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데이터 베이스MySQL 튜토리얼Hive分析窗口函数(四) LAG,LEAD,FIRST_VALUE,LAST_VALUE

1.LAG功能是什么? 2.LEAD与LAG功能有什么相的地方那个? 3.FIRST_VALUE与LAST_VALUE分别完成什么功能? 继续学习这四个分析函数。注意: 这几个函数不支持WINDOW子句。 Hive版本为 apache-hive-0.13.1 数据准备: 水电费 cookie1,2015-04-10 10:00:02,url2

1.LAG功能是什么?
2.LEAD与LAG功能有什么相似的地方那个?

3.FIRST_VALUE与LAST_VALUE分别完成什么功能?


继续学习这四个分析函数。 注意: 这几个函数不支持WINDOW子句。 Hive版本为 apache-hive-0.13.1 数据准备:

水电费

    cookie1,2015-04-10 10:00:02,url2
    cookie1,2015-04-10 10:00:00,url1
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    cookie2,2015-04-10 10:50:01,url55

    CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 (
    cookieid string,
    createtime string,  --页面访问时间
    url STRING       --被访问页面
    ) ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    stored as textfile location '/tmp/lxw11/';


    hive> select * from lxw1234;
    OK
    cookie1 2015-04-10 10:00:02     url2
    cookie1 2015-04-10 10:00:00     url1
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    cookie2 2015-04-10 10:50:05     url66
    cookie2 2015-04-10 11:00:00     url77
    cookie2 2015-04-10 10:10:00     url44
    cookie2 2015-04-10 10:50:01     url55
LAG

LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值
第一个参数为列名,第二个参数为往上第n行(可选,默认为1),第三个参数为默认值(当往上第n行为NULL时候,取默认值,如不指定,则为NULL)

    SELECT cookieid,
    createtime,
    url,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
    LAG(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_1_time,
    LAG(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_2_time
    FROM lxw1234;


    cookieid createtime             url    rn       last_1_time             last_2_time
    -------------------------------------------------------------------------------------------
    cookie1 2015-04-10 10:00:00     url1    1       1970-01-01 00:00:00     NULL
    cookie1 2015-04-10 10:00:02     url2    2       2015-04-10 10:00:00     NULL
    cookie1 2015-04-10 10:03:04     1url3   3       2015-04-10 10:00:02     2015-04-10 10:00:00
    cookie1 2015-04-10 10:10:00     url4    4       2015-04-10 10:03:04     2015-04-10 10:00:02
    cookie1 2015-04-10 10:50:01     url5    5       2015-04-10 10:10:00     2015-04-10 10:03:04
    cookie1 2015-04-10 10:50:05     url6    6       2015-04-10 10:50:01     2015-04-10 10:10:00
    cookie1 2015-04-10 11:00:00     url7    7       2015-04-10 10:50:05     2015-04-10 10:50:01
    cookie2 2015-04-10 10:00:00     url11   1       1970-01-01 00:00:00     NULL
    cookie2 2015-04-10 10:00:02     url22   2       2015-04-10 10:00:00     NULL
    cookie2 2015-04-10 10:03:04     1url33  3       2015-04-10 10:00:02     2015-04-10 10:00:00
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    cookie2 2015-04-10 10:50:01     url55   5       2015-04-10 10:10:00     2015-04-10 10:03:04
    cookie2 2015-04-10 10:50:05     url66   6       2015-04-10 10:50:01     2015-04-10 10:10:00
    cookie2 2015-04-10 11:00:00     url77   7       2015-04-10 10:50:05     2015-04-10 10:50:01


    last_1_time: 指定了往上第1行的值,default为'1970-01-01 00:00:00'  
                 cookie1第一行,往上1行为NULL,因此取默认值 1970-01-01 00:00:00
                 cookie1第三行,往上1行值为第二行值,2015-04-10 10:00:02
                 cookie1第六行,往上1行值为第五行值,2015-04-10 10:50:01
    last_2_time: 指定了往上第2行的值,为指定默认值
                                                     cookie1第一行,往上2行为NULL
                                                     cookie1第二行,往上2行为NULL
                                                     cookie1第四行,往上2行为第二行值,2015-04-10 10:00:02
                                                     cookie1第七行,往上2行为第五行值,2015-04-10 10:50:01

LEAD

与LAG相反
LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值
第一个参数为列名,第二个参数为往下第n行(可选,默认为1),第三个参数为默认值(当往下第n行为NULL时候,取默认值,如不指定,则为NULL)

