文章目录
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- [一、数学运算（Arithmetic Operations）](#一、数学运算（Arithmetic Operations）)
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- [1.1 基本算术运算符](#1.1 基本算术运算符)
- [1.2 数学函数](#1.2 数学函数)
- [1.3 三角函数](#1.3 三角函数)
- [二、逻辑运算（Logical Operations）](#二、逻辑运算（Logical Operations）)
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- [2.1 比较运算符](#2.1 比较运算符)
- [2.2 逻辑运算符](#2.2 逻辑运算符)
- [2.3 CASE 条件表达式](#2.3 CASE 条件表达式)
- 三、数值运算与聚合
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- [3.1 类型转换函数](#3.1 类型转换函数)
- [3.2 聚合计算](#3.2 聚合计算)
- [3.3 窗口计算（具体详见另一篇：Hive函数）](#3.3 窗口计算（具体详见另一篇：Hive函数）)
- [四、条件函数（Conditional Functions）](#四、条件函数（Conditional Functions）)
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- [4.1 函数清单一览](#4.1 函数清单一览)
- [4.2 详解 + 示例](#4.2 详解 + 示例)
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- [① IF](#① IF)
- [② COALESCE（最常用！）](#② COALESCE（最常用！）)
- [③ NVL（COALESCE 的简化版，只支持两个参数）](#③ NVL（COALESCE 的简化版，只支持两个参数）)
- [④ CASE WHEN（最灵活）](#④ CASE WHEN（最灵活）)
- [⑤ NULLIF](#⑤ NULLIF)
- [⑥ ISNULL / ISNOTNULL](#⑥ ISNULL / ISNOTNULL)
- [4.3 易错点 ⚠️](#4.3 易错点 ⚠️)
- [五、日期函数（Date Functions）](#五、日期函数（Date Functions）)
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- [5.1 函数清单一览（按用途分类）](#5.1 函数清单一览（按用途分类）)
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- [📌 获取当前时间](#📌 获取当前时间)
- [📌 时间戳 ↔ 字符串/日期 转换](#📌 时间戳 ↔ 字符串/日期 转换)
- [📌 日期组件提取](#📌 日期组件提取)
- [📌 日期运算](#📌 日期运算)
- [5.2 详解 + 示例](#5.2 详解 + 示例)
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- [① 当前时间](#① 当前时间)
- [② Unix 时间戳 ↔ 字符串（最常用！）](#② Unix 时间戳 ↔ 字符串（最常用！）)
- [③ 日期组件提取](#③ 日期组件提取)
- [④ 日期加减](#④ 日期加减)
- [⑤ 截断 & 格式化](#⑤ 截断 & 格式化)
- [⑥ 时区处理](#⑥ 时区处理)
- [5.3 易错点 ⚠️](#5.3 易错点 ⚠️)
- [六、字符串函数（String Functions）](#六、字符串函数（String Functions）)
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- [6.1 函数清单一览（按用途分类）](#6.1 函数清单一览（按用途分类）)
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- [📌 长度 & 大小写](#📌 长度 & 大小写)
- [📌 截取 & 拼接](#📌 截取 & 拼接)
- [📌 去空格 & 填充](#📌 去空格 & 填充)
- [📌 查找 & 替换](#📌 查找 & 替换)
- [📌 拆分 & 解析](#📌 拆分 & 解析)
- [📌 编码 & 类型转换](#📌 编码 & 类型转换)
- [6.2 详解 + 示例](#6.2 详解 + 示例)
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- [① 长度与大小写](#① 长度与大小写)
- [② 截取与拼接](#② 截取与拼接)
- [③ 去空格 & 填充](#③ 去空格 & 填充)
- [④ 查找与替换](#④ 查找与替换)
- [⑤ 拆分与 JSON](#⑤ 拆分与 JSON)
- [⑥ URL 解析](#⑥ URL 解析)
- [6.3 易错点 ⚠️](#6.3 易错点 ⚠️)
- [6.4 速查表（按使用频率排序）](#6.4 速查表（按使用频率排序）)
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一、数学运算（Arithmetic Operations）
