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1. nvl（value，default_value）
2. case when
eg1：对表emp_sex，求每个部门男女人数
eg2：统计每个国家隶属洲的人口数（已知字段数据按照另一种条件分组）
eg3：统计不同国家男女个数（完成不同条件的分组）
3. concat、concat_ws、collect_set（列转行）
4. explode & lateral view（行转列）
5. 窗口函数（聚合函数+窗口函数，指定聚合函数的聚合范围）（where后不能接别名，嵌套子查询）
6. row_number & dense_rank & rank（后接over窗口函数）
1. nvl（value，default_value）
空字段赋值，若value为空，则赋值default_value；若value非空，则返回原本value值。
default_value可以是数值、'字符串'，也可以是字段
# 将comm列为NULL的值，设为'two'
0: jdbc:hive2://hadoop100:10000> select comm,nvl(comm , 'two') nvl_comm from emp;
+---------+-----------+--+
| comm | nvl_comm |
+---------+-----------+--+
| NULL | two |
| 300.0 | 300.0 |
| 500.0 | 500.0 |
| NULL | two |
| 1400.0 | 1400.0 |
| NULL | two |
| NULL | two |
| NULL | two |
| NULL | two |
| 0.0 | 0.0 |
| NULL | two |
| NULL | two |
| NULL | two |
| NULL | two |
+---------+-----------+--+
# 将comm列为NULL的值，设为empno列同一行的值
0: jdbc:hive2://hadoop100:10000> select empno,comm,nvl(comm , empno) from emp;
+--------+---------+---------+--+
| empno | comm | _c2 |
+--------+---------+---------+--+
| 7369 | NULL | 7369.0 |
| 7499 | 300.0 | 300.0 |
| 7521 | 500.0 | 500.0 |
| 7566 | NULL | 7566.0 |
| 7654 | 1400.0 | 1400.0 |
| 7698 | NULL | 7698.0 |
| 7782 | NULL | 7782.0 |
| 7788 | NULL | 7788.0 |
| 7839 | NULL | 7839.0 |
| 7844 | 0.0 | 0.0 |
| 7876 | NULL | 7876.0 |
| 7900 | NULL | 7900.0 |
| 7902 | NULL | 7902.0 |
| 7934 | NULL | 7934.0 |
+--------+---------+---------+--+
2. case when
case 某字段 when A then B else C end：当某字段的值为A时候，对新列取值B，否则取值C
eg1：对表emp_sex，求每个部门男女人数
eg1：表emp_sex
0: jdbc:hive2://hadoop100:10000> select * from emp_sex;
+---------------+------------------+--------------+--+
| emp_sex.name | emp_sex.dept_id | emp_sex.sex |
+---------------+------------------+--------------+--+
| 张三 | A | 男 |
| 李四 | B | 男 |
| 王五 | B | 男 |
| 赵六 | A | 女 |
| 婷婷 | A | 女 |
| 浩浩 | B | 女 |
| 强强 | A | 男 |
+---------------+------------------+--------------+--+
要求每个部门的男女各多少人？
分析：先对dept_id进行分组，然后对每一组的数据进行case when聚合
select dept_id,
sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) male_count,
sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) female_count
from emp_sex
group by dept_id;
+----------+-------------+---------------+--+
| dept_id | male_count | female_count |
+----------+-------------+---------------+--+
| A | 2 | 2 |
| B | 2 | 1 |
+----------+-------------+---------------+--+
eg2：统计每个国家隶属洲的人口数（已知字段数据按照另一种条件分组）
+--------------+-----------------+--+
| num.country | num.population |
+--------------+-----------------+--+
| 中国 | 600 |
| 美国 | 100 |
| 加拿大 | 100 |
| 英国 | 200 |
| 法国 | 300 |
| 日本 | 250 |
| 德国 | 200 |
| 墨西哥 | 50 |
| 印度 | 280 |
+--------------+-----------------+--+
sql语句和查询结果如下
hive (hive_db1)> select sum(population) sum,
> case country
> when '中国' then '亚洲'
> when '美国' then '美洲'
> when '加拿大' then '美洲'
> when '日本' then '亚洲'
> when '中国' then '亚洲'
> when '印度' then '亚洲'
> when '墨西哥' then '美洲'
> else '其他洲' end
> from num
> group by
> case country
> when '中国' then '亚洲'
> when '美国' then '美洲'
> when '加拿大' then '美洲'
> when '日本' then '亚洲'
> when '中国' then '亚洲'
> when '印度' then '亚洲'
> when '墨西哥' then '美洲'
> else '其他洲' end;
sum _c1
1130 亚洲
700 其他洲
250 美洲
eg3：统计不同国家男女个数（完成不同条件的分组）
+--------------+----------+-----------------+--+
| sex.country | sex.sex | sex.population |
+--------------+----------+-----------------+--+
| 中国 | 男 | 340 |
| 中国 | 女 | 260 |
| 美国 | 男 | 45 |
| 美国 | 女 | 55 |
| 加拿大 | 男 | 51 |
| 加拿大 | 女 | 49 |
| 英国 | 男 | 40 |
| 英国 | 女 | 60 |
+--------------+----------+-----------------+--+
sql语句和查询结果如下
select country,
sum(case when sex = '男' then population else 0 end) male,
sum(case when sex = '女' then population else 0 end) female
from sex group by country;
