HiveSQL题——窗口函数(lag/lead)

2024-01-30 15:36
文章标签 函数 窗口 lag lead hivesql

本文主要是介绍HiveSQL题——窗口函数(lag/lead)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

一、窗口函数的知识点

1.1 窗户函数的定义

1.2 窗户函数的语法

1.3 窗口函数分类

1.4 前后函数:lag/lead

二、实际案例

2.1 股票的波峰波谷

0 问题描述

1 数据准备

2 数据分析

3 小结

2.2 前后列转换（面试题）

0 问题描述

1 数据准备

2 数据分析

3 小结

一、窗口函数的知识点

1.1 窗户函数的定义

         窗口函数可以拆分为【窗口+函数】。窗口函数官网指路：LanguageManual WindowingAndAnalytics - Apache Hive - Apache Software Foundationicon-default.png?t=N7T8https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics

  • 窗口：定义函数计算范围（窗口函数：针对分组后的数据，从逻辑角度指定计算的范围，并没有从物理上真正的切分，只有group by 是物理分组，真正意义上的分组）
  • 函数：定义函数计算逻辑
  •  窗口函数的位置：跟sql里面聚合函数的位置一样，from -> join -> on -> where -> group by->select 后面的普通字段，窗口函数 -> having -> order by  -> lmit 。 窗口函数不能跟聚合函数同时出现。聚合函数包括count、sum、 min、max、avg。
  • sql 执行顺序：from -> join -> on -> where -> group by->select 后面的普通字段，聚合函数-> having -> order by -> limit

1.2 窗户函数的语法

       <窗口函数>window_name  over ( [partition by 字段...]  [order by 字段...]  [窗口子句] )

  • window_name：给窗口指定一个别名。
  • over：用来指定函数执行的窗口范围，如果后面括号中什么都不写，即over() ，意味着窗口包含满足where 条件的所有行，窗口函数基于所有行进行计算。
  • 符号[] 代表：可选项；  | ： 代表二选一
  •  partition by 子句： 窗口按照哪些字段进行分组，窗口函数在不同的分组上分别执行。分组间互相独立。
  • order by 子句  :每个partition内部按照哪些字段进行排序，如果没有partition ，那就直接按照最大的窗口排序，且默认是按照升序（asc）排列。
  • 窗口子句：显示声明范围（不写窗口子句的话，会有默认值）。常用的窗口子句如下：
    rows between unbounded preceding and  unbounded following; -- 上无边界到下无边界（一般用于求 总和）rows between unbounded preceding and current row;  --上无边界到当前记录(累计值)rows between 1 preceding and current row; --从上一行到当前行rows between 1 preceding and 1 following; --从上一行到下一行rows between current row and 1 following; --从当前行到下一行

     ps: over()里面有order by子句，但没有窗口子句时 ，即： <窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... )，此时窗口子句是有默认值的->  rows between unbounded preceding and current row (上无边界到当前行)。

      此时窗口函数语法：<窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... ) 等价于

     <窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... rows between unbounded preceding and current row)
     需要注意有个特殊情况：当order by 后面跟的某个字段是有重复行的时候， <窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... )  不写窗口子句的情况下，窗口子句的默认值是：range between unbounded preceding and current row(上无边界到当前相同行的最后一行)。

    因此，遇到order by 后面跟的某个字段出现重复行，且需要计算【上无边界到当前行】，那就需要手动指定 窗口子句 rows between unbounded preceding and current row ，偷懒省略窗口子句会出问题~

      ps: 窗口函数的执行顺序是在where之后，所以如果where子句需要用窗口函数作为条件，需要多一层查询，在子查询外面进行。

     【例如】求出登录记录出现间断的用户Id

selectid
from (selectid,login_date,lead(login_date, 1, '9999-12-31')over (partition by id order by login_date) next_login_date--窗口函数 lead(向后取n行)--lead(column1,n,default)over(partition by column2 order by column3) 查询当前行的后边第n行数据，如果没有就为nullfrom (--用户在同一天可能登录多次，需要去重selectid,date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd') as login_datefrom user_loggroup by id, date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd')) tmp1) tmp2
where  datediff(next_login_date, login_date) >=2
group by id;

  • 窗口函数本身也有执行顺序： <窗口函数>over ( partition by  order by   窗口子句 )的执行顺序：over -> partition by -> order by -> 窗口子句 -> 函数

1.3 窗口函数分类

      哪些函数可以是窗口函数呢？(放在over关键字前面的)

  • 聚合函数

sum(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
count(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
max(column) over  (partition by .. order by .. 窗口子句);
min(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
avg(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);

    ps : 高级聚合函数：

         collect_list 收集并形成list集合，结果不去重;

         collect_set 收集并形成set集合，结果去重; 

