Hive Sql distinct 多个字段

您可以通过在SELECT语句中指定多个列名来使用DISTINCT关键字从多个列中删除重复行。例如，以下查询将返回不同的城市和国家的组合：

SELECT DISTINCT city, country FROM table_name;

这将从表中选择唯一的城市和国家组合。如果在表中有多个相同的城市和国家组合，则只返回一个组合。

请注意，DISTINCT关键字适用于结果集中的所有列，因此如果您只想删除特定列中的重复行，则可以使用GROUP BY子句。例如，以下查询将返回每个唯一的城市，并计算每个城市的平均人口：

SELECT city, AVG(population) FROM table_name GROUP BY city;

这将返回每个唯一的城市和平均人口，而不会返回重复的城市。

相关问题

hivesql distinct

在HiveSQL中，使用DISTINCT关键字可以用于对查询结果进行去重。通过在SELECT语句中使用COUNT(DISTINCT column_name)，可以统计某一列中的不重复值的数量。例如，使用以下语句可以统计表中某一列的不重复值的数量：

SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name WHERE ...

其中，column_name是要进行去重统计的列名，table_name是要查询的表名。

然而，使用COUNT(DISTINCT)在处理多个字段的去重时可能会导致效率下降。在这种情况下，可以考虑使用优化方法一或优化方法二来提高效率。具体的优化代码可以参考以下示例：

方法一：
SELECT COUNT(DISTINCT tduserid), COUNT(DISTINCT sessionid) FROM (SELECT sessionid, NULL AS tduserid FROM tdanalytics.stg_td_launch_ex GROUP BY sessionid UNION ALL SELECT NULL AS sessionid, tduserid FROM tdanalytics.stg_td_launch_ex GROUP BY tduserid) tl;

方法二：
SELECT COUNT(DISTINCT tduserid), COUNT(DISTINCT sessionid) FROM tdanalytics.stg_td_launch_ex;

需要注意的是，具体使用哪种方法优化取决于数据量和数据的指定粒度。当数据量较小或数据的指定粒度比较精细时，直接使用COUNT(DISTINCT)可能是最高效的方法。例如，以下示例演示了在数据量较小的情况下使用COUNT(DISTINCT)的效率：

SELECT COUNT(tduserid) FROM (SELECT DISTINCT tduserid FROM tdanalytics.stg_td_launch_ex WHERE productid='3006062' AND l_date = '2019-04-27') t;
SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT tduserid FROM tdanalytics.stg_td_launch_ex WHERE productid='3006062' AND l_date = '2019-04-27') t;
SELECT COUNT(1) FROM (SELECT DISTINCT tduserid FROM tdanalytics.stg_td_launch_ex WHERE productid='3006062' AND l_date = '2019-04-27') t;

如果需要对多个字段进行去重，可以考虑使用优化方法一或优化方法二。例如：

优化方法一：
SELECT COUNT(tduserid) FROM (SELECT tduserid FROM tdanalytics.stg_td_launch_ex WHERE productid='3006062' AND l_date = '2019-04-27' GROUP BY tduserid) t;

优化方法二：
SELECT COUNT(DISTINCT tduserid) FROM tdanalytics.stg_