Hive窗口函数Over和排序函数Rank
1、聚合函数+over
2、partition by子句
3、order by子句
4、★window子句（里面包含） - PRECEDING：往前 - FOLLOWING：往后 - CURRENT ROW：当前行 - UNBOUNDED：起点
5、★窗口函数中的序列函数：包含NTILE(n)，row_number、rank、dense_rank
简介
本文主要介绍hive中的窗口函数.hive中的窗口函数和sql中的窗口函数相类似,都是用来做一些数据分析类的工作,一般用于olap分析
注意：OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，决定了聚合函数的范围，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化，同时可以使用以下进行限定范围。概念
我们都知道在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数.
在深入研究Over字句之前，一定要注意：在SQL处理中，窗口函数都是最后一步执行，而且仅位于Order by字句之前.
数据准备
我们准备一张order表,字段分别为name,orderdate,cost.数据内容如下:
jack,2015-01-01,10
tony,2015-01-02,15
jack,2015-02-03,23
tony,2015-01-04,29
jack,2015-01-05,46
jack,2015-04-06,42
tony,2015-01-07,50
jack,2015-01-08,55
mart,2015-04-08,62
mart,2015-04-09,68
neil,2015-05-10,12
mart,2015-04-11,75
neil,2015-06-12,80
mart,2015-04-13,94
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在hive中建立一张表t_window,将数据插入进去.
实例
聚合函数+over
假如说我们想要查询在2015年4月份购买过的顾客及总人数,我们便可以使用窗口函数去去实现
select name,count(*) over ()
from t_window
where substring(orderdate,1,7) = '2015-04'
- 1
- 2
- 3
得到的结果如下:
name count_window_0
mart 5
mart 5
mart 5
mart 5
jack 5
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
可见其实在2015年4月一共有5次购买记录,mart购买了4次,jack购买了1次.事实上,大多数情况下,我们是只看去重后的结果的.针对于这种情况,我们有两种实现方式
第一种：distinct
select distinct name,count(*) over ()
from t_window
where substring(orderdate,1,7) = '2015-04'
- 1
- 2
- 3
第二种:group by
select name,count(*) over ()
from t_window
where substring(orderdate,1,7) = '2015-04'
group by name
- 1
- 2
- 3
- 4
执行后的结果如下:
name count_window_0
mart 2
jack 2
partition by子句
Over子句之后第一个提到的就是Partition By.Partition By子句也可以称为查询分区子句，非常类似于Group By，都是将数据按照边界值分组，而Over之前的函数在每一个分组之内进行，如果超出了分组，则函数会重新计算.
实例
我们想要去看顾客的购买明细及月购买总额,可以执行如下的sql
select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by month(orderdate))
from t_window
- 1
- 2
执行结果如下:
name orderdate cost sum_window_0
jack 2015-01-01 10 205
jack 2015-01-08 55 205
tony 2015-01-07 50 205
jack 2015-01-05 46 205
tony 2015-01-04 29 205
tony 2015-01-02 15 205
jack 2015-02-03 23 23
mart 2015-04-13 94 341
jack 2015-04-06 42 341
mart 2015-04-11 75 341
mart 2015-04-09 68 341
mart 2015-04-08 62 341
neil 2015-05-10 12 12
neil 2015-06-12 80 80
- 1
- 2
- 3
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可以看出数据已经按照月进行汇总了.
order by子句
上述的场景,假如我们想要将cost按照月进行累加.这时我们引入order by子句.
order by子句会让输入的数据强制排序（文章前面提到过，窗口函数是SQL语句最后执行的函数，因此可以把SQL结果集想象成输入数据）。Order By子句对于诸如Row_Number()，Lead()，LAG()等函数是必须的，因为如果数据无序，这些函数的结果就没有任何意义。因此如果有了Order By子句，则Count()，Min()等计算出来的结果就没有任何意义。
我们在上面的代码中加入order by
select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by month(orderdate) order by orderdate )
from t_window
- 1
- 2
得到的结果如下：(order by默认情况下聚合从起始行当当前行的数据)
name orderdate cost sum_window_0
jack 2015-01-01 10 10
tony 2015-01-02 15 25
tony 2015-01-04 29 54
jack 2015-01-05 46 100
tony 2015-01-07 50 150
jack 2015-01-08 55 205
jack 2015-02-03 23 23
jack 2015-04-06 42 42
mart 2015-04-08 62 104
mart 2015-04-09 68 172
mart 2015-04-11 75 247
mart 2015-04-13 94 341
neil 2015-05-10 12 12
neil 2015-06-12 80 80
- 1
- 2
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window子句
我们在上面已经通过使用partition by子句将数据进行了分组的处理.如果我们想要更细粒度的划分，我们就要引入window子句了.
