,可以使用get_json_object或json_tuple先解析然后查询. 也可以直接在hive中创建json格式的表结构,这样就可以直接查询,实战如下(hive-2.3.0版本): 1. 准备数据源 将以下内容保存为test.txt {"student":{"name":"king","age":11,"sex":"M"},"class&

先下结论: 看了hive 1.1.0 grouping sets 实现(从源码及执行计划都可以看出与kylin实现不一样),(前提是可累加,如sum函数)他并没有像kylin一样先按照group by 全字段聚合再上卷. hive实现就是无脑复制,可以理解成是 group by grouping sets 所有组合 然后 在union 起来(grouping sets会比后者少扫描grouping sets组合份原始数据. tez和sparksql grouping sets之所以快可能是跟ky

在Hive中,ORDER BY语句是对查询结果集进行整体的排序,最终将会产生一个reducer进行全局的排序,达到的最终结果是和传统的关系型数据库是一样的. 在数据量非常大的时候,全局排序的单个reducer将会成为性能瓶颈,有可能由于数据量过大而跑不出来结果. Hive中可以设置hive.mapred.mode为strict严格模式,这时候,Hive要求用户必须对order by语句加上limit 条数限制,防止排序数据集过大导致性能瓶颈. 在这里我不提sort by ,distribute

hive中grouping sets 数量较多时如何处理?    可以使用如下设置来 set hive.new.job.grouping.set.cardinality = 30; 这条设置的意义在于告知解释器,group by之前,每条数据复制量在30份以内.   grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法.   demo: select A, B, C, group_id, count(A) from tableName group by --

摘自 http://blog.itpub.net/26977915/viewspace-734114/ 在报表语句中经常要使用各种分组汇总,rollup和cube就是常用的分组汇总方式. 第一:group by rollup 1.如果使用诸如group by rollup(A,B,C)的方式分组,那么返回的分组结果是(A,B,C) (A,B) (A) (NULL) 一共四种结果.即从右到左递减,最后来个合计. 例如: SQL> select * from t; YEARS     MONTHS

scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hcon=new HiveContext(sc)warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for detailshcon: org.apache.spark.sql.hive.HiveCo

oracle group by中rollup和cube的区别: Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外,还支持ROLLUP和CUBE语句.CUBE ROLLUP 是用于统计数据的. 实验使用SCOTT用户的EMP表测试 1.仅使用GROUP BY分组,GROUP BY后的单列可以用括号,也可以不用.以下两种写法作用一样: SCOTT@bys1>SELECT deptno, avg(sal) FROM emp  GROUP BY deptno; SCOTT@bys1>SELECT

最近遇到一个情况,需要在内网系统中出一个统计报表.需要根据不同条件使用多个group by语句.需要将所有聚合的数据进行UNION操作来完成不同维度的统计查看. 直到发现在SQL SERVER 2008之后引入了GROUPING SETS这个对于GROUP BY的增强后,上面的需求实现起来就简单多了,下面我用AdventureWork中的表作为DEMO来解释一下GROUPING SETS. 假设我现在需要两个维度查询我的销售订单,查询T-SQL如下: 而使用SQL SERVER 2008之后新增

-- GROUPING SETS作为GROUP BY的子句,允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统计选项,可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起来. select device_id ,os_id ,app_id ,count(user_id) from test_xinyan_reg group by device_id,os_id,app_id grouping sets((device_id),(os_id),(device_id,o

参考:lxw大数据田地:http://lxw1234.com/archives/2015/04/193.htm 数据准备: CREATE EXTERNAL TABLE test_data ( month STRING, day STRING, cookieid STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile location '/user/jc_rc_ftp/test_data'; select

函数说明: 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 allcube 根据 group by 的维度的所有组合进行聚合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. -- grouping sets select order_id, departure_date, count(*) as cnt from ord_test group by order_i

Oracle的group by除了基本使用方法以外,还有3种扩展使用方法,各自是rollup.cube.grouping sets.分别介绍例如以下: 1.rollup 对数据库表emp.如果当中两个字段名为a,b,c. 假设使用group by rollup(a,b),首先会对(a,b)进行group by ,然后对 a 进行 group by .最后对全表进行 group by 操作. 例如以下查询结果: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZX

例1: hive -e" select type ,status ,count(1) from usr_info where pt='2015-09-14' group by type,status grouping sets ((type,status),( type),()); ">one.txt Grouping sets按照各种指定聚类汇总方式,如group by type,status grouping sets ((type,status),( type),()) 表

转:http://blog.csdn.net/shangboerds/article/details/5193211 大家对GROUP BY应该比较熟悉,如果你感觉自己并不完全理解GROUP BY,那么本文不适合你.还记得当初学习SQL的时候,总是理解不了GROUP BY的作用,经过好长时间才终于明白GROUP BY的真谛.当然,这和我本人笨也有关系,但是GROUP BY的确不好理解.本文将介绍DB2 GROUPING SETS.ROLLUP.CUBE的使用方法,这些关键字比GROUP BY更难

1.创建表 Staff CREATE TABLE [dbo].[Staff]( ,) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, [Money] [int] NULL, [CreateDate] [datetime] NULL ) ON [PRIMARY] GO 2.为Staff表填充数据 INSERT INTO [dbo].[Staff]([Name],[Sex],[Department],[Money],[CreateDate]) ,'2011-11-12' UNIO

大家对GROUP BY应该比较熟悉,如果你感觉自己并不完全理解GROUP BY,那么本文不适合你.还记得当初学习SQL的时候,总是理解不了GROUP BY的作用,经过好长时间才终于明白GROUP BY的真谛.当然,这和我本人笨也有关系,但是GROUP BY的确不好理解.本文将介绍DB2 GROUPING SETS.ROLLUP.CUBE的使用方法,这些关键字比GROUP BY更难理解,所以阅读本文的时候,一定要慢,仔细的分析,你理解的越多,需要记忆的就越少. 我们首先来看GROUPING SET

介绍 对于任何人而言,用T-SQL语句来写聚会查询都是工作中重要的一环.我们大家也都很熟悉GROUP BY子句来实现聚合表达式,但是如果打算在一个结果集中包含多种不同的汇总结果,可能会比较麻烦.我将举例展示给大家使用GROUPING SETS操作符来完成这个"混合的结果集". 或许当我们在打算分析较大规模的数据集时,不知道从何下手,此时处理这种情况最好的方式就是汇总数据,快速的得到一个数据预览. 在T-SQL中,使用GROUP BY子句在一个聚合查询中来汇总需要的数据.这个子句由一组表