      举例：

--每个月的入职人数以及姓名select 
month(replace(hiredate,'/','-')),count(*) as cnt,collect_list(name) as name_list
from employee
group by month(replace(hiredate,'/','-'));/*
输出结果
month  cn  name_list
4	    2	["宋青书","周芷若"]
6	    1	["黄蓉"]
7	    1	["郭靖"]
8	    2	["张无忌","杨过"]
9	    2	["赵敏","小龙女"]*/

  • 排序函数

      rank() 、row_number() 、dense_rank() 函数不支持自定义窗口子句。

--  顺序排序——1、2、3
row_number() over(partition by .. order by .. )--  并列排序，跳过重复序号——1、1、3（横向加）
rank() over(partition by .. order by .. )-- 并列排序，不跳过重复序号——1、1、2（纵向加）
dense_rank()  over(partition by .. order by .. )

  • 前后函数 

-- 取得column列的前n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lag(column,n,default) over(partition by order by) as lag_test
-- 取得column列的后n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lead(column,n,default) over(partition by order by) as lead_test

  • 头尾函数

---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，则跳过
first_value(column,true) over (partition by ..order by.. 窗口子句) ---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，不跳过
first_value(column,false) over (partition by ..order by.. 窗口子句)--- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值，则跳过
last_value(column,true) over (partition by ..order by.. 窗口子句) --- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值,不跳过
last_value(column,false) over (partition by ..order by.. 窗口子句)

1.4 前后函数:lag/lead

       lead和lag函数，这两个函数一般用于计算差值，上面已介绍其语法。lag和lead函数不支持自定义窗口子句。

-- 取得column列的前n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lag(column,n,default) over(partition by order by) as lag_test
-- 取得column列的后n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lead(column,n,default) over(partition by order by) as lead_test

二、实际案例

2.1 股票的波峰波谷

0 问题描述

    求股票的波峰Crest 和 波谷trough

波峰：当天的股票价格大于前一天和后一天
波谷：当天的股票价格小于前一天和后一天

1 数据准备

create table if not exists table2
(id     int comment '股票id',dt     string comment '日期',price  int comment '价格'
)comment '股票价格波动信息';insert overwrite table table2 values
(1,'2019-01-01',10001),
(1,'2019-01-03',1001),
(1,'2019-01-02',1001),
(1,'2019-01-04',1000),
(1,'2019-01-05',1002),
(1,'2019-01-06',1003),
(1,'2019-01-07',1004),
(1,'2019-01-08',998),
(1,'2019-01-09',997),
(2,'2019-01-01',1002),
(2,'2019-01-02',1003),
(2,'2019-01-03',1004),
(2,'2019-01-04',998),
(2,'2019-01-05',999),
(2,'2019-01-06',997),
(2,'2019-01-07',996);

2 数据分析

  此题容易理解，利用lag()和lead()函数便可以解决。

selectid,dt,price,casewhen price > lag_price and price > lead_price then 'crest'when price < lag_price and price < lead_price then 'trough'end as price_type
from (selectid,dt,price,lag(price, 1) over (partition by id order by dt)  as lag_price,lead(price, 1) over (partition by id order by dt) as lead_pricefrom table2) tmp1;

3 小结

    lead和lag函数一般用于计算当前行与上一行，或者当前行与下一行之间的差值。在用户间断登陆问题中也遇到过此函数。指路：HiveSQL题——用户连续登陆-CSDN博客文章浏览阅读220次，点赞4次，收藏3次。HiveSQL题——用户连续登陆https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135900251?spm=1001.2014.3001.5501

2.2 前后列转换（面试题）

0 问题描述

    表temp包含A,B 两列，使用SQL对该B列进行处理，形成C列。按照A列顺序，B列值不变，C列累计技术 B列值变化，则C列重新开始计数，如图所示

   

1 数据准备

with table4 as (select 2010 as A,1 as Bunion allselect 2011 as A,1 as Bunion allselect 2012 as A,1 as Bunion allselect 2013 as A,0 as Bunion allselect 2014 as A,0 as Bunion allselect 2015 as A,1 as Bunion allselect 2016 as A,1 as Bunion allselect 2017 as A,1 as Bunion allselect 2018 as A,0 as Bunion allselect 2019 as A,0 as B
)

2 数据分析

with table4 as (select 2010 as A,1 as Bunion allselect 2011 as A,1 as Bunion allselect 2012 as A,1 as Bunion allselect 2013 as A,0 as Bunion allselect 2014 as A,0 as Bunion allselect 2015 as A,1 as Bunion allselect 2016 as A,1 as Bunion allselect 2017 as A,1 as Bunion allselect 2018 as A,0 as Bunion allselect 2019 as A,0 as B
)selectA,B,row_number() over (partition by T order by A) as C
from (selectA,B,--over (order by A) 本质是 ：over(order by rows between unbounded preceding and current row )--省略的是：上无边界到当前行sum(change) over (order by A) Tfrom (selectA,B,-- 向上取一行，取不到的记为0lag(B, 1, 0) over (order by A) as Lag,casewhen B <> lag(B, 1, 0) over (order by A) then 1else 0end   as changefrom table4) tmp1) tmp2;