+----------+-------+---------+--+
| country | male | female |
+----------+-------+---------+--+
| 中国 | 340 | 260 |
| 加拿大 | 51 | 49 |
| 美国 | 45 | 55 |
| 英国 | 40 | 60 |
+----------+-------+---------+--+
3. concat、concat_ws、collect_set（列转行）
concat（string1,string2,string3...）：返回多个字符串的拼接结果，若其中任一参数为null，则返回null；
concat_ws（separator,string1,string2...）：concat的特殊形式，给拼接字符串结果加上分隔符separator，若分隔符是null，则返回null；
Hive中collect相关函数有两个：collect_set和collect_list，都是列转行，将某列转为一个数组返回，区别是collect_list不去重，而collect_set去重
collect_set（col）：将字段col的值进行去重汇总，产生Array类型字段，只接受Hive的基本数据类型。
collect_list（col）：将字段col的值进行不去重汇总，产生Array类型字段，只接受Hive的基本数据类型。
collect_ws('，'，collect_set(area))：将去重后的array转换一下连接方式
collect_set(area)[0]：取去重后array里的第一个字段
ps：对比一下count（distinct 字段）：对字段去重后，求个数
eg：星座表如下
+--------------+-----------------------+--------------------+--+
| person.name | person.constellation | person.blood_type |
+--------------+-----------------------+--------------------+--+
| 小王 | 白羊座 | A |
| 小李 | 射手座 | A |
| 小张 | 白羊座 | B |
| 小赵 | 白羊座 | A |
| 小明 | 射手座 | A |
+--------------+-----------------------+--------------------+--+
要求：把星座和血型一样的人归类拼接在一起
分析：先把星座和血型归并一张表，再聚合星座和血型相同的人，需要去重只留一个name
select base_info, concat_ws('|',collect_set(name)) name
from (
select name, concat(constellation,',',blood_type) base_info
from person
) t1
group by base_info;
+------------+--------+--+
| base_info | name |
+------------+--------+--+
| 射手座,A | 小李|小明 |
| 白羊座,A | 小王|小赵 |
| 白羊座,B | 小张 |
+------------+--------+--+
4. explode & lateral view（行转列）
俗称爆炸函数，能将hive中一系列复杂的array或map结构拆分成多行。
局限性：使用explode时，select只能查询explode的字段，查询别的字段会报错。
0: jdbc:hive2://hadoop100:10000> select explode(array('xiaowang','xiaoli','xiaozhang'));
+------------+--+
| col |
+------------+--+
| xiaowang |
| xiaoli |
| xiaozhang |
+------------+--+
0: jdbc:hive2://hadoop100:10000> select explode(map('xiaowang','18','xiaoli','20'));
+-----------+--------+--+
| key | value |
+-----------+--------+--+
| xiaowang | 18 |
| xiaoli | 20 |
+-----------+--------+--+
使用lateral view可以解决爆炸函数的局限性，同时查询字段和爆炸函数字段
select 查询字段，A
from tablename
lateral view explode(炸开字段) tmp_tbl（临时表名）as A；
ps：如果字段中元素类型是集合，还需要创建表的时候指定集合元素的分隔符
collection items terminated by ','
1. 创建表（注意：要指定字段中集合的分隔符）
create table movie(
name string,
category array
)
row format delimited fields terminated by '\t'
collection items terminated by ',';
+--------------+-----------------------------+--+
| movie.name | movie.category |
+--------------+-----------------------------+--+
| 《疑犯追踪》 | ["悬疑","动作","科幻","剧情"] |
| 《Lie to me》 | ["悬疑","警匪","动作","心理","剧情"] |
| 《战狼2》 | ["战争","动作","灾难"] |
+--------------+-----------------------------+--+
2. 要求将电影分类中的array数据展开
select name,category_info
from movie
lateral view explode(category) tmp_tbl as category_info;
3. 得出结果：
+--------------+----------------+--+
| name | category_info |
+--------------+----------------+--+
| 《疑犯追踪》 | 悬疑 |
| 《疑犯追踪》 | 动作 |
| 《疑犯追踪》 | 科幻 |
| 《疑犯追踪》 | 剧情 |
| 《Lie to me》 | 悬疑 |
| 《Lie to me》 | 警匪 |
| 《Lie to me》 | 动作 |
| 《Lie to me》 | 心理 |
| 《Lie to me》 | 剧情 |
| 《战狼2》 | 战争 |
| 《战狼2》 | 动作 |
| 《战狼2》 | 灾难 |
+--------------+----------------+--+
5. 窗口函数（聚合函数+窗口函数，指定聚合函数的聚合范围）
如果查询结果，既想显示聚合前的数据，又想显示聚合后的数据，用开窗函数
开窗函数结合聚合函数（UDAF函数）使用
标准语法：UDAF（）over（partition by col1，col2 order by col3 窗口子句（rows between ... and ...））as 列别名
（partition by...order by...）可以替换为（distribute by... sort by...）
partition by分区可以跟多个字段，但order by排序只能跟一个字段
1. over（）：结合聚合函数使用，决定数据的聚合范围，默认的聚合范围是被where、group by等条件限制的整个数据窗口；
2. over（partition by ~）：将数据先进行分组，聚合范围就是每一个分组，每一个分组聚合出一个数据；
3. over（partition by ~ order by ~）：将数据先分组，再排序，可以改变聚合范围，每一次都是从开始行到当前行的一个聚合窗口；
4. over（partition by ~ order by ~ 窗口子句rows between and）：先按字段1分组，再按字段2排序，然后每次聚合窗口是动态变化的；