我们首先要理解两个概念:
- 如果只使用partition by子句,未指定order by的话,我们的聚合是分组内的聚合.
- 使用了order by子句,未使用window子句的情况下,默认从起点到当前行.
当同一个select查询中存在多个窗口函数时,他们相互之间是没有影响的.每个窗口函数应用自己的规则.
window子句：
- PRECEDING：往前
- FOLLOWING：往后
- CURRENT ROW：当前行
- UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING：表示到后面的终点
我们按照name进行分区,按照购物时间进行排序,做cost的累加.
如下我们结合使用window子句进行查询
select name,orderdate,cost,
sum(cost) over() as sample1,--所有行相加
sum(cost) over(partition by name) as sample2,--按name分组，组内数据相加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample3,--按name分组，组内数据累加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row ) as sample4 ,--和sample3一样,由起点到当前行的聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and current row) as sample5, --当前行和前面一行做聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) as sample6,--当前行和前边一行及后面一行
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between current row and UNBOUNDED FOLLOWING ) as sample7 --当前行及后面所有行
from t_window;
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
得到查询结果如下：
name orderdate cost sample1 sample2 sample3 sample4 sample5 sample6 sample7
jack 2015-01-01 10 661 176 10 10 10 56 176
jack 2015-01-05 46 661 176 56 56 56 111 166
jack 2015-01-08 55 661 176 111 111 101 124 120
jack 2015-02-03 23 661 176 134 134 78 120 65
jack 2015-04-06 42 661 176 176 176 65 65 42
mart 2015-04-08 62 661 299 62 62 62 130 299
mart 2015-04-09 68 661 299 130 130 130 205 237
mart 2015-04-11 75 661 299 205 205 143 237 169
mart 2015-04-13 94 661 299 299 299 169 169 94
neil 2015-05-10 12 661 92 12 12 12 92 92
neil 2015-06-12 80 661 92 92 92 92 92 80
tony 2015-01-02 15 661 94 15 15 15 44 94
tony 2015-01-04 29 661 94 44 44 44 94 79
tony 2015-01-07 50 661 94 94 94 79 79 50
- 1
- 2
- 3
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窗口函数中的序列函数
主要序列函数是不支持window子句的.
hive中常用的序列函数有下面几个:
NTILE
NTILE(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值
NTILE不支持ROWS BETWEEN，
比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)- 如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布
这个函数用什么应用场景呢?假如我们想要每位顾客购买金额前1/3的交易记录,我们便可以使用这个函数.
