HiveSQL题——窗口函数(lag/lead)

一、窗口函数的知识点

[1.1 窗户函数的定义](#1.1 窗户函数的定义)

[1.2 窗户函数的语法](#1.2 窗户函数的语法)

[1.3 窗口函数分类](#1.3 窗口函数分类)

[1.4 前后函数:lag/lead](#1.4 前后函数:lag/lead)

二、实际案例

[2.1 股票的波峰波谷](#2.1 股票的波峰波谷)

[0 问题描述](#0 问题描述)

[1 数据准备](#1 数据准备)

[2 数据分析](#2 数据分析)

[3 小结](#3 小结)

[2.2 前后列转换（面试题）](#2.2 前后列转换（面试题）)

[0 问题描述](#0 问题描述)

[1 数据准备](#1 数据准备)

[2 数据分析](#2 数据分析)

[3 小结](#3 小结)

一、窗口函数的知识点

1.1 窗户函数的定义

窗口函数可以拆分为【窗口+函数】。窗口函数官网指路：LanguageManual WindowingAndAnalytics - Apache Hive - Apache Software Foundationhttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics

窗口：定义函数计算范围（窗口函数：针对分组后的数据，从逻辑角度指定计算的范围，并没有从物理上真正的切分，只有group by 是物理分组，真正意义上的分组）
函数：定义函数计算逻辑
窗口函数的位置 ：跟sql里面聚合函数 的位置一样，from -> join -> on -> where -> group by->select 后面的普通字段，窗口函数 -> having -> order by -> lmit 。**窗口函数不能跟聚合函数同时出现。**聚合函数包括count、sum、 min、max、avg。
sql 执行顺序 ：from -> join -> on -> where -> group by->select 后面的普通字段，聚合函数-> having -> order by -> limit

1.2 窗户函数的语法

<窗口函数>window_name over ( [partition by 字段...] [order by 字段...] [窗口子句] )

window_name：给窗口指定一个别名。
over：用来指定函数执行的窗口范围，如果后面括号中什么都不写，即over() ，意味着窗口包含满足where 条件的所有行，窗口函数基于所有行进行计算。
符号[] 代表：可选项； | ：代表二选一
partition by 子句：窗口按照哪些字段进行分组，窗口函数在不同的分组上分别执行。分组间互相独立。
order by 子句 :每个partition内部按照哪些字段进行排序，如果没有partition ，那就直接按照最大的窗口排序，且默认是按照升序（asc）排列。

窗口子句：显示声明范围（不写窗口子句的话，会有默认值）。常用的窗口子句如下：

  rows between unbounded preceding and  unbounded following; -- 上无边界到下无边界（一般用于求 总和）
  rows between unbounded preceding and current row;  --上无边界到当前记录(累计值)
  rows between 1 preceding and current row; --从上一行到当前行
  rows between 1 preceding and 1 following; --从上一行到下一行
  rows between current row and 1 following; --从当前行到下一行

**ps:**over()里面有order by子句，但没有窗口子句时，即： <窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... )，此时窗口子句是有默认值的-> rows between unbounded preceding and current row (上无边界到当前行)。

此时窗口函数语法：<窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... ) 等价于

<窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... rows between unbounded preceding and current row)

需要注意有个特殊情况：当order by 后面跟的某个字段是有重复行的时候 ， <窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... ) 不写窗口子句的情况下，窗口子句的默认值是：range between unbounded preceding and current row(上无边界到当前相同行的最后一行)。

因此，遇到order by 后面跟的某个字段出现重复行，且需要计算【上无边界到当前行】，那就需要手动指定窗口子句 rows between unbounded preceding and current row，偷懒省略窗口子句会出问题~

ps: 窗口函数的执行顺序是在where之后，所以如果where子句需要用窗口函数作为条件，需要多一层查询，在子查询外面进行。

【例如】求出登录记录出现间断的用户Id

sql 复制代码

select
    id
from (
         select
             id,
             login_date,
             lead(login_date, 1, '9999-12-31')
                  over (partition by id order by login_date) next_login_date
             --窗口函数 lead(向后取n行)
             --lead(column1,n,default)over(partition by column2 order by column3) 查询当前行的后边第n行数据，如果没有就为null
         from (--用户在同一天可能登录多次，需要去重
                  select
                      id,
                      date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd') as login_date
                  from user_log
                  group by id, date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd')
              ) tmp1
     ) tmp2
where  datediff(next_login_date, login_date) >=2
group by id;

窗口函数本身也有执行顺序：**<窗口函数>over ( partition by order by 窗口子句 )**的执行顺序：over -> partition by -> order by -> 窗口子句 -> 函数

1.3 窗口函数分类

哪些函数可以是窗口函数呢？(放在over关键字前面的)

聚合函数

sql 复制代码

sum(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
count(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
max(column) over  (partition by .. order by .. 窗口子句);
min(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
avg(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);

ps : 高级聚合函数：

collect_list 收集并形成list集合，结果不去重;

collect_set 收集并形成 set 集合，结果去重;

举例：

sql 复制代码

--每个月的入职人数以及姓名

select 
month(replace(hiredate,'/','-')),
    count(*) as cnt,
    collect_list(name) as name_list
from employee
group by month(replace(hiredate,'/','-'));


