HIVE 窗口及分析函数

HIVE 窗口及分析函数 使用场景
www.MyException.Cn   发布于：2013-07-20 11:07:48   浏览：49次 1

HIVE 窗口及分析函数 应用场景
窗口函数应用场景：
（1）用于分区排序
（2）动态Group By
（3）Top N
（4）累计计算
（5）层次查询

一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() 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
DENSE_RANK() 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
NTILE() 返回n分片后的值
ROW_NUMBER() 为每条记录返回一个数字

Rank、DENSE_RANK
RANK（）在出现等级相同的元素时预留为空，DENSE_RANK()不会。

Eg：某产品类型有两个并列第一

RANK()：第一二为1，第三位3

DENSE_RANK()：第一二为1，第三位2

SELECT
column_name,
RANK() OVER （ORDER BY column_name DESC） AS rank,
DENSE_RANK() OVER （ORDER BY SUM(column_name) DESC） AS dense_rank
FROM table_name
OVER 需要，括号内为编号顺序
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。

注意：order by 时，desc NULL 值排在首位，ASC时NULL值排在末尾

可以通过NULLS LAST、NULLS FIRST 控制

RANK() OVER (ORDER BY column_name DESC NULLS LAST)
PARTITION BY 分组排列顺序
RANK() OVER(PARTITION BY month ORDER BY column_name DESC)
这样，就会按照month 来分，即所需要排列的信息先以month 的值来分组，在分组中排序，各个分组间不干涉

CUBE,ROLLUP,GROUPING SETS() 详见：HIVE增强的聚合，也可以结合RANK()使用实现具体逻辑。

NTILE
按层次查询，如一年中，统计出工资前1/5之的人员的名单，使用NTILE分析函数,把所有工资分为5份，为1的哪一份就是我们想要的结果：
select empno,ename,sum(sal),ntile(5) over (order by sum(sal) desc nulls last) til from emp group by empno,ename;
ROW_NUMBER
ROW_NUMBER()从1开始，为每条记录返回一个数字
SELECT
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column_name DESC)AS row_name
FROM table_name;

二、窗口函数
可以计算一定范围内、一定值域内、或者一段时间内的累积和以及移动平均值等。
可以结合聚集函数SUM() 、AVG() 等使用。

可以结合FIRST_VALUE() 和LAST_VALUE()，返回窗口的第一个和最后一个值

（1）计算累计和

eg：统计1-12月的累积销量，即1月为1月份的值，2月为1.2月份值的和，3月为123月份的和，12月为1-12月份值的和

SELECT
month,SUM(amount) month_amount,
SUM( SUM(amount)) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_amount
FROM table_name
GROUP BY month
ORDER BY month;
其中：
SUM( SUM(amount)) 内部的SUM(amount)为需要累加的值，在上述可以换为 month_amount
ORDER BY month 按月份对查询读取的记录进行排序，就是窗口范围内的排序
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 定义起点和终点，UNBOUNDED PRECEDING 为起点，表明从第一行开始, CURRENT ROW为默认值，就是这一句等价于：
ROWS UNBOUNDED PRECEDING
PRECEDING：在前 N 行的意思。
FOLLOWING：在后 N 行的意思。

计算前3个月之间的和

SUM( SUM(amount)) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_amount
也可以
SUM( SUM(amount)) OVER (ORDER BY month 3 PRECENDING) AS cumulative_amount
前后一个月之间的和
SUM( SUM(amount)) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS cumulative_amount
窗体第一条和最后一条的值
FIRST_VALUE(SUM(amount)) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS xxxx;

LAST_VALUE(SUM(amount)) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS xxxx;

三、LAG、LEAD
获得相对于当前记录指定距离的那条记录的数据
LAG()为向前、LEAD()为向后
LAG(column_name1,1) OVER(ORDER BY column_name2)

LEAG(column_name1,1) OVER(ORDER BY column_name2)
这样就获得前一条、后一条的数据

四、FIRST、LAST
获得一个排序分组中的第一个值和组后一个值。可以与分组函数结合
SELECT
MIN(month) KEEP(DENSE_RANK FIRST ORDER BY SUM(amount)) AS highest_sales_month,
MIN(month) KEEP(DENSE_RANK LAST ORDER BY SUM(amount)) AS lows_sales_month
FROM table_name
GROUP BY month
ORDER BY month;
这样就可以求得一年中销量最高和最低的月份。
输出的是月份，但是用SUM(amount)来判断。