select name,orderdate,cost,
ntile(3) over() as sample1 , --全局数据切片
ntile(3) over(partition by name), -- 按照name进行分组,在分组内将数据切成3份
ntile(3) over(order by cost),--全局按照cost升序排列,数据切成3份
ntile(3) over(partition by name order by cost ) --按照name分组，在分组内按照cost升序排列,数据切成3份
from t_window
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
得到的数据如下：
name orderdate cost sample1 sample2 sample3 sample4
jack 2015-01-01 10 3 1 1 1
jack 2015-02-03 23 3 1 1 1
jack 2015-04-06 42 2 2 2 2
jack 2015-01-05 46 2 2 2 2
jack 2015-01-08 55 2 3 2 3
mart 2015-04-08 62 2 1 2 1
mart 2015-04-09 68 1 2 3 1
mart 2015-04-11 75 1 3 3 2
mart 2015-04-13 94 1 1 3 3
neil 2015-05-10 12 1 2 1 1
neil 2015-06-12 80 1 1 3 2
tony 2015-01-02 15 3 2 1 1
tony 2015-01-04 29 3 3 1 2
tony 2015-01-07 50 2 1 2 3
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
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- 11
- 12
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- 15
如上述数据，我们去sample4 = 1的那部分数据就是我们要的结果
row_number、rank、dense_rank
这三个窗口函数的使用场景非常多
- row_number()从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列,row_number()的值不会存在重复,当排序的值相同时,按照表中记录的顺序进行排列
- RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位
- DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位
**注意：
rank和dense_rank的区别在于排名相等时会不会留下空位.**
举例如下:
SELECT
cookieid,
createtime,
pv,
RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn1,
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn2,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn3
FROM lxw1234
WHERE cookieid = 'cookie1';
cookieid day pv rn1 rn2 rn3
cookie1 2015-04-12 7 1 1 1
cookie1 2015-04-11 5 2 2 2
cookie1 2015-04-15 4 3 3 3
cookie1 2015-04-16 4 3 3 4
cookie1 2015-04-13 3 5 4 5
cookie1 2015-04-14 2 6 5 6
cookie1 2015-04-10 1 7 6 7
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rn1: 15号和16号并列第3, 13号排第5
rn2: 15号和16号并列第3, 13号排第4
rn3: 如果相等，则按记录值排序，生成唯一的次序，如果所有记录值都相等，或许会随机排吧。
- 1
- 2
- 3
LAG和LEAD函数
这两个函数为常用的窗口函数,可以返回上下数据行的数据.
以我们的订单表为例,假如我们想要查看顾客上次的购买时间可以这样去查询
select name,orderdate,cost,
lag(orderdate,1,'1900-01-01') over(partition by name order by orderdate ) as time1,
lag(orderdate,2) over (partition by name order by orderdate) as time2
from t_window;
- 1
- 2
- 3
- 4
查询后的数据为:
name orderdate cost time1 time2
jack 2015-01-01 10 1900-01-01 NULL
jack 2015-01-05 46 2015-01-01 NULL
jack 2015-01-08 55 2015-01-05 2015-01-01
jack 2015-02-03 23 2015-01-08 2015-01-05
jack 2015-04-06 42 2015-02-03 2015-01-08
mart 2015-04-08 62 1900-01-01 NULL
mart 2015-04-09 68 2015-04-08 NULL
mart 2015-04-11 75 2015-04-09 2015-04-08
mart 2015-04-13 94 2015-04-11 2015-04-09
neil 2015-05-10 12 1900-01-01 NULL
neil 2015-06-12 80 2015-05-10 NULL
tony 2015-01-02 15 1900-01-01 NULL
tony 2015-01-04 29 2015-01-02 NULL
tony 2015-01-07 50 2015-01-04 2015-01-02
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
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- 10
- 11
- 12
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- 14
- 15
time1取的为按照name进行分组,分组内升序排列,取上一行数据的值.
time2取的为按照name进行分组，分组内升序排列,取上面2行的数据的值,注意当lag函数为设置行数值时,默认为1行.未设定取不到时的默认值时,取null值.
lead函数与lag函数方向相反,取向下的数据.
first_value和last_value
first_value取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
last_value取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
select name,orderdate,cost,
first_value(orderdate) over(partition by name order by orderdate) as time1,
last_value(orderdate) over(partition by name order by orderdate) as time2
from t_window
- 1
- 2
- 3
- 4
查询结果如下:
name orderdate cost time1 time2
jack 2015-01-01 10 2015-01-01 2015-01-01
jack 2015-01-05 46 2015-01-01 2015-01-05
jack 2015-01-08 55 2015-01-01 2015-01-08
jack 2015-02-03 23 2015-01-01 2015-02-03
jack 2015-04-06 42 2015-01-01 2015-04-06
mart 2015-04-08 62 2015-04-08 2015-04-08
mart 2015-04-09 68 2015-04-08 2015-04-09
mart 2015-04-11 75 2015-04-08 2015-04-11
mart 2015-04-13 94 2015-04-08 2015-04-13
neil 2015-05-10 12 2015-05-10 2015-05-10
neil 2015-06-12 80 2015-05-10 2015-06-12
tony 2015-01-02 15 2015-01-02 2015-01-02
tony 2015-01-04 29 2015-01-02 2015-01-04
tony 2015-01-07 50 2015-01-02 2015-01-07
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
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转载 https://blog.csdn.net/qq_26937525/article/details/54925827