Hive 支持标准 SQL 的数学运算符，用于数值计算。
1.1 基本算术运算符
sql
-- 加、减、乘、除、取余
SELECT
10 + 5 AS addition, -- 15
10 - 5 AS subtraction, -- 5
10 * 5 AS multiplication, -- 50
10 / 3 AS division, -- 3.3333
10 % 3 AS modulus, -- 1
10 DIV 3 AS integer_division -- 3 (Hive 3.0+)
FROM table_name LIMIT 1;1.2 数学函数
sql
-- 常用数学函数
SELECT
ABS(-10) AS absolute, -- 10（绝对值）
ROUND(3.14159, 2) AS round2, -- 3.14（四舍五入）
CEIL(3.2) AS ceiling, -- 4（向上取整）
FLOOR(3.8) AS floor, -- 3（向下取整）
POWER(2, 3) AS power, -- 8.0（平方）
SQRT(16) AS sqrt, -- 4.0（开根）
EXP(1) AS exp, -- 2.71828（e的n次方）
LN(10) AS ln, -- 2.30259（log2）
LOG10(100) AS log10, -- 2.0（log10）
RAND() AS random, -- 0.0~1.0随机数（随机数）
SIGN(-5) AS sign_negative -- -1（符号函数（取正负号））
FROM table_name LIMIT 1;1.3 三角函数
sql
-- 角度弧度转换
SELECT
SIN(RADIANS(30)) AS sin30, -- 0.5
COS(0) AS cos0, -- 1.0
TAN(PI()/4) AS tan45, -- 1.0
DEGREES(PI()) AS degrees -- 180.0
FROM table_name LIMIT 1;二、逻辑运算（Logical Operations）
用于条件判断和布尔运算，返回 TRUE/FALSE/NULL。
2.1 比较运算符
支持：
等值(=)、不等值(!= 或 <>)、小于(<)、小于等于(<=)、大于(>)、大于等于(>=)
字符串比较（字典序）
BETWEEN
LIKE 模糊匹配
sql
SELECT
-- 数值比较
10 > 5 AS greater_than, -- TRUE
10 <= 10 AS less_equal, -- TRUE
10 != 5 AS not_equal, -- TRUE
10 <> 5 AS not_equal2, -- TRUE
-- 字符串比较（字典序）
'apple' < 'banana' AS str_compare, -- TRUE
-- BETWEEN
15 BETWEEN 10 AND 20 AS between, -- TRUE
-- IN
'red' IN ('red', 'blue', 'green') AS in_set, -- TRUE
-- LIKE 模糊匹配
'hello' LIKE 'he%' AS like_match, -- TRUE
'data' LIKE 'd_t_' AS like_single -- TRUE
FROM table_name LIMIT 1;2.2 逻辑运算符
sql
SELECT
-- AND/OR/NOT
(10 > 5) AND (3 < 4) AS and_result, -- TRUE
(10 < 5) OR (3 < 4) AS or_result, -- TRUE
NOT (10 < 5) AS not_result, -- TRUE
-- 处理 NULL
NULL IS NULL AS is_null, -- TRUE
NULL IS NOT NULL AS is_not_null, -- FALSE
-- 特殊NULL处理函数
COALESCE(NULL, 'default') AS coalesce, -- 'default'
NVL(NULL, 'backup') AS nvl_result, -- 'backup'
NULLIF(10, 10) AS nullif_same, -- NULL
NULLIF(10, 5) AS nullif_diff -- 10
FROM table_name LIMIT 1;2.3 CASE 条件表达式
sql
-- 简单CASE
SELECT
user_id,
CASE age
WHEN age < 18 THEN '未成年'
WHEN age BETWEEN 18 AND 35 THEN '青年'
WHEN age BETWEEN 36 AND 60 THEN '中年'
ELSE '老年'
END AS age_group
FROM users;
-- 搜索CASE
SELECT
order_id,
amount,
CASE
WHEN amount > 1000 THEN '大额'
WHEN amount > 500 THEN '中额'
WHEN amount > 0 THEN '小额'
ELSE '异常'
END AS amount_level
FROM orders;三、数值运算与聚合
3.1 类型转换函数
sql
SELECT
CAST('123' AS INT) AS cast_int, -- 123
CAST(123.456 AS DECIMAL(5,2)) AS cast_decimal, -- 123.46
CONVERT('123.45', DOUBLE) AS convert_double, -- 123.45
-- 隐式转换（自动）
