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本博客来聊聊SELECT语句的GROUP BY子句的增强聚合特性。
模拟数据（分隔符为’\t’）
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广东省 广州市 2019-01-03 2019-01-02 11:50:32 79
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广东省 广州市 2019-01-03 2019-01-02 16:50:32 88
广东省 广州市 2019-01-03 2019-01-02 17:50:32 99
广东省 广州市 2019-01-03 2019-01-02 18:50:32 67
广东省 珠海市 2019-01-02 2019-01-02 8:50:32 29
广东省 珠海市 2019-01-02 2019-01-02 9:50:32 70
广东省 珠海市 2019-01-02 2019-01-02 10:50:32 59
广东省 珠海市 2019-01-02 2019-01-02 11:50:32 79
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广东省 珠海市 2019-01-03 2019-01-02 10:50:32 59
广东省 珠海市 2019-01-03 2019-01-02 11:50:32 69
广东省 珠海市 2019-01-03 2019-01-02 13:50:32 79
广东省 珠海市 2019-01-03 2019-01-02 15:50:32 133
广东省 珠海市 2019-01-03 2019-01-02 16:50:32 99
广东省 珠海市 2019-01-03 2019-01-02 17:50:32 85
广东省 珠海市 2019-01-03 2019-01-02 18:50:32 59
创建表;
create table xinzeng_tb (
shengfen string,
dishi string,
riqi string,
shijian string,
xinzeng int
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location 'hdfs://bigdata-training01.fuyun.com:8020/user/hive/warehouse-3.1.1/db_window.db'
加载数据：
load data local inpath '/opt/datas/xinzeng_tb' into table xinzeng_tb
GROUPING SETS
grouping sets相当于多个group by分组统计后再union的逻辑
按省份和地市统计新增数
select
shengfen,
dishi,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng
from xinzeng_tb
group by shengfen, dishi
grouping sets (shengfen, dishi)
-- cluster by sum_xinzeng
distribute by sum_xinzeng sort by sum_xinzeng desc;
OK
shengfen dishi sum_xinzeng
广东省 NULL 4345
上海市 NULL 4092
NULL 深圳市 1518
NULL 广州市 1438
NULL 嘉定区 1434
NULL 珠海市 1389
NULL 普陀区 1369
NULL 浦东新区 1289
Time taken: 83.518 seconds, Fetched: 8 row(s)
等价于：
select
shengfen,
null,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng
from xinzeng_tb
group by shengfen
union all
select
null,
dishi,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng
from xinzeng_tb
group by dishi
distribute by sum_xinzeng sort by sum_xinzeng desc;
OK
_u2.shengfen _u2._c1 _u2.sum_xinzeng
广东省 NULL 4345
上海市 NULL 4092
NULL 深圳市 1518
NULL 广州市 1438
NULL 嘉定区 1434
NULL 珠海市 1389
NULL 普陀区 1369
NULL 浦东新区 1289
Time taken: 124.22 seconds, Fetched: 8 row(s)
上面的方法按地市分组时省份那列为null，可以优化为：
select
shengfen,
dishi,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng
from xinzeng_tb
group by shengfen, dishi
grouping sets (shengfen, (shengfen, dishi))
-- cluster by sum_xinzeng
distribute by sum_xinzeng sort by sum_xinzeng desc;
OK
shengfen dishi sum_xinzeng
广东省 NULL 4345
上海市 NULL 4092
广东省 深圳市 1518
广东省 广州市 1438
上海市 嘉定区 1434
广东省 珠海市 1389
上海市 普陀区 1369
上海市 浦东新区 1289
Time taken: 77.62 seconds, Fetched: 8 row(s)
等价于：
select
shengfen,
null,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng
from xinzeng_tb
group by shengfen
union all
select
shengfen,
dishi,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng
from xinzeng_tb
group by shengfen, dishi
distribute by sum_xinzeng sort by sum_xinzeng desc;
OK
_u2.shengfen _u2._c1 _u2.sum_xinzeng
广东省 NULL 4345
上海市 NULL 4092
广东省 深圳市 1518
广东省 广州市 1438
上海市 嘉定区 1434
广东省 珠海市 1389
上海市 普陀区 1369
上海市 浦东新区 1289
Time taken: 128.156 seconds, Fetched: 8 row(s)
按grouping sets查询和group by查询再union的等价关系
| grouping sets语句 | group by语句 |
|---|---|
| SELECT a, b, SUM© FROM tab1 GROUP BY a, b GROUPING SETS ( (a,b) ) | SELECT a, b, SUM© FROM tab1 GROUP BY a, b |
| SELECT a, b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a, b GROUPING SETS ( (a,b), a) | SELECT a, b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a, b UNION SELECT a, null, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a |