/*
输出结果
month  cn  name_list
4	    2	["宋青书","周芷若"]
6	    1	["黄蓉"]
7	    1	["郭靖"]
8	    2	["张无忌","杨过"]
9	    2	["赵敏","小龙女"]

*/

排序函数

rank() 、row_number() 、dense_rank() 函数不支持自定义窗口子句。

sql 复制代码

--  顺序排序------1、2、3
row_number() over(partition by .. order by .. )

--  并列排序，跳过重复序号------1、1、3（横向加）
rank() over(partition by .. order by .. )

-- 并列排序，不跳过重复序号------1、1、2（纵向加）
dense_rank()  over(partition by .. order by .. )

前后函数

sql 复制代码

-- 取得column列的前n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lag(column,n,default) over(partition by order by) as lag_test
-- 取得column列的后n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lead(column,n,default) over(partition by order by) as lead_test

头尾函数

sql 复制代码

---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，则跳过
first_value(column,true) over (partition by ..order by.. 窗口子句) 

---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，不跳过
first_value(column,false) over (partition by ..order by.. 窗口子句)

--- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值，则跳过
last_value(column,true) over (partition by ..order by.. 窗口子句) 

--- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值,不跳过
last_value(column,false) over (partition by ..order by.. 窗口子句)

1.4 前后函数:lag/lead

lead和lag函数，这两个函数一般用于计算差值，上面已介绍其语法。lag 和 lead 函数不支持自定义窗口子句。

-- 取得column列的前n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lag(column,n,default) over(partition by order by) as lag_test
-- 取得column列的后n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lead(column,n,default) over(partition by order by) as lead_test

二、实际案例

2.1 股票的波峰波谷

0 问题描述

求股票的波峰Crest 和波谷trough

TypeScript 复制代码

波峰：当天的股票价格大于前一天和后一天
波谷：当天的股票价格小于前一天和后一天

1 数据准备

sql 复制代码

create table if not exists table2
(
    id     int comment '股票id',
    dt     string comment '日期',
    price  int comment '价格'
)
    comment '股票价格波动信息';

insert overwrite table table2 values
(1,'2019-01-01',10001),
(1,'2019-01-03',1001),
(1,'2019-01-02',1001),
(1,'2019-01-04',1000),
(1,'2019-01-05',1002),
(1,'2019-01-06',1003),
(1,'2019-01-07',1004),
(1,'2019-01-08',998),
(1,'2019-01-09',997),
(2,'2019-01-01',1002),
(2,'2019-01-02',1003),
(2,'2019-01-03',1004),
(2,'2019-01-04',998),
(2,'2019-01-05',999),
(2,'2019-01-06',997),
(2,'2019-01-07',996);

2 数据分析

此题容易理解，利用lag()和lead()函数便可以解决。

sql 复制代码

select
    id,
    dt,
    price,
    case
        when price > lag_price and price > lead_price then 'crest'
        when price < lag_price and price < lead_price then 'trough'
        end as price_type
from (
         select
             id,
             dt,
             price,
             lag(price, 1) over (partition by id order by dt)  as lag_price,
             lead(price, 1) over (partition by id order by dt) as lead_price
         from table2
     ) tmp1;

3 小结

lead和lag函数一般用于计算当前行与上一行，或者当前行与下一行之间的差值。在用户间断登陆问题中也遇到过此函数。指路：HiveSQL题------用户连续登陆-CSDN博客文章浏览阅读220次，点赞4次，收藏3次。HiveSQL题------用户连续登陆https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135900251?spm=1001.2014.3001.5501

2.2 前后列转换（面试题）

0 问题描述

表temp包含A,B 两列，使用SQL对该B列进行处理，形成C列。按照A列顺序，B列值不变，C列累计技术 B列值变化，则C列重新开始计数，如图所示

1 数据准备

sql 复制代码

with table4 as (
    select 2010 as A,1 as B
    union all
    select 2011 as A,1 as B
    union all
    select 2012 as A,1 as B
    union all
    select 2013 as A,0 as B
    union all
    select 2014 as A,0 as B
    union all
    select 2015 as A,1 as B
    union all
    select 2016 as A,1 as B
    union all
    select 2017 as A,1 as B
    union all
    select 2018 as A,0 as B
    union all
    select 2019 as A,0 as B
)

2 数据分析

sql 复制代码

with table4 as (
    select 2010 as A,1 as B
    union all
    select 2011 as A,1 as B
    union all
    select 2012 as A,1 as B
    union all
    select 2013 as A,0 as B
    union all
    select 2014 as A,0 as B
    union all
    select 2015 as A,1 as B
    union all
    select 2016 as A,1 as B
    union all
    select 2017 as A,1 as B
    union all
    select 2018 as A,0 as B
    union all
    select 2019 as A,0 as B
)

select
    A,
    B,
    row_number() over (partition by T order by A) as C
from (
         select
             A,
             B,
             --over (order by A) 本质是 ：over(order by rows between unbounded preceding and current row )
             --省略的是：上无边界到当前行
             sum(change) over (order by A) T
         from (
                  select
                      A,
                      B,
                      -- 向上取一行，取不到的记为0
                      lag(B, 1, 0) over (order by A) as Lag,
                      case
                          when B <> lag(B, 1, 0) over (order by A) then 1
                          else 0
                          end   as change
                  from table4
              ) tmp1
     ) tmp2;

3 小结

lead /lag函数常用于差值计算。