10 + '5' AS implicit_cast -- 15.0
FROM table_name LIMIT 1;3.2 聚合计算
sql
-- 基本聚合
SELECT
COUNT(*) AS total_count,
COUNT(DISTINCT user_id) AS distinct_users,
SUM(amount) AS total_amount,
AVG(amount) AS avg_amount,
MIN(amount) AS min_amount,
MAX(amount) AS max_amount,
VARIANCE(amount) AS variance_amount,
STDDEV(amount) AS stddev_amount
FROM transactions
WHERE dt = '2023-10-01';
-- 分组聚合
SELECT
department,
AVG(salary) AS avg_salary,
PERCENTILE_APPROX(salary, 0.5) AS median_salary -- 近似中位数
FROM employees
GROUP BY department;3.3 窗口计算（具体详见另一篇：Hive函数）
【七】Hive 函数：聚合 / 统计 / 分位数 / 集合 / 高级分组
sql
-- 窗口函数（分析函数）
SELECT
user_id,
order_date,
amount,
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY order_date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS running_total,
AVG(amount) OVER (PARTITION BY user_id) AS user_avg,
RANK() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY amount DESC) AS sales_rank
FROM orders;四、条件函数（Conditional Functions）
4.1 函数清单一览
| 函数 | 语法 | 作用 |
|---|---|---|
IF |
IF(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull) |
二选一分支 |
COALESCE |
COALESCE(T v1, T v2, ...) |
返回第一个非 NULL 值 |
NVL |
NVL(T value, T default_value) |
如果是 NULL 返回默认值 |
CASE WHEN |
CASE WHEN c1 THEN r1 WHEN c2 THEN r2 ELSE rN END |
多分支判断 |
CASE 字段 |
CASE col WHEN v1 THEN r1 ELSE rN END |
等值多分支 |
NULLIF |
NULLIF(a, b) |
当 a=b 时返回 NULL，否则返回 a |
ISNULL / ISNOTNULL |
ISNULL(a) |
判断是否为 NULL |
assert_true |
assert_true(boolean) |
断言为真，否则抛异常（常用于数据校验） |
4.2 详解 + 示例
① IF
sql
SELECT IF(score >= 60, '及格', '不及格') AS result FROM students;
-- 注意：valueTrue 和 valueFalse 必须类型一致或可隐式转换
SELECT IF(1=1, 'a', 100); -- 会报错或隐式转 string② COALESCE（最常用！）
返回第一个非 NULL 的值,如果所有值都为NULL，那么返回NULL
sql
SELECT COALESCE(phone, email, '未知联系方式') FROM user_info;
-- 先判断 phone，若非 NULL 则返回 phone；
-- 若 phone为 NULL，则判断 email，若非 NULL 则返回 email；
-- 若 phone和 email都为 NULL，则返回字符串 '未知联系方式'。👉 场景：多字段降级取值、空值兜底。
③ NVL（COALESCE 的简化版，只支持两个参数）
sql
SELECT NVL(salary, 0) FROM emp;
-- 等价于 COALESCE(salary, 0)
-- 如果 salary字段不为 NULL，就返回 salary的值；
-- 如果 salary为 NULL，就返回 0④ CASE WHEN（最灵活）
sql
-- 写法一：搜索式（条件可以是任意表达式）
SELECT
CASE
WHEN score >= 90 THEN 'A'
WHEN score >= 80 THEN 'B'
WHEN score >= 60 THEN 'C'
ELSE 'D'
END AS grade
FROM students;
-- 写法二：简单式（只能做等值判断）
SELECT
CASE gender
WHEN 'M' THEN '男'
WHEN 'F' THEN '女'
ELSE '未知'
END
FROM user_info;👉 易错点 ：CASE 必须以 END 结尾；多个 WHEN 命中时只返回第一个。
⑤ NULLIF
为0则返回NULL
sql
SELECT NULLIF(a, 0); -- 当 a=0 时返回 NULL，避免除零
SELECT amount / NULLIF(qty, 0) FROM orders; -- 经典防除零写法⑥ ISNULL / ISNOTNULL