    SELECT cookieid,
    createtime,
    url,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
    LEAD(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_1_time,
    LEAD(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_2_time
    FROM lxw1234;


    cookieid createtime             url    rn       next_1_time             next_2_time
    -------------------------------------------------------------------------------------------
    cookie1 2015-04-10 10:00:00     url1    1       2015-04-10 10:00:02     2015-04-10 10:03:04
    cookie1 2015-04-10 10:00:02     url2    2       2015-04-10 10:03:04     2015-04-10 10:10:00
    cookie1 2015-04-10 10:03:04     1url3   3       2015-04-10 10:10:00     2015-04-10 10:50:01
    cookie1 2015-04-10 10:10:00     url4    4       2015-04-10 10:50:01     2015-04-10 10:50:05
    cookie1 2015-04-10 10:50:01     url5    5       2015-04-10 10:50:05     2015-04-10 11:00:00
    cookie1 2015-04-10 10:50:05     url6    6       2015-04-10 11:00:00     NULL
    cookie1 2015-04-10 11:00:00     url7    7       1970-01-01 00:00:00     NULL
    cookie2 2015-04-10 10:00:00     url11   1       2015-04-10 10:00:02     2015-04-10 10:03:04
    cookie2 2015-04-10 10:00:02     url22   2       2015-04-10 10:03:04     2015-04-10 10:10:00
    cookie2 2015-04-10 10:03:04     1url33  3       2015-04-10 10:10:00     2015-04-10 10:50:01
    cookie2 2015-04-10 10:10:00     url44   4       2015-04-10 10:50:01     2015-04-10 10:50:05
    cookie2 2015-04-10 10:50:01     url55   5       2015-04-10 10:50:05     2015-04-10 11:00:00
    cookie2 2015-04-10 10:50:05     url66   6       2015-04-10 11:00:00     NULL
    cookie2 2015-04-10 11:00:00     url77   7       1970-01-01 00:00:00     NULL

    --逻辑与LAG一样,只不过LAG是往上,LEAD是往下。

FIRST_VALUE

取分组内排序后,截止到当前行,第一个值

    SELECT cookieid,
    createtime,
    url,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
    FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS first1
    FROM lxw1234;

    cookieid  createtime            url     rn      first1
    ---------------------------------------------------------
    cookie1 2015-04-10 10:00:00     url1    1       url1
    cookie1 2015-04-10 10:00:02     url2    2       url1
    cookie1 2015-04-10 10:03:04     1url3   3       url1
    cookie1 2015-04-10 10:10:00     url4    4       url1
    cookie1 2015-04-10 10:50:01     url5    5       url1
    cookie1 2015-04-10 10:50:05     url6    6       url1
    cookie1 2015-04-10 11:00:00     url7    7       url1
    cookie2 2015-04-10 10:00:00     url11   1       url11
    cookie2 2015-04-10 10:00:02     url22   2       url11
    cookie2 2015-04-10 10:03:04     1url33  3       url11
    cookie2 2015-04-10 10:10:00     url44   4       url11
    cookie2 2015-04-10 10:50:01     url55   5       url11
    cookie2 2015-04-10 10:50:05     url66   6       url11
    cookie2 2015-04-10 11:00:00     url77   7       url11

LAST_VALUE

取分组内排序后,截止到当前行,最后一个值


    SELECT cookieid,
    createtime,
    url,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
    LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1
    FROM lxw1234;


    cookieid  createtime            url    rn       last1  
    -----------------------------------------------------------------
    cookie1 2015-04-10 10:00:00     url1    1       url1
    cookie1 2015-04-10 10:00:02     url2    2       url2
    cookie1 2015-04-10 10:03:04     1url3   3       1url3
    cookie1 2015-04-10 10:10:00     url4    4       url4
    cookie1 2015-04-10 10:50:01     url5    5       url5
    cookie1 2015-04-10 10:50:05     url6    6       url6
    cookie1 2015-04-10 11:00:00     url7    7       url7
    cookie2 2015-04-10 10:00:00     url11   1       url11
    cookie2 2015-04-10 10:00:02     url22   2       url22
    cookie2 2015-04-10 10:03:04     1url33  3       1url33
    cookie2 2015-04-10 10:10:00     url44   4       url44
    cookie2 2015-04-10 10:50:01     url55   5       url55
    cookie2 2015-04-10 10:50:05     url66   6       url66
    cookie2 2015-04-10 11:00:00     url77   7       url77

