hive 不同维度聚合 grouping sets 使用详情

当结构数据表中,多列维度字段场景,
需要看不同维度聚合后的数据集时。

整体 demo sql

复制代码
select	
			if(CAST (GROUPING__ID AS INT) & 8=0, A, 'all') as A
			,if(CAST (GROUPING__ID AS INT) & 4=0, B, 'all') as B
			,C
			,D
from table_name
where dt = '${dt}'
group by
			A
			,B
			,C
			,D	
GROUPING SETS(
			(A)		
			,(B)
			,(C)	
			,(D)	
			
			,(A,B)	
			,(A,C)
			,(A,D)
			,(B,C)	
			,(B,D)	
			,(C,D)	
			
			,(A,B,C)	
			,(A,B,D)	
			,(A,C,D)	
			,(B,C,D)	
			
			,(A,B,C,D)	

下面进行sql逐步拆解分析(建议三个模块结合着看,会更快理解该语法)

1.第一模块

复制代码
select	
			-- A 的二进制为 8 ,如果 GROUPING__ID & 8=0 则取A值,否值为 all 
			if(CAST (GROUPING__ID AS INT) & 8=0, A, 'all') as A
			
			-- & 运算符使用
			--	0	1	1	1	二进制数对应的十进制数为	7
			--	1	0	0	0	二进制数对应的十进制数为	8
			--	演示 7 & 8(1表示 真 、0表示 假;真真得真,真假得假,假假得假)
			--	0	1	1	1
			--	1	0	0	0
			-----------------
			--	0	0	0	0	该二进制对应的十进制为0
			-- 则 7 & 8 =0
			
			
			-- A 的二进制为 4 ,如果 GROUPING__ID & 4=0 则取B值,否值为 all 
			,if(CAST (GROUPING__ID AS INT) & 4=0, B, 'all') as B
			,C
			,D

2.第二模块 (接着第一模块叙述)

复制代码
from table_name
where dt = '${dt}'
group by
			A
			,B
			,C
			,D
			
--	A	B	C	D	出现在 group by 后的位置
--	3	2	1	0	二进制排位(最先出现在group by 后的排二进制最高位)
--	8	4	2	1	二进制转化为十进制值

3.第三模块(接着第二模块叙述)

复制代码
GROUPING SETS(
			(A)		-- GROUPING__ID 值为 7
			,(B)	-- GROUPING__ID 值为 11
			,(C)	-- GROUPING__ID 值为 13
			,(D)	-- GROUPING__ID 值为 14
			
			,(A,B)	-- GROUPING__ID 值为 3
			,(A,C)	-- GROUPING__ID 值为 5
			,(A,D)	-- GROUPING__ID 值为 6
			,(B,C)	-- GROUPING__ID 值为 9
			,(B,D)	-- GROUPING__ID 值为 10
			,(C,D)	-- GROUPING__ID 值为 12
			
			,(A,B,C)	-- GROUPING__ID 值为 1
			,(A,B,D)	-- GROUPING__ID 值为 2
			,(A,C,D)	-- GROUPING__ID 值为 4
			,(B,C,D)	-- GROUPING__ID 值为 8
			
			,(A,B,C,D)	-- GROUPING__ID 值为 0 
)

附加测试语法

复制代码
-- 将二进制化转化为十进制
rpad(reverse(bin(cast(GROUPING__ID AS bigint))),16,'0') 
相关推荐
Nefu_lyh1 小时前
【Hive】七、Hive 函数:聚合 / 统计 / 分位数 / 集合 / 高级分组
数据仓库·hive·hadoop
阿 才1 小时前
跟文件系统(busybox)的构建
大数据·hadoop·分布式
ACP广源盛139246256733 小时前
IX7008 PCIe 交换芯片@ACP#RTX Spark 经济型 8 口扩展芯片(对比 ASM1806)
大数据·人工智能·分布式·嵌入式硬件·gpt·spark·电脑
ACP广源盛139246256734 小时前
IX6012 PCIe 交换芯片@ACP#RTX Spark 入门级 12 口存储外设扩展方案(对比 ASM1812)
大数据·人工智能·分布式·嵌入式硬件·gpt·spark·电脑
KANGBboy4 小时前
hive UDF函数
数据仓库·hive·hadoop
暴躁小师兄数据学院1 天前
【AI大数据工程师特训笔记】第15讲:大数据环境安装
大数据·hadoop·flink·spark
王小王-1231 天前
基于 Hadoop + Flask 的电动汽车数据分析与可视化系统设计与实现
hadoop·数据分析·flask·电动汽车·新能源汽车数据分析·新能源汽车销量分析·新能源汽车销售分析
木心术11 天前
在NVIDIA DGX Spark上部署NemoClaw的实际操作方案以及实际应用便利性。
大数据·分布式·spark
云器科技1 天前
螳螂科技:从组装到统一,如何用云器 Lakehouse 完美替代“MC+DW+ADB”三件套?
数据库·数据仓库·人工智能
王小王-1231 天前
基于机器学习与Hadoop的心脏病数据分析与可视化设计与实现
hadoop·机器学习·数据分析·心脏病预测