过滤指定值为NULL的数据行
sql
SELECT * FROM t WHERE ISNULL(col);
SELECT * FROM employee WHERE col IS NULL;
SELECT * FROM t WHERE ISNOTNULL(col); -- 等价于 col IS NOT NULL
SELECT * FROM employee WHERE col IS NOT NULL;4.3 易错点 ⚠️
- 类型一致性 ：
IF、CASE返回的多个分支必须是兼容类型，否则报错或隐式转换出错。 - NULL 比较 ：
NULL = NULL结果是 NULL（不是 true），所以CASE WHEN col = NULL永远不命中，必须用IS NULL。 - 短路求值 ：
COALESCE是短路的，但所有参数会先做类型检查。
五、日期函数（Date Functions）
Hive 中日期可以是 DATE（仅日期）、TIMESTAMP（含时间）、STRING（'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' 格式）三种形式，函数大多对字符串友好。
5.1 函数清单一览（按用途分类）
📌 获取当前时间
| 函数 | 返回 |
|---|---|
current_date() |
当前日期，DATE |
current_timestamp() |
当前时间戳，TIMESTAMP |
unix_timestamp() |
当前时区的 Unix 秒数（已不推荐，因为非确定性） |
📌 时间戳 ↔ 字符串/日期 转换
| 函数 | 说明 |
|---|---|
unix_timestamp(string date[, pattern]) |
字符串 → Unix 秒（默认 yyyy-MM-dd HH:mm:ss）转换失败则返回0 |
unix_timestamp(string date, string pattern) |
自定义格式 → Unix 秒 |
from_unixtime(bigint unixtime[, pattern]) |
Unix 秒 → 字符串,pattern为yyyyMMdd |
to_date(string ts) |
截取日期部分 |
to_unix_timestamp(...) |
确定性版本（推荐） |
📌 日期组件提取
| 函数 | 说明 |
|---|---|
year(date) |
取年 |
month(date) |
取月 |
day(date) / dayofmonth(date) |
取日 |
hour/minute/second(date) |
取时/分/秒 |
weekofyear(date) |
年内第几周 |
dayofweek(date) |
星期几（1=Sunday） |
quarter(date) |
季度 |
📌 日期运算
| 函数 | 说明 |
|---|---|
datediff(end, start) |
相差天数 |
date_add(date, n) |
加 n 天 |
date_sub(date, n) |
减 n 天 |
add_months(date, n) |
加 n 月 |
months_between(d1, d2) |
相差月份（含小数） |
last_day(date) |
当月最后一天 |
next_day(date, 'MO') |
下一个周一 |
trunc(date, 'MM'/'YY') |
截断到月/年（月初/年初） |
date_format(date, pattern) |
格式化输出 |
5.2 详解 + 示例
① 当前时间
sql
SELECT current_date(); -- 2026-05-25
SELECT current_timestamp(); -- 2026-05-25 21:42:41.123
SELECT unix_timestamp(); -- 1748180561（秒）② Unix 时间戳 ↔ 字符串（最常用！）
sql
-- 字符串 → Unix 秒
SELECT unix_timestamp('2026-05-25 21:42:41'); -- 默认格式
SELECT unix_timestamp('2026/05/25', 'yyyy/MM/dd'); -- 自定义格式
-- Unix 秒 → 字符串
SELECT from_unixtime(1748180561); -- '2026-05-25 21:42:41'
SELECT from_unixtime(1748180561, 'yyyy-MM-dd'); -- '2026-05-25'显示更多行
👉 结合你的项目 ：Cosmos 时间戳（毫秒）→ Hive 友好的字符串经常需要 from_unixtime(ts/1000, 'yyyy-MM-dd HH') 这类写法。
③ 日期组件提取
sql
SELECT year('2026-05-25'), -- 2026
month('2026-05-25'), -- 5
day('2026-05-25'), -- 25
weekofyear('2026-05-25'), -- 21
quarter('2026-05-25'); -- 2④ 日期加减
sql
SELECT date_add('2026-05-25', 7); -- 2026-06-01
SELECT date_sub('2026-05-25', 7); -- 2026-05-18
SELECT add_months('2026-05-25', 1); -- 2026-06-25
