hive窗口函数语法
在前言中我们已经说了avg()、sum()、max()、min()是分析函数,而over()才是窗口函数,下面我们来看看over()窗口函数的语法结构、及常与over()一起使用的分析函数
- over()窗口函数的语法结构
- 常与over()一起使用的分析函数
- 窗口函数总结
1、over()窗口函数的语法结构
over()函数中包括三个函数:包括分区partition by 列名
、排序order by 列名
、指定窗口范围rows between 开始位置 and 结束位置
。我们在使用over()窗口函数时,over()函数中的这三个函数可组合使用也可以不使用。
over()函数中如果不使用这三个函数,窗口大小是针对查询产生的所有数据,如果指定了分区,窗口大小是针对每个分区的数据。
1.over() 默认此时每一行的窗口都是所有的行
select *,count(1) over() from business;
2.over(order by orderdate)
orderdate=1的窗口只有一行,orderdate=2的窗口包括orderdate=2017-01-01,orderdate=2017-01-02
select *,count(1) over(order by orderdate) from business;
3.over(partition by name)每一行根据 name来区分窗口
select *,sum(cost) over(partition by name) from business;
4.over(partition by name order by id) 每一行根据 name来区分窗口,再根据order by 取具体的范围
select *,sum(cost) over(partition by name order by orderdate) from business;
6 over()函数中的三个函数讲解
order by
order by是排序的意思,是该窗口中的
A、partition bypartition by
可理解为group by 分组。over(partition by 列名)
搭配分析函数时,分析函数按照每一组每一组的数据进行计算的。
B、rows between 开始位置 and 结束位置
是指定窗口范围,比如第一行到当前行。而这个范围是随着数据变化的。over(rows between 开始位置 and 结束位置)
搭配分析函数时,分析函数按照这个范围进行计算的。
窗口范围说明:
我们常使用的窗口范围是ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW(表示从起点到当前行)
,常用该窗口来计算累加。
PRECEDING:往前
2、常与over()一起使用的分析函数:
2.1 聚合类
avg()、sum()、max()、min()
2.2 排名类
row_number()按照值排序时产生一个自增编号,不会重复(如:1、2、3、4、5、6)
rank() 按照值排序时产生一个自增编号,值相等时会重复,会产生空位(如:1、2、3、3、3、6)
dense_rank() 按照值排序时产生一个自增编号,值相等时会重复,不会产生空位(如:1、2、3、3、3、4)
2.3 其他类
lag(列名,往前的行数,[行数为null时的默认值,不指定为null]),可以计算用户上次购买时间,或者用户下次购买时间。或者上次登录时间和下次登录时间
lead(列名,往后的行数,[行数为null时的默认值,不指定为null])
ntile(n) 把有序分区中的行分发到指定数据的组中,各个组有编号,编号从1开始,对于每一行,ntile返回此行所属的组的编号
3、窗口函数总结:
其实窗口函数逻辑比较绕,我们可以把窗口理解为对表中的数据进行分组,排序等计算。要真正的理解HIVE窗口函数,还是要结合练习题才行。下面我们开始HIVE窗口函数的练习吧!