| SELECT a,b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a, b GROUPING SETS (a,b) | SELECT a, null, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a UNION SELECT null, b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY b |
| SELECT a, b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a, b GROUPING SETS ( (a, b), a, b, ( ) ) | SELECT a, b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a, b UNION SELECT a, null, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY a, null UNION SELECT null, b, SUM( c ) FROM tab1 GROUP BY null, b UNION SELECT null, null, SUM( c ) FROM tab1 |
Grouping__ID（两个下划线_）
这个函数返回一个位向量，该位向量对应于每一列是否存在。对于每一列，如果结果集中的某一行已经聚合了该列，则结果集中的某一行的值为“1”，否则该值为“0”。这可以用于在数据中有空值时进行区分。
例1：
select
shengfen,
dishi,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng,
grouping__id
from xinzeng_tb
group by shengfen, dishi
grouping sets (shengfen, (shengfen, dishi))
-- cluster by grouping__id
distribute by grouping__id sort by grouping__id, sum_xinzeng desc;
OK
shengfen dishi sum_xinzeng grouping__id
广东省 深圳市 1518 0
广东省 广州市 1438 0
上海市 嘉定区 1434 0
广东省 珠海市 1389 0
上海市 普陀区 1369 0
上海市 浦东新区 1289 0
广东省 NULL 4345 1
上海市 NULL 4092 1
Time taken: 74.346 seconds, Fetched: 8 row(s)
等价于：
select
shengfen,
null,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng,
1 as grouping__id
from xinzeng_tb
group by shengfen
union all
select
shengfen,
dishi,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng,
0 as grouping__id
from xinzeng_tb
group by shengfen, dishi
distribute by grouping__id sort by grouping__id, sum_xinzeng desc;
OK
_u2.shengfen _u2._c1 _u2.sum_xinzeng _u2.grouping__id
广东省 深圳市 1518 0
广东省 广州市 1438 0
上海市 嘉定区 1434 0
广东省 珠海市 1389 0
上海市 普陀区 1369 0
上海市 浦东新区 1289 0
广东省 NULL 4345 1
上海市 NULL 4092 1
Time taken: 117.174 seconds, Fetched: 8 row(s)
例2：
select
shengfen,
dishi,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng,
grouping__id
from xinzeng_tb
group by shengfen, dishi
with rollup
-- cluster by grouping__id
distribute by grouping__id sort by grouping__id, sum_xinzeng desc;
OK
shengfen dishi sum_xinzeng grouping__id
广东省 深圳市 1518 0
广东省 广州市 1438 0
上海市 嘉定区 1434 0
广东省 珠海市 1389 0
上海市 普陀区 1369 0
上海市 浦东新区 1289 0
广东省 NULL 4345 1
上海市 NULL 4092 1
NULL NULL 8437 3
Time taken: 69.779 seconds, Fetched: 9 row(s)
例2sql语句解释：
group_id是为了区分每条输出结果是属于哪一个group by的数据。它是根据group by后面声明的顺序字段是否存在于当前group by中的一个二进制位组合数据。
grouping__id为0的是group by中所有列都被选中了，二进制00，所以标识为0
grouping__id为1的是group by中只有一列被选中了，二进制01，所以标识为1
grouping__id为3的是group by中没有一列被选中，二进制11，所以标识为3
Grouping
分组函数指示GROUP BY子句中的表达式是否对给定行进行聚合。值0表示属于分组集的列，而值1表示不属于分组集的列。
select
shengfen,
dishi,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng,
grouping(shengfen, dishi) grouping_two,
grouping(shengfen) grouping_s,
grouping(dishi) grouping_d,
grouping__id
from xinzeng_tb
group by shengfen, dishi
with rollup
-- cluster by grouping__id
distribute by grouping__id sort by grouping__id, sum_xinzeng desc;
OK
shengfen dishi sum_xinzeng grouping_two grouping_s grouping_d grouping__id
广东省 深圳市 1518 0 0 0 0
广东省 广州市 1438 0 0 0 0
上海市 嘉定区 1434 0 0 0 0
广东省 珠海市 1389 0 0 0 0
上海市 普陀区 1369 0 0 0 0
上海市 浦东新区 1289 0 0 0 0
广东省 NULL 4345 1 0 1 1
上海市 NULL 4092 1 0 1 1
NULL NULL 8437 3 1 1 3
Time taken: 73.224 seconds, Fetched: 9 row(s)
cube and rollup
CUBE/ROLLUP必须与GROUP BY一起使用。
cube可以得到group by这些维度上所有可能的聚合问题的答案。
例如：
GROUP BY a, b, c WITH CUBE 等价于
GROUP BY a, b, c GROUPING SETS ( (a, b, c), (a, b), (b, c), (a, c), (a), (b), ©, ( )).
rollups
ROLLUP子句用于与GROUP BY一起计算维度层次结构级别上的聚合。
使用ROLLUP将a、b、c分组，假设层次结构是“a”向下钻取到“b”，钻取到“c”。
GROUP BY a, b, c, WITH ROLLUP 等价于 GROUP BY a, b, c GROUPING SETS ( (a, b, c), (a, b), (a), ( )).
