问题导读: 1.NTILE作用是什么? 2.按照pv降序排列,生成分组内每天的pv名次可使用哪个窗口函数? 3.RANK 和 DENSE_RANK作用是什么? 接上篇:Hive分析窗口函数(一)SUM,AVG,MIN,MAX 本文中介绍前几个序列函数,NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK,下面会一
问题导读:
1.NTILE作用是什么?
2.按照pv降序排列,生成分组内每天的pv名次可使用哪个窗口函数?
3.RANK 和 DENSE_RANK作用是什么?
接上篇:Hive分析窗口函数(一)SUM,AVG,MIN,MAX
本文中介绍前几个序列函数,NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK,下面会一一解释各自的用途。
Hive版本为 apache-hive-0.13.1
注意: 序列函数不支持WINDOW子句。(什么是WINDOW子句,Hive分析窗口函数(一)SUM,AVG,MIN,MAX)
数据准备:
cookie1,2015-04-10,1 cookie1,2015-04-11,5 cookie1,2015-04-12,7 cookie1,2015-04-13,3 cookie1,2015-04-14,2 cookie1,2015-04-15,4 cookie1,2015-04-16,4 cookie2,2015-04-10,2 cookie2,2015-04-11,3 cookie2,2015-04-12,5 cookie2,2015-04-13,6 cookie2,2015-04-14,3 cookie2,2015-04-15,9 cookie2,2015-04-16,7 CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 ( cookieid string, createtime string, --day pv INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile location '/tmp/lxw11/'; DESC lxw1234; cookieid STRING createtime STRING pv INT hive> select * from lxw1234; OK cookie1 2015-04-10 1 cookie1 2015-04-11 5 cookie1 2015-04-12 7 cookie1 2015-04-13 3 cookie1 2015-04-14 2 cookie1 2015-04-15 4 cookie1 2015-04-16 4 cookie2 2015-04-10 2 cookie2 2015-04-11 3 cookie2 2015-04-12 5 cookie2 2015-04-13 6 cookie2 2015-04-14 3 cookie2 2015-04-15 9 cookie2 2015-04-16 7
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
SELECT cookieid, createtime, pv, NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn1, --分组内将数据分成2片 NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn2, --分组内将数据分成3片 NTILE(4) OVER(ORDER BY createtime) AS rn3 --将所有数据分成4片 FROM lxw1234 ORDER BY cookieid,createtime; cookieid day pv rn1 rn2 rn3 ------------------------------------------------- cookie1 2015-04-10 1 1 1 1 cookie1 2015-04-11 5 1 1 1 cookie1 2015-04-12 7 1 1 2 cookie1 2015-04-13 3 1 2 2 cookie1 2015-04-14 2 2 2 3 cookie1 2015-04-15 4 2 3 3 cookie1 2015-04-16 4 2 3 4 cookie2 2015-04-10 2 1 1 1 cookie2 2015-04-11 3 1 1 1 cookie2 2015-04-12 5 1 1 2 cookie2 2015-04-13 6 1 2 2 cookie2 2015-04-14 3 2 2 3 cookie2 2015-04-15 9 2 3 4 cookie2 2015-04-16 7 2 3 4
SELECT cookieid, createtime, pv, NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn FROM lxw1234; --rn = 1 的记录,就是我们想要的结果 cookieid day pv rn ---------------------------------- cookie1 2015-04-12 7 1 cookie1 2015-04-11 5 1 cookie1 2015-04-15 4 1 cookie1 2015-04-16 4 2 cookie1 2015-04-13 3 2 cookie1 2015-04-14 2 3 cookie1 2015-04-10 1 3 cookie2 2015-04-15 9 1 cookie2 2015-04-16 7 1 cookie2 2015-04-13 6 1 cookie2 2015-04-12 5 2 cookie2 2015-04-14 3 2 cookie2 2015-04-11 3 3 cookie2 2015-04-10 2 3
–比如,按照pv降序排列,生成分组内每天的pv名次
ROW_NUMBER() 的应用场景非常多,再比如,获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。
SELECT cookieid, createtime, pv, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn FROM lxw1234; cookieid day pv rn ------------------------------------------- cookie1 2015-04-12 7 1 cookie1 2015-04-11 5 2 cookie1 2015-04-15 4 3 cookie1 2015-04-16 4 4 cookie1 2015-04-13 3 5 cookie1 2015-04-14 2 6 cookie1 2015-04-10 1 7 cookie2 2015-04-15 9 1 cookie2 2015-04-16 7 2 cookie2 2015-04-13 6 3 cookie2 2015-04-12 5 4 cookie2 2015-04-14 3 5 cookie2 2015-04-11 3 6 cookie2 2015-04-10 2 7
RANK 和 DENSE_RANK
—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
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 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。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。


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