SELECT datediff('2026-05-25', '2026-05-01'); -- 24
SELECT months_between('2026-05-25', '2026-01-01'); -- 4.77...⑤ 截断 & 格式化
sql
SELECT trunc('2026-05-25', 'MM'); -- 2026-05-01（月初）
SELECT trunc('2026-05-25', 'YY'); -- 2026-01-01（年初）
SELECT last_day('2026-05-25'); -- 2026-05-31
SELECT date_format('2026-05-25', 'yyyyMMdd'); -- '20260525'
SELECT date_format('2026-05-25 21:42:41', 'yyyy-MM-dd HH:00:00'); -- 小时桶⑥ 时区处理
sql
-- from_utc_timestamp / to_utc_timestamp
SELECT from_utc_timestamp('2026-05-25 13:42:41', 'Asia/Shanghai');
-- → '2026-05-25 21:42:41'（UTC + 8h）
SELECT to_utc_timestamp('2026-05-25 21:42:41', 'Asia/Shanghai');
-- → '2026-05-25 13:42:41'5.3 易错点 ⚠️
unix_timestamp()无参版本是非确定性函数 ：在 MapReduce 中可能每个分片得到不同的值，Hive 2.0+ 推荐用current_timestamp()或to_unix_timestamp()。- 格式 pattern 大小写敏感 ：
yyyy（年）、MM（月）、mm（分钟）、HH（24h）、hh（12h），写错就全错。 - 日期相减不是
date1 - date2，必须用datediff。 dayofweek默认 Sunday=1，不是 Monday=1。- NULL 输入：所有日期函数对 NULL 输入返回 NULL。
六、字符串函数（String Functions）
6.1 函数清单一览（按用途分类）
📌 长度 & 大小写
| 函数 | 说明 |
|---|---|
length(s) |
字符长度（中文按字符计数） |
lower(s) / lcase(s) |
转小写 |
upper(s) / ucase(s) |
转大写 |
initcap(s) |
首字母大写 |
📌 截取 & 拼接
| 函数 | 说明 |
|---|---|
substr(s, start[, len]) / substring |
截取子串（从 1 开始） |
concat(s1, s2, ...) |
拼接，任一为 NULL 则结果为 NULL |
concat_ws(sep, s1, s2, ...) |
用分隔符拼接，自动忽略 NULL "ws" 是 "with separator" |
📌 去空格 & 填充
| 函数 | 说明 |
|---|---|
trim(s) |
去两端空格 |
ltrim(s) / rtrim(s) |
去左/右空格 |
lpad(s, len, pad) / rpad |
左/右补齐 |
space(n) |
生成 n 个空格 |
repeat(s, n) |
重复 n 次 |
reverse(s) |
反转 |
📌 查找 & 替换
| 函数 | 说明 |
|---|---|
instr(s, substr) |
子串首次出现位置（从 1 开始，0=未找到） |
locate(substr, s[, pos]) |
同 instr，可指定起始位置 |
replace(s, old, new) |
普通替换 |
regexp_replace(s, regex, new) |
正则替换，s中符合regex的替换为new |
regexp_extract(s, regex, idx) |
通过正则表达式提取字符串匹配部分 idx=0：返回整个匹配的字符串 |
| idx=1：返回第一个捕获组 | |
| idx=2：返回第二个捕获组 | |
regexp(s, regex) |
正则匹配（Hive 2.0+） |
📌 拆分 & 解析
| 函数 | 说明 |
|---|---|
split(s, regex) |
拆成数组 |
parse_url(url, partKey[, key]) |
解析 URL，partKey为要提取的部分，可以是以下值（不区分大小写）： |
HOST：主机名 |
|
PATH：路径 |
|
QUERY：查询字符串 |
|
REF或 FRAGMENT：锚点部分 |
|
PROTOCOL：协议 |
|
AUTHORITY：授权机构 |
|
FILE：文件名 |
|
USERINFO：用户信息 |
|
QUERY:<key>：查询参数中指定key的值（需要指定第三个参数key） |
|
get_json_object(json, '$.path') |
从JSON字符串中提取指定路径的值，能处理嵌套的JSON |
json_tuple(json, k1, k2, ...) |
一次提取多个 JSON 字段（更高效），但注意，它不能处理嵌套的JSON，只能提取顶层的键 |
📌 编码 & 类型转换
| 函数 | 说明 |
|---|---|
cast(x as string) |
类型转换 |
base64(binary) / unbase64(s) |
Base64 编解码 |
encode(s, charset) / decode(b, charset) |
字符集编码 |
ascii(s) |
