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,a

1. GROUPING SETS 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维度,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. 为方便理解,以testdb.test_1为例: hive> use testdb; hive> desc test_1; user_id string      id                 device_id      string      设备类型:手

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,下面是几个实例可以帮助我们了解, 以acorn_3g.test_xinyan_reg为例: [dp@YZSJHL19-87 xjob]$ h

cube  rollup NVL (expr1, expr2)->expr1为NULL,返回expr2:不为NULL,返回expr1.注意两者的类型要一致 NVL2 (expr1, expr2, expr3) ->expr1不为NULL,返回expr2:为NULL,返回expr3.expr2和expr3类型不同的话,expr3会转换为expr2的类型 NULLIF (expr1, expr2) ->相等返回NULL,不等返回expr1

在我们制作报表的时候常常需要分组聚合.多组聚合和总合.如果通过另外的T-SQL语句来聚合难免性能太差.如果通过报表工具的聚合功能虽说比使用额外的T-SQL语句性能上要好很多,不过不够干脆,还是需要先生成整个结果集然后再聚合,而且最最重要的时很多情况下报表的聚合功能可能没办法达到我们需要的效果.GROUPING SETS, CUBE, ROLLUP, GROUPING, GROUPING_ID这几个聚合函数的作用就是在原始语句的基础上完成很多像财务报表需要的聚合功能. GROUPING SETS相

java常用数据格式转化,类似数据库group by cube rollup单循环一条sql返回格式如:List<Map<String, List<Record>>> List<Record> operationList = operationService.getByUserId(getCurrentUserId(), "qxpt");List<Map<String, Object>> showList = ne

cube 数据立方体(Data Cube),是多维模型的一个形象的说法.(关于多维模型这里不讲述,在数据仓库设计过程中还挺重要的,有兴趣自行查阅) 立方体其本身只有三维,但多维模型不仅限于三维模型,可以组合更多的维度 为什么叫数据立方体? 一方面是出于更方便地解释和描述,同时也是给思维成像和想象的空间: 另一方面是为了与传统关系型数据库的二维表区别开来 下图为数据立方体的形象图 其实并不用把cube理解得很高大上,只要理解为分别按照不同维度进行聚合. hive中也有cube函数,可以实现多个任意

本文通过例子展示sum, rollup, cube, grouping的用法. //首先建score表 create table score( class  nvarchar2(20), course   nvarchar2(20), stu_no  number(5), stu_name nvarchar2(20), score   number(2)); //插入数据 insert into score values ('Class_A','Math',10001,'Tough1',95);

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

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

Hive的分析函数又叫窗口函数,在oracle中就有这样的分析函数,主要用来做数据统计分析的. Lag和Lead分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的前N行的数据(Lag)和后N行的数据(Lead)作为独立的列.这种操作可以代替表的自联接,并且LAG和LEAD有更高的效率,其中over()表示当前查询的结果集对象,括号里面的语句则表示对这个结果集进行处理.   函数介绍 LAG LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值参数1为列名,参数2为往上第n行(可选,默认为1),

最近在优化一个报表系统.leader 提示我可以用cube函数.在此记录一下使用: 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)  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. 也就是可以合并我们的一些组内group by系列任务. 2)案例:

ROWS BETWEEN含义,也叫做WINDOW子句: PRECEDING:往前 FOLLOWING:往后 CURRENT ROW:当前行 UNBOUNDED:起点,UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点, UNBOUNDED FOLLOWING:表示到后面的终点 AVG(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行 AVG(pv) OVER(PARTITION BY cook

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

-- 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

http://yugouai.iteye.com/blog/1908121 分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行.开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化 drop table if exists student; create table student(   name           string,   class          tinyint,   cooperat

hive窗口函数/分析函数 在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum().avg().max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数.窗口函数又叫OLAP函数/分析函数,窗口函数兼具分组和排序功能. 窗口函数最重要的关键字是 partition by 和 order by. 具体语法如下:over (partition by xxx order by xx

分析函数cube和rollup魅力首先请看下面例子1)创建表create table group_test (group_id int, job varchar2(10), name varchar2(10), salary int);2)初始化表insert into group_test values (10,'Coding', 'Bruce',1000);insert into group_test values (10,'Programmer','Clair',1000);insert

SQLSERVER中的ALL.PERCENT.CUBE关键字.ROLLUP关键字和GROUPING函数 先来创建一个测试表 USE [tempdb] GO )) GO INSERT INTO [#temptb] ( [id], [NAME] ) ,'中国' UNION ALL ,'中国' UNION ALL ,'英国' UNION ALL ,'英国' UNION ALL ,'美国' UNION ALL ,'美国' UNION ALL SELECT null, '法国' UNION ALL ,'法

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

其实还是写一个Demo 比较好 USE tempdb IF OBJECT_ID( 'dbo.T1' , 'U' )IS NOT NULL BEGIN DROP TABLE dbo.T1; END; GO CREATE TABLE dbo.T1 ( id INT , productName ) , price MONEY , num INT , amount INT , operatedate DATETIME ) GO DECLARE @i INT DECLARE @rand MONEY DEC