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。

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.


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