HiveSQL窗口函数

文章目录

• • • • 1.累计计算窗口函数
      • • • 1）.sum（...）over（...）
          • 2）.avg(...) over(...)
          • 3.语法总结:
      • 2.分区排序窗口函数:
      • • row_number() over(partition by ...A...order by...B...) 1,2,3,4
        • rank() over(partition by ...A...order by...B...) 1,2,2,4
        • dense_rank() over(partition by ...A...order by...B...) 1,2,2,3
      • 3.分组排序窗口函数
      • • ntile(n) over(......)
      • 4.偏移分析窗口函数
      • • lag(...)over(...),lead(...)over(...)

1、掌握sum(),avg()用于累计计算的窗口函数；
2、掌握row_number(),rank()用于排序的窗口函数；
3、掌握ntile()用于分组查询的窗口函数；
4、掌握lag(),lead()偏移分析窗口函数

1.累计计算窗口函数

1）.sum（…）over（…）

求截止某月的数值

user_trade列名举例

user_name	Amy，Dennis
piece	购买数量
pay_amount	支付金额
goods_category	food，clothes，book，computer，electronics，shoes
pay_time	132265412，时间戳
dt	partition，‘yyyy-mm-dd’

求2018年每月的支付总额和当年累计支付总额

select a.month,a.pay_amount,sum(a.pay_amount) over(order by a.month) from(select month(dt) month,sum(pay_amount) pay_amountfrom user_tradewhere year(dt)=2018group by month(dt))a;

2017-2018年每月的支付总额和当年累积支付总额（如果用上面的方式会把之前月份的都汇总，无法实现）

select a.year,a.month,a.pay_amount,sum(a.pay_amount) over(partition by a.year order by a.month) -- over:指定累计计算的条件，这里须正确分组 from (select year(dt) year,month(dt) month,sum(pay_amount) pay_amountfrom user_tradewhere year(dt) in (2017,2018)group by year(dt),month(dt))a;

注：
1.partition by 起到分组的作用；
2.order by按照什么顺序进行累加，升序ASC,降序DESC,默认升序
3.常见错误：分组没有限制正确（partition by 后多加了a.month）

2）.avg(…) over(…)

2018年每个月的近三个月移动平均支付金额

select a.month,a.pay_amount,avg(a.pay_amount) over(order by a.month rows between 2 preceding and current row) from (select month(dt)month,sum(pay_amount)pay_amountfrom user_tradewhere year(dt)=2018group by month(dt))a;

说明:我们用rows between 2 preceding and current row来限制计算移动平均的平均范围，本语句含义是包含本行及前两行，这个就是我们题目中要求的近三月的写法

3.语法总结:

sum(…A…) over(partition by …B… order by…C…rows between…D1…and…D2…)
avg(…A…) over(partition by …B… order by…C…rows between…D1…and…D2…)
A:需要被加工的字段名称
B:分组的字段名称
C:排序的字段名称
D:计算的行数范围
rows between unbounded preceding and current row–包括本行和之前所有的行
rows between current row and unbounded following–包括本行和之后所有的行
rows between 3 preceding and current row --包括本行以内和前三行
rows between 3 preceding and 1 following–从前三行到下一行(5行)
拓展：
max(…) over(partition by …order by … rows between… and…)
min(…) over(partition by …order by … rows between… and…)

2.分区排序窗口函数:

这三个函数的作用都是返回相应规则的排序序号

row_number() over(partition by …A…order by…B…) 1,2,3,4

rank() over(partition by …A…order by…B…) 1,2,2,4

dense_rank() over(partition by …A…order by…B…) 1,2,2,3

2019年1月，用户购买商品品类数量的排名

select user_name,count(distinct goods_category),row_number() over(order by count(distinct goods_category)),rank() over(order by count(distinct goods_category)),dense_rank() over(order by count(distinct goods_category)) from user_trade where substr(dt,1,7)='2019-01' group by user_name;

选择2019年支付金额排名在第10,20,30名的用户:

select a.user_name,a.pay_amount,a.rank from(select user_name,sum(pay_amount)pay_amount,rank() over(order by sum(pay_amount)desc)rankfrom user_tradewhere year(dt)=2019group by user_name)awhere a.rank in (10,20,30);

3.分组排序窗口函数

ntile(n) over(…)

ntile(n) over(partition by…A…order by…B…)
n:切分的片数
A:分组的字段名称
B:排序的字段名称
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row between，比如ntile(2) over(partition by …order by…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

将2019年1月份支付用户，按照支付金额分成5组:

select user_name,sum(pay_amount)pay_amount,ntile(5) over(order by sum(pay_amount) desc)level from user_trade where substr(dt,1,7)='2019-01' group by user_name;

选出2019年退款金额排名前10%的用户:

user_refund列名举例

user_name	Amy，Dennis
refund_piece	退款件数
refund_amount	退款金额
refund_time	134854654，时间戳
dt	partition，‘yyyy-mm-dd’

select a.user_name,a.refund_amount,a.level from(select user_name,sum(refund_amount)refund_amount,ntile(10) over(order by sum(refund_amount)desc)levelfrom user_refundwhere year(dt)=2019group by user_name)a where a.level=1;

4.偏移分析窗口函数

lag(…)over(…),lead(…)over(…)

lag和lead分析函数可以在通一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列。

在实际应用中，若要用到取今天和昨天的某字段差值时，lag和lead函数的应用就显得尤为重要。当然，
这种操作可以用表的自连接实现，但是lag和lead与left join、right join等自连接相比，效率更高，SQL更简洁。

lag(exp_str,offset,defval) over(partition by …order by…)
lead(exp_str,offset,defval) over(partition by …order by…)
– exp_str是字段名称。
– offset是偏移量，即是上1个或上N个的值，假设当前行在表中排在第5行，offset为3，则表示我们所要找的数据行就是表中的第2行(即5-3=2)。offset默认值为1。
– defval默认值，当两个函数取上N/下N个值，当在表中从当前行位置向前数N行已经超出了表的范围时，lag()函数
– 将defval这个参数值作为函数的返回值，若没有指定默认值，则返回null，那么在数学运算中，总要给一个默认值才不会出错。

Alice和Alexander的各种时间偏移
lag()实例：

select user_name,dt,lag(dt,1,dt) over(partition by user_name order by dt),lag(dt) over(partition by user_name order by dt),lag(dt,2,dt) over(partition by user_name order by dt),lag(dt,2) over(partition by user_name order by dt) from user_trade where dt>'0'and user_name in ('Alice','Alexander');

注意：已经对人进行分组了，所以不会由Alice偏移到Alexander，否则没有意义

lead()实例：

select user_name,dt,lead(dt,1,dt) over(partition by user_name order by dt),lead(dt) over(partition by user_name order by dt),lead(dt,2,dt) over(partition by user_name order by dt),lead(dt,2) over(partition by user_name order by dt) from user_trade where dt>'0'and user_name in ('Alice','Alexander');

实例：支付时间间隔超过100天的用户数

select count(distinct user_name) from(select user_name,dt, --选出每个人的支付日期lead(dt) over(partition by user_name order by dt) lead_dtfrom user_trade where dt>'0')a --用的是全量，所以用>0where a.lead_dt is not null and datediff(a.lead_dt,a.dt)>100; -- 大的写左边，小的写右边

重点练习
1.每个城市，不同性别，2018年支付金额最高的top3用户(使用user_trade和user_info两个表)

user_info列名举例

user_id	10001,10002
user_name	Amy,Dennis
sex	[male,female]
age	[13,70]
city	beijing,shanghai
fistactivetime	2019-04-19 15:40:00
level	[1,10]
extra1	string类型:{“systemtype”:“ios”,“education”:“master”,“marriage_status”:“1”,“phonebrand”:“iphoneX”}
extra2	map<string.string>类型: {“systemtype”:“ios”,“education”:“master”,“marriage_status”:“1”,“phonebrand”:“iphoneX”}

user_trade列名举例

user_name	Amy,Dennis
piece	购买数量
price	价格
pay_amount	支付金额
goods_category	food,clothes,book,computer,electronics,shoes
pay_time	2412521561,时间戳
dt	partition,‘yyyy-mm-dd’

select c.user_name,c.city,c.sex,c.pay_amount,c.rank from(select a.user_name,b.city,b.sex,a.pay_amount,row_number() over(partition by b.city,b.sex order by a.pay_amount desc) rank from(select user_name,sum(pay_amount) pay_amountfrom user_tradewhere year(dt)=2018group by user_name)aleft join user_info b on a.user_name=b.user_name)c where c.rank<=3; -- 使用row_number是因为它可以精确限制可以具体出来多少行，使用dense_rank和rank都不行

每个手机品牌退款金额前25%的用户(使用user_refund和user_info两个表)

user_refund列名举例

user_name	Amy,Dennis
refund_piece	退款件数
refund_amount	退款金额
refund_time	123412521,时间戳
dt	partition,‘yyyy-mm-dd’

select * from (select a.user_name,extra2['b.phonebrand'] as phonebrand,a.refund_amount,ntile(4) over(partition by extra2['b.phonebrand'] order by a.refund_amount desc)levelfrom(select user_name,sum(refund_amount) refund_amountfrom user_refundwhere dt>'0'group by user_name) aleft join user_info b on a.user_name=b.user_name)c where c.level=1;

总结

以上是生活随笔为你收集整理的HiveSQL窗口函数的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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