Hive針對distinct的優化 二

之前一篇針對單個count(distinct ***)的優化，本文來講講對多個count(distinct ***)的優化。

優化是在之前單個count的基礎上，通過使用union all以及視窗分析函式lag的結合來進行的。具體思路如下。

select 

pid, c1, c2 
from
(select 
pid, c1, lag(c2,1) over win c2, row_number() over win rn 
from 
(select--取得c1的值 
pid, sum(tn) c1, null c2 
from 
(select 
pid, substr(uid,1,4) tag, count(distinct substr(uid, 5)) tn 
from 
xxtable 
group
by 
pid,substr(uid,1,4)
)t1group
by pid
union
allselect--取得c2的值 
pid, null c1, sum(tn1) c2 
from 
(select 
pid, substr(cid,1,4) tag, count(distinct substr(cid, 5)) tn1 
from
xxtable 
group
by 
pid,substr(cid,1,4)
)t2group
by pid
)t3window win as (partition by pid order
by c1)
)t4where 
rn = 2 --值取決於具體情況

select 

pid, c1, c2 
from
(select 
pid, c1, lag(c2,1) over win c2, row_number() over win rn 
from 
(select 
pid,sum(tc) c1 , null c2 
from 
(select 
pid, count(1) tc,tag 
from 
(select 
pid, cast(rand() * 100
as bigint) tag, uid 
from 
xxtable
group
by pid, uid
)t1 
group
by pid, tag
)t2group
by pid
union
allselect 
pid, null c1 , sum(tc) c2 
from 
(select 
pid, count(1) tc,tag 
from 
(select 
pid, cast(rand() * 100
as bigint) tag, class_id 
from 
xxtable
group
by pid, cid
)t1 
group
by pid, tag
)t2group
by pid
)t3window win as (partition by pid order
by c1)
)t4where 
rn = 2 --值取決於具體情況

針對distinct疑問引發的一系列思考

假設有如下這樣一張 這裡的資料，具有如下的特徵 在乙個departmentid中，可能會有多個name，反之也是一樣。就是說name和departmentid是多對多的關係。現在想實現這樣乙個查詢 按照departmentid排完序之後 第一步 再獲取name列的不重複值 第二步 而且要保留在第一步...

Hive之distinct多字段中出現null問題

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