Hive SQL 分组 sum
在数据处理和分析中，经常需要对数据进行分组并进行聚合操作，以便更好地理解数据的特征和趋势。Hive SQL 是一种基于Hadoop 的数据仓库工具，它提供了类似于 SQL 的语言来进行数据查询和分析。在 Hive SQL 中，使用 GROUP BY 子句来对数据进行分组，结合 SUM 函数可以对分组后的数据进行求和操作。
GROUP BY 子句
GROUP BY 子句用于将结果集按照指定的列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作。在 Hive SQL 中，GROUP BY 子句的语法如下所示：
SELECT column1, SUM(column2)
FROM table_name
GROUP BY column1;
在上面的语法中，column1 是分组的列，column2 是需要进行求和操作的列，table_name 是数据表的名称。通过 GROUP BY 子句，可以将 column1 列相同的数据分为一组，并对每组的 column2 列进行求和操作。
SUM 函数
SUM 函数用于计算指定列的数值总和。在 Hive SQL 中，SUM 函数的语法如下所示：
SELECT SUM(column_name)
FROM table_name;
在上面的语法中，column_name 是需要进行求和操作的列，table_name 是数据表的名称。通过 SUM 函数，可以对指定列的数值进行求和操作。
示例
假设有一个销售数据表 sales，包含了商品名称和销售数量两个字段。我们希望统计每种商品的总销售数量。可以使用以下 Hive SQL 查询语句实现：
SELECT product_name, SUM(sales_quantity)
FROM sales
GROUP BY product_name;
通过上面的查询语句，可以得到每种商品的总销售数量。
关系图
下面是一个简单的关系图示例，表示了一个销售数据表 sales 和商品信息数据表 products 之间的关系：
erDiagram
PRODUCTS ||--o| SALES : "1"
在上面的关系图中，每个产品对应多个销售记录，表示了两个数据表之间的关系。
旅行图
下面是一个旅行图示例，展示了一个旅行的流程：
journey
title Travel Journey
section Getting Ready
Take out luggage: 10mins
Check passport: 5mins
section Airport
Wait in line: 30mins
Security check: 20mins
section Flight
Board plane: 15mins
Take off: 1hr
Land: 30mins
在上面的旅行图中，展示了旅行的准备、机场和飞行的不同阶段，以及每个阶段所花费的时间。
通过以上介绍，我们了解了在 Hive SQL 中如何使用 GROUP BY 子句和 SUM 函数对数据进行分组和求和操作。这对于数据分析和报表生成非常有用，能够帮助我们更好地理解数据的特征和趋势，从而做出更准确的决策。希望本文能够帮助读者更好地使用 Hive SQL 进行数据处理和分析。