ps：窗口函数别名后，where条件不能跟别名，所以要用嵌套子查询。
窗口字句（rows between ~ and ~）：聚合范围动态变化，对窗口范围进行粒度更细的动态划分
current row：当前行
n preceding：往前n行数据
n following：往后n行数据
unbounded：起点；unbounded preceding 从前面的起点；unbounded following到后面的终点；
eg：聚合范围是当前行的前2行到后3行
rows between 2 preceding and 3 following
5. 三个UDAF聚合函数：（后接over（）窗口函数）
lag（col，n，defaultValue）：查询字段col，当前行往前数第n行的数据，若为null显示默认值defaultValue；
ps：lag(col)：指默认每次取字段col当前行的上一行数据
lead（col，n，defaultValue）：查询字段col，当前行往后数第n行的数据，若为null显示默认值defaultValue；
ps：lead(col)：指默认每次取字段col当前行的下一行数据
ntile（n）：将有序分的窗口范围，平均分成n份，每一份编号依次为1、2、3...、n；如果要取其中第m份，需要用到嵌套子查询；
原始表：三个字段依次是商品名称、购买日期、购买价格
+----------------+---------------------+----------------+--+
| business.name | business.orderdate | business.cost |
+----------------+---------------------+----------------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 |
| tony | 2017-01-02 | 15 |
| jack | 2017-02-03 | 23 |
| tony | 2017-01-04 | 29 |
| jack | 2017-01-05 | 46 |
| jack | 2017-04-06 | 42 |
| tony | 2017-01-07 | 50 |
| jack | 2017-01-08 | 55 |
| mart | 2017-04-08 | 62 |
| mart | 2017-04-09 | 68 |
| neil | 2017-05-10 | 12 |
| mart | 2017-04-11 | 75 |
| neil | 2017-06-12 | 80 |
| mart | 2017-04-13 | 94 |
+----------------+---------------------+----------------+--+
（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数 over（）
select name, count(*) over ()
from business
where orderdate like '2017-04%'
group by name;
+-------+-----------------+--+
| name | count_window_0 |
+-------+-----------------+--+
| mart | 2 |
| jack | 2 |
+-------+-----------------+--+
（2）查询顾客的购买明细及月购买总额 over（partition by ~）
分析：对客户购买日期进行月份分组，然后进行聚合得出月购买总额；用开窗函数
select *, sum(cost) over(partition by month(orderdate))
from business;
+----------------+---------------------+----------------+---------------+--+
| business.name | business.orderdate | business.cost | sum_window_0 |
+----------------+---------------------+----------------+---------------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 | 205 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 205 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 205 |
| jack | 2017-01-05 | 46 | 205 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 205 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | 205 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 23 |
| mart | 2017-04-13 | 94 | 341 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 341 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 341 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 341 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | 341 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | 12 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 80 |
+----------------+---------------------+----------------+---------------+--+
（3）将每个顾客的cost按照日期进行累加 over（partition by ~ order by ~）
分析：先按name分区，然后再按时间进行排序
select *, sum(cost) over(partition by name order by orderdate)
from business;
+----------------+---------------------+----------------+---------------+--+
| business.name | business.orderdate | business.cost | sum_window_0 |
+----------------+---------------------+----------------+---------------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 | 10 |
| jack | 2017-01-05 | 46 | 56 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 111 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 134 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 176 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | 62 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 130 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 205 |
