本文主要是介绍Hive-2.HiveQL查询中分析函数，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！
1 RANK()函数
返回数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位
2 DENSE_RANK()函数
返回数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位
3 NTILE()函数
返回n分片后的值
4 ROW_NUMBER()
为每条记录返回一个数字
5 分析函数案例实战
针对分组后，对组内数据进行排序
(1)Rank函数返回一个唯一的值，除非遇到相同的数据时，此时所有相同数据的排名是一样的， 同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。
(2)Dense_rank函数返回一个唯一的值，除非当碰到相同数据时，此时所有相同数据的排名都是一样的。
(3)Row_number函数返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序依次递增。
1、创建表
| create table student_info( S_ID int, COURSE string, SCORE int, CLASS_ID int ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
|
2、初始化数据
| 1000 math 70 1 1000 china 80 1 1000 oracle 90 1 1001 math 80 1 1001 china 75 1 1001 oracle 78 1 1002 math 81 2 1002 china 76 2 1002 oracle 77 2 1003 math 80 2 1003 china 75 2 1003 oracle 78 2 |
3、统计查询
排名/排序的时候，有时候，我们会想到利用伪列rownum，利用rownum确实可以解决某些场景下的问题(但是相对也比较复杂)，而且有些
场景下的问题却很难解决
3.1 每个班级同一个科目的成绩排名
| select S_ID,CLASS_ID,COURSE,SCORE, rank() over (partition by CLASS_ID,COURSE order by SCORE desc ) rk, dense_rank() over (partition by CLASS_ID,COURSE order by SCORE desc ) drk, row_number() over (partition by CLASS_ID,COURSE order by SCORE desc ) rn from student_info
s_id class_id course score rk drk rn 1000 1 china 80 1 1 1 1001 1 china 75 2 2 2 1001 1 math 80 1 1 1 1000 1 math 70 2 2 2 1000 1 oracle 90 1 1 1 1001 1 oracle 78 2 2 2 1002 2 china 76 1 1 1 1003 2 china 75 2 2 2 1002 2 math 81 1 1 1 1003 2 math 80 2 2 2 1003 2 oracle 78 1 1 1 1002 2 oracle 77 2 2 2
|
3.2 统计每门课程的成绩排名
| select S_ID,COURSE,SCORE, rank() over (partition by COURSE order by SCORE desc ) rk , dense_rank() over (partition by course order by score desc) drk, row_number() over(partition by course order by score desc) rn from student_info;
s_id course score rk drk rn 1000 china 80 1 1 1 1002 china 76 2 2 2 1001 china 75 3 3 3 1003 china 75 3 3 4 1002 math 81 1 1 1 1001 math 80 2 2 2 1003 math 80 2 2 3 1000 math 70 4 3 4 1000 oracle 90 1 1 1 1001 oracle 78 2 2 2 1003 oracle 78 2 2 3 1002 oracle 77 4 3 4
|
3.3 统计每门课程的成绩排名前2名的人员
| select * from ( select S_ID,COURSE,SCORE, rank() over (partition by COURSE order by SCORE desc ) rk , dense_rank() over (partition by course order by score desc) drk, row_number() over(partition by course order by score desc) rn from student_info) t where t.drk<=2
t.s_id t.course t.score t.rk t.drk t.rn 1000 china 80 1 1 1 1002 china 76 2 2 2 1002 math 81 1 1 1 1001 math 80 2 2 2 1003 math 80 2 2 3 1000 oracle 90 1 1 1 1001 oracle 78 2 2 2 1003 oracle 78 2 2 3
|
注意：如果只是简单的想到去用rownum <= 2 得到的结果显然不可能是正确的。
这篇关于Hive-2.HiveQL查询中分析函数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！