rollup
select
shengfen,
dishi,
riqi,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng,
grouping__id
from xinzeng_tb
group by shengfen, dishi, riqi
--grouping sets (shengfen, dishi, riqi)
with rollup
--cluster by grouping__id
distribute by grouping__id sort by grouping__id desc, sum_xinzeng desc;
OK
shengfen dishi riqi sum_xinzeng grouping__id
NULL NULL NULL 8437 7
广东省 NULL NULL 4345 3
上海市 NULL NULL 4092 3
广东省 深圳市 NULL 1518 1
广东省 广州市 NULL 1438 1
上海市 嘉定区 NULL 1434 1
广东省 珠海市 NULL 1389 1
上海市 普陀区 NULL 1369 1
上海市 浦东新区 NULL 1289 1
广东省 深圳市 2019-01-02 770 0
广东省 深圳市 2019-01-03 748 0
广东省 广州市 2019-01-02 726 0
上海市 嘉定区 2019-01-03 721 0
上海市 嘉定区 2019-01-02 713 0
广东省 广州市 2019-01-03 712 0
广东省 珠海市 2019-01-02 708 0
上海市 普陀区 2019-01-03 691 0
广东省 珠海市 2019-01-03 681 0
上海市 普陀区 2019-01-02 678 0
上海市 浦东新区 2019-01-03 664 0
上海市 浦东新区 2019-01-02 625 0
Time taken: 75.995 seconds, Fetched: 21 row(s)
cube
select
shengfen,
dishi,
riqi,
sum(xinzeng) as sum_xinzeng,
grouping__id
from xinzeng_tb
group by shengfen, dishi, riqi
--grouping sets (shengfen, dishi, riqi)
with cube
--cluster by grouping__id
distribute by grouping__id sort by grouping__id desc, sum_xinzeng desc;
OK
shengfen dishi riqi sum_xinzeng grouping__id
NULL NULL NULL 8437 7
NULL NULL 2019-01-02 4220 6
NULL NULL 2019-01-03 4217 6
NULL 深圳市 NULL 1518 5
NULL 广州市 NULL 1438 5
NULL 嘉定区 NULL 1434 5
NULL 珠海市 NULL 1389 5
NULL 普陀区 NULL 1369 5
NULL 浦东新区 NULL 1289 5
NULL 深圳市 2019-01-02 770 4
NULL 深圳市 2019-01-03 748 4
NULL 广州市 2019-01-02 726 4
NULL 嘉定区 2019-01-03 721 4
NULL 嘉定区 2019-01-02 713 4
NULL 广州市 2019-01-03 712 4
NULL 珠海市 2019-01-02 708 4
NULL 普陀区 2019-01-03 691 4
NULL 珠海市 2019-01-03 681 4
NULL 普陀区 2019-01-02 678 4
NULL 浦东新区 2019-01-03 664 4
NULL 浦东新区 2019-01-02 625 4
广东省 NULL NULL 4345 3
上海市 NULL NULL 4092 3
广东省 NULL 2019-01-02 2204 2
广东省 NULL 2019-01-03 2141 2
上海市 NULL 2019-01-03 2076 2
上海市 NULL 2019-01-02 2016 2
广东省 深圳市 NULL 1518 1
广东省 广州市 NULL 1438 1
上海市 嘉定区 NULL 1434 1
广东省 珠海市 NULL 1389 1
上海市 普陀区 NULL 1369 1
上海市 浦东新区 NULL 1289 1
广东省 深圳市 2019-01-02 770 0
广东省 深圳市 2019-01-03 748 0
广东省 广州市 2019-01-02 726 0
上海市 嘉定区 2019-01-03 721 0
上海市 嘉定区 2019-01-02 713 0
广东省 广州市 2019-01-03 712 0
广东省 珠海市 2019-01-02 708 0
上海市 普陀区 2019-01-03 691 0
广东省 珠海市 2019-01-03 681 0
上海市 普陀区 2019-01-02 678 0
上海市 浦东新区 2019-01-03 664 0
上海市 浦东新区 2019-01-02 625 0
Time taken: 72.189 seconds, Fetched: 45 row(s)
hive.new.job.grouping.set.cardinality设置每条数据复制的份数
以上都是group by的增强特性，是将多个group by逻辑写在一个SQL语句的便利写法。
set hive.new.job.grouping.set.cardinality=32,这条设置的意义在于告知解释器，group by之前，每条数据复制量在32份以内。
select中的字段是完整的A,B,C，但是我们知道由于group by的存在，select 字段本不应该出现非group by字段的，所以这里我们要特别说明，如果解释器发现group by A,C 但是select A,B,C 那么运行时会将所有from 表取出的结果复制一份，B都置为null，也就是在结果中，B都为null。
官方文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Enhanced+Aggregation,+Cube,+Grouping+and+Rollup