如果不指定ORDER BY,则默认按照记录在文件中的偏移量进行排序,会出现错误的结果

    SELECT cookieid,
    createtime,
    url,
    FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid) AS first2  
    FROM lxw1234;

    cookieid  createtime            url     first2
    ----------------------------------------------
    cookie1 2015-04-10 10:00:02     url2    url2
    cookie1 2015-04-10 10:00:00     url1    url2
    cookie1 2015-04-10 10:03:04     1url3   url2
    cookie1 2015-04-10 10:50:05     url6    url2
    cookie1 2015-04-10 11:00:00     url7    url2
    cookie1 2015-04-10 10:10:00     url4    url2
    cookie1 2015-04-10 10:50:01     url5    url2
    cookie2 2015-04-10 10:00:02     url22   url22
    cookie2 2015-04-10 10:00:00     url11   url22
    cookie2 2015-04-10 10:03:04     1url33  url22
    cookie2 2015-04-10 10:50:05     url66   url22
    cookie2 2015-04-10 11:00:00     url77   url22
    cookie2 2015-04-10 10:10:00     url44   url22
    cookie2 2015-04-10 10:50:01     url55   url22

    SELECT cookieid,
    createtime,
    url,
    LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid) AS last2  
    FROM lxw1234;

    cookieid  createtime            url     last2
    ----------------------------------------------
    cookie1 2015-04-10 10:00:02     url2    url5
    cookie1 2015-04-10 10:00:00     url1    url5
    cookie1 2015-04-10 10:03:04     1url3   url5
    cookie1 2015-04-10 10:50:05     url6    url5
    cookie1 2015-04-10 11:00:00     url7    url5
    cookie1 2015-04-10 10:10:00     url4    url5
    cookie1 2015-04-10 10:50:01     url5    url5
    cookie2 2015-04-10 10:00:02     url22   url55
    cookie2 2015-04-10 10:00:00     url11   url55
    cookie2 2015-04-10 10:03:04     1url33  url55
    cookie2 2015-04-10 10:50:05     url66   url55
    cookie2 2015-04-10 11:00:00     url77   url55
    cookie2 2015-04-10 10:10:00     url44   url55
    cookie2 2015-04-10 10:50:01     url55   url55

如果想要取分组内排序后最后一个值,则需要变通一下:

    SELECT cookieid,
    createtime,
    url,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
    LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1,
    FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime DESC) AS last2
    FROM lxw1234
    ORDER BY cookieid,createtime;

    cookieid  createtime            url     rn     last1    last2
    -------------------------------------------------------------
    cookie1 2015-04-10 10:00:00     url1    1       url1    url7
    cookie1 2015-04-10 10:00:02     url2    2       url2    url7
    cookie1 2015-04-10 10:03:04     1url3   3       1url3   url7
    cookie1 2015-04-10 10:10:00     url4    4       url4    url7
    cookie1 2015-04-10 10:50:01     url5    5       url5    url7
    cookie1 2015-04-10 10:50:05     url6    6       url6    url7
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MySQL : 세계에서 가장 인기있는 데이터베이스 소개MySQL : 세계에서 가장 인기있는 데이터베이스 소개Apr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL의 중요성 : 데이터 저장 및 관리MySQL의 중요성 : 데이터 저장 및 관리Apr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL을 사용하는 이유는 무엇입니까? 혜택과 장점MySQL을 사용하는 이유는 무엇입니까? 혜택과 장점Apr 12, 2025 am 12:17 AM

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB 잠금 장치 (공유 잠금, 독점 잠금, 의도 잠금, 레코드 잠금, 갭 잠금, 차세대 자물쇠)를 설명하십시오.InnoDB 잠금 장치 (공유 잠금, 독점 잠금, 의도 잠금, 레코드 잠금, 갭 잠금, 차세대 자물쇠)를 설명하십시오.Apr 12, 2025 am 12:16 AM

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

열악한 MySQL 쿼리 성능의 일반적인 원인은 무엇입니까?열악한 MySQL 쿼리 성능의 일반적인 원인은 무엇입니까?Apr 12, 2025 am 12:11 AM

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

Composite Index와 여러 단일 열 인덱스를 언제 사용해야합니까?Composite Index와 여러 단일 열 인덱스를 언제 사용해야합니까?Apr 11, 2025 am 12:06 AM

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.

MySQL에서 느린 쿼리를 식별하고 최적화하는 방법은 무엇입니까? (느린 쿼리 로그, Performance_schema)MySQL에서 느린 쿼리를 식별하고 최적화하는 방법은 무엇입니까? (느린 쿼리 로그, Performance_schema)Apr 10, 2025 am 09:36 AM

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 SQL : 개발자를위한 필수 기술MySQL 및 SQL : 개발자를위한 필수 기술Apr 10, 2025 am 09:30 AM

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.

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