| mart | 2017-04-13 | 94 | 299 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | 12 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 92 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | 15 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 44 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 94 |
+----------------+---------------------+----------------+---------------+--+
（4）查看顾客上次的购买时间 lag（col，n，default）over（）
分析：按照name和购买时间分组排序后，字段orderdate每一行上一行的数据就是上一次购买时间
select *, lag(orderdate,1,'-1')
over(partition by name order by orderdate)
from business;
+----------------+---------------------+----------------+---------------+--+
| business.name | business.orderdate | business.cost | lag_window_0 |
+----------------+---------------------+----------------+---------------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 | -1 |
| jack | 2017-01-05 | 46 | 2017-01-01 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 2017-01-05 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 2017-01-08 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 2017-02-03 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | -1 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 2017-04-08 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 2017-04-09 |
| mart | 2017-04-13 | 94 | 2017-04-11 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | -1 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 2017-05-10 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | -1 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 2017-01-02 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 2017-01-04 |
+----------------+---------------------+----------------+---------------+--+
（5）查询前20%时间的订单信息 ntile（n）over（）别名
分析：按照时间排序，把时间分成5份，取第一份，类似于之前的分桶，这里用到ntile(n)函数；由于where不能跟别名，所以嵌套子查询
select name,orderdate,cost
from(
select *, ntile(5) over(order by orderdate) num
from business
) t1
where num=1;
+-------+-------------+-------+--+
| name | orderdate | cost |
+-------+-------------+-------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 |
| tony | 2017-01-02 | 15 |
| tony | 2017-01-04 | 29 |
+-------+-------------+-------+--+
6. row_number & dense_rank & rank（后接over窗口函数）
排序函数，常与窗口函数结合使用
（1）row_number（）：依据顺序排序，不会出现重复数字，eg：1,2,3,4,5,6,7
（2）dense_rank（）：排序相同时会重复，总数会减少，eg：1,2,2,3,3,4,5
（3）rank（）：排序相同时会重复，但重复值后的数会跳跃，总数不变，eg：1,2,2,4,4,6,7
eg：计算每门学科的成绩排序
原始表
+------------------+---------------------+-------------------+--+
| score_info.name | score_info.subject | score_info.score |
+------------------+---------------------+-------------------+--+
| 张三 | 语文 | 87 |
| 张三 | 数学 | 95 |
| 张三 | 英语 | 68 |
| 李四 | 语文 | 94 |
| 李四 | 数学 | 56 |
| 李四 | 英语 | 84 |
| 王五 | 语文 | 64 |
| 王五 | 数学 | 86 |
| 王五 | 英语 | 84 |
| 赵六 | 语文 | 65 |
| 赵六 | 数学 | 85 |
| 赵六 | 英语 | 75 |
+------------------+---------------------+-------------------+--+
三种排序查询结果如下：
select *,
row_number() over(partition by subject order by score desc) row_number,
dense_rank() over(partition by subject order by score desc) dense_rank,
rank() over(partition by subject order by score desc) rank
from score_info;
+------------------+---------------------+-------------------+-------------+-------------+-------+--+
| score_info.name | score_info.subject | score_info.score | row_number | dense_rank | rank |
+------------------+---------------------+-------------------+-------------+-------------+-------+--+
| 张三 | 数学 | 95 | 1 | 1 | 1 |
| 王五 | 数学 | 86 | 2 | 2 | 2 |
| 赵六 | 数学 | 85 | 3 | 3 | 3 |
| 李四 | 数学 | 56 | 4 | 4 | 4 |
| 王五 | 英语 | 84 | 1 | 1 | 1 |
| 李四 | 英语 | 84 | 2 | 1 | 1 |
| 赵六 | 英语 | 75 | 3 | 2 | 3 |
| 张三 | 英语 | 68 | 4 | 3 | 4 |
| 李四 | 语文 | 94 | 1 | 1 | 1 |
| 张三 | 语文 | 87 | 2 | 2 | 2 |
| 赵六 | 语文 | 65 | 3 | 3 | 3 |
| 王五 | 语文 | 64 | 4 | 4 | 4 |
+------------------+---------------------+-------------------+-------------+-------------+-------+--+