取首字符 ASCII |
6.2 详解 + 示例
① 长度与大小写
sql
SELECT length('hello世界'); -- 7（按字符算）
SELECT upper('abc'), lower('ABC'), initcap('hello world');
-- 'ABC', 'abc', 'Hello World'② 截取与拼接
sql
-- 注意：Hive substr 索引从 1 开始
SELECT substr('abcdef', 2, 3); -- 'bcd'
SELECT substr('abcdef', -3); -- 'def'（负数从右数）
SELECT concat('a', 'b', 'c'); -- 'abc'
SELECT concat('a', NULL, 'c'); -- NULL ⚠️
SELECT concat_ws('-', 'a', NULL, 'c'); -- 'a-c'（自动忽略 NULL）
SELECT concat_ws(',', array('a', 'b', 'c')); -- 'a,b,c'（拼数组）③ 去空格 & 填充
sql
SELECT trim(' hello '); -- 'hello'
SELECT lpad('5', 3, '0'); -- '005'（左补 0）
SELECT rpad('abc', 6, '*'); -- 'abc***'
SELECT repeat('ab', 3); -- 'ababab'
SELECT reverse('hello'); -- 'olleh'④ 查找与替换
sql
-- 从头开始查找字符o的出现位置(索引从1开始)
SELECT instr('hello world', 'o'); -- 5
-- 指定起始位置为6，开始搜索字符o
SELECT locate('o', 'hello world', 6); -- 8
-- 将字符串中-替换为_
SELECT replace('a-b-c', '-', '_'); -- 'a_b_c'
-- 正则替换（脱敏经典场景）
SELECT regexp_replace('13812345678', '(\\d{3})\\d{4}(\\d{4})', '$1****$2');
-- '138****5678'
-- 正则提取
SELECT regexp_extract('order_20260525_001', '(\\d{8})', 1); -- '20260525'👉 注意 ：Hive 中正则 \d 要写成 \\d（双反斜杠转义）。
⑤ 拆分与 JSON
sql
SELECT split('a,b,c', ','); -- ['a','b','c']
SELECT split('a,b,c', ',')[1]; -- 'b'
-- JSON 提取
SELECT get_json_object('{"name":"Tom","age":18}', '$.name'); -- 'Tom'
-- 一次提多个字段（推荐，性能好）
SELECT b.name, b.age
FROM (SELECT '{"name":"Tom","age":18}' AS json) t
LATERAL VIEW json_tuple(t.json, 'name', 'age') b AS name, age;⑥ URL 解析
sql
SELECT parse_url('https://www.bing.com/search?q=hive', 'HOST'); -- 'www.bing.com'
SELECT parse_url('https://www.bing.com/search?q=hive', 'QUERY', 'q'); -- 'hive'SELECT parse_url('https://www.bing.com/search?q=hive', 'HOST'); -- 'www.bing.com'
SELECT parse_url('https://www.bing.com/search?q=hive', 'QUERY', 'q'); -- 'hive'6.3 易错点 ⚠️
concat遇 NULL 全 NULL ：拼接字段时强烈建议用concat_ws或先COALESCE兜底。substr索引从 1 开始，不是 0（和很多编程语言不同）。- 正则要双重转义 ：
\d→\\d，\.→\\.。 split第二个参数是正则 ：拆分.、|、+等特殊字符要转义，如split(s, '\\.')。length统计字符数，不是字节数 ：UTF-8 中文一个字符是 3 字节，但length返回 1。
6.4 速查表（按使用频率排序）
| 排名 | 函数 | 类别 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 🔥1 | COALESCE / NVL |
条件 | 空值兜底 |
| 🔥2 | CASE WHEN |
条件 | 多分支判断 |
| 🔥3 | date_format |
日期 | 任意格式化 |
| 🔥4 | from_unixtime / unix_timestamp |
日期 | 时间戳互转 |
| 🔥5 | datediff / date_add |
日期 | 日期算术 |
| 🔥6 | concat_ws |
字符串 | 安全拼接 |
| 🔥7 | substr |
字符串 | 截取 |
| 🔥8 | regexp_replace / regexp_extract |
字符串 | 正则处理 |
| 🔥9 | split |
字符串 | 拆分 |
| 🔥10 | get_json_object |
字符串 | JSON 解析 |