3 小结

    lead /lag函数常用于差值计算。

这篇关于HiveSQL题——窗口函数(lag/lead)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/660705。

相关文章

Python中help()和dir()函数的使用

Python中help()和dir()函数的使用

《Python中help()和dir()函数的使用》我们经常需要查看某个对象（如模块、类、函数等）的属性和方法,Python提供了两个内置函数help()和dir(),它们可以帮助我们快速了解代... 目录1. 引言2. help() 函数2.1 作用2.2 使用方法2.3 示例(1) 查看内置函数的帮助(
阅读更多...
C++ 函数 strftime 和时间格式示例详解

C++ 函数 strftime 和时间格式示例详解

《C++函数strftime和时间格式示例详解》strftime是C/C++标准库中用于格式化日期和时间的函数,定义在ctime头文件中,它将tm结构体中的时间信息转换为指定格式的字符串,是处理... 目录C++ 函数 strftipythonme 详解一、函数原型二、功能描述三、格式字符串说明四、返回值五
阅读更多...
Windows的CMD窗口如何查看并杀死nginx进程

Windows的CMD窗口如何查看并杀死nginx进程

《Windows的CMD窗口如何查看并杀死nginx进程》：本文主要介绍Windows的CMD窗口如何查看并杀死nginx进程问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录Windows的CMD窗口查看并杀死nginx进程开启nginx查看nginx进程停止nginx服务
阅读更多...
Python中bisect_left 函数实现高效插入与有序列表管理

Python中bisect_left 函数实现高效插入与有序列表管理

《Python中bisect_left函数实现高效插入与有序列表管理》Python的bisect_left函数通过二分查找高效定位有序列表插入位置,与bisect_right的区别在于处理重复元素时... 目录一、bisect_left 基本介绍1.1 函数定义1.2 核心功能二、bisect_left 与
阅读更多...
java中BigDecimal里面的subtract函数介绍及实现方法

java中BigDecimal里面的subtract函数介绍及实现方法

《java中BigDecimal里面的subtract函数介绍及实现方法》在Java中实现减法操作需要根据数据类型选择不同方法,主要分为数值型减法和字符串减法两种场景,本文给大家介绍java中BigD... 目录Java中BigDecimal里面的subtract函数的意思？一、数值型减法（高精度计算）1.
阅读更多...
C++/类与对象/默认成员函数@构造函数的用法

C++/类与对象/默认成员函数@构造函数的用法

《C++/类与对象/默认成员函数@构造函数的用法》：本文主要介绍C++/类与对象/默认成员函数@构造函数的用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录名词概念默认成员函数构造函数概念函数特征显示构造函数隐式构造函数总结名词概念默认构造函数：不用传参就可以
阅读更多...
C++类和对象之默认成员函数的使用解读

C++类和对象之默认成员函数的使用解读

《C++类和对象之默认成员函数的使用解读》：本文主要介绍C++类和对象之默认成员函数的使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、默认成员函数有哪些二、各默认成员函数详解默认构造函数析构函数拷贝构造函数拷贝赋值运算符三、默认成员函数的注意事项总结一
阅读更多...
Python函数返回多个值的多种方法小结

Python函数返回多个值的多种方法小结

《Python函数返回多个值的多种方法小结》在Python中,函数通常用于封装一段代码,使其可以重复调用,有时,我们希望一个函数能够返回多个值,Python提供了几种不同的方法来实现这一点,需要的朋友... 目录一、使用元组（Tuple）:二、使用列表（list）三、使用字典（Dictionary）四、 使
阅读更多...
PyTorch中cdist和sum函数使用示例详解

PyTorch中cdist和sum函数使用示例详解

《PyTorch中cdist和sum函数使用示例详解》torch.cdist是PyTorch中用于计算**两个张量之间的成对距离（pairwisedistance）**的函数,常用于点云处理、图神经网... 目录基本语法输出示例1. 简单的 2D 欧几里得距离2. 批量形式（3D Tensor）3. 使用不
阅读更多...
MySQL 字符串截取函数及用法详解

MySQL 字符串截取函数及用法详解

《MySQL字符串截取函数及用法详解》在MySQL中,字符串截取是常见的操作,主要用于从字符串中提取特定部分,MySQL提供了多种函数来实现这一功能,包括LEFT()、RIGHT()、SUBST... 目录mysql 字符串截取函数详解RIGHT(str, length)：从右侧截取指定长度的字符SUBST
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2