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

hivesql 不是数字开头 怎么写 hive sql sum over_hivesql 不是数字开头 怎么写

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_amount
	from user_trade
	where year(dt)=2018
	group by month(dt))a;

hivesql 不是数字开头 怎么写 hive sql sum over_hivesql 不是数字开头 怎么写_02


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_amount
		from user_trade
		where 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

hivesql 不是数字开头 怎么写 hive sql sum over_hive_03

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_amount
	from user_trade
	where year(dt)=2018
	group 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)rank
	from user_trade
	where year(dt)=2019
	group by user_name)a
	where 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)level
	from user_refund
	where year(dt)=2019
	group 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

hivesql 不是数字开头 怎么写 hive sql sum over_hive_04


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');

hivesql 不是数字开头 怎么写 hive sql sum over_hive_05


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_dt
	from user_trade
where dt>'0')a  --用的是全量，所以用>0
	where 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_amount
		from user_trade
		where year(dt)=2018
		group by user_name)a
		left 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)level
			from
				(select user_name,
							sum(refund_amount) refund_amount
				from user_refund
				where dt>'0'
				group by user_name) a
				left join user_info b on a.user_name=b.user_name)c
where c.level=1;