Groupings sets详解

2024-08-24 05:44
文章标签 详解 sets groupings

本文主要是介绍Groupings sets详解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

  • 概要
  • 使用方法介绍
  • 示例

概要

GROUPING SETS在SELECT语句中的使用,它扩展了GROUP BY的功能,允许一次性执行多种分组操作,提高了查询效率。hive,spark,presto中都有此函数。以下介绍以sparksql为例;

使用方法介绍

首先需要提醒一点的是,hql中和sparksql中虽然均有grouping sets函数,可是grouping__id顺序确是相反的,一般情况我们习惯了hql中保持一致,需要脚本中增加:set spark.grouping.sets.reference.hive=true;

基本使用,是在group by 维度值后,使用grouping sets ((a,b,c),(a,b),©)像这样;

SELECT a, b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a, b GROUPING SETS ( (a,b), a)
###等价于
SELECT a, b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a, b
UNION
SELECT a, null, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a

示例

有这样一份数据,统计了不同维度下用户数和浏览次数,维度有日期(day),平台(platform)和频道(channel);

具体代码如下:

select day,platform,channel,sum(pv) as pv,sum(imei_num) as imei_num
from 
(SELECT  day,if((cast(grouping__id as int) & 1) = 0,'ALL',platform) as platform,if((cast(grouping__id as int) & 2) = 0,'ALL',channel) as channel,SUM(pv) as pv,imei,max(if(pv>0,1,0)) as imei_num
FROM tmp_read_pv
GROUP BY  platform, channel,day,imei
GROUPING SETS ( 
(platform,channel,imei,day),
(platform,imei,day),
(channel,imei,day),
(imei,day))) tt GROUP BY  platform, channel,day;

一般情况下,涉及到人数去重,我们习惯于嵌套两层,最里面一层加上imei维度,最外面再把imei去掉;

现在思考一个问题,如果我们维度比较多,比如有8个维度,里面还涉及到去重指标,我们该怎么做呢?如果直接使用grouping sets
再加上imei,共有9个维度,直接写需要 2 9 2^9 29行,如果直接用with cube,因为里面有imei数据量比较大,几乎跑不动。那该如何呢?

方法:多段使用grouping sets ,比如你有9个(加imei)维度,你可以第一次先group by 5个(加imei)维度,其他几个维度当做指标
,此时4个维度,都有all枚举值,第二次使用grouping sets ,group by 两个维度,再加上第一次的5个,剩下两个依然当做指标,grouping sets里面需要注意一下,这4个维度不用再增加ALL枚举值,此时这两个维度也有all枚举值,最后一次再新增两个维度,group by 两个维度,再加上前两次的7个维度,注意事项同上,此时最后两个维度也有ALL枚举值。在最后把imei维度去掉再聚合一层,就能得出最终结果;

这篇关于Groupings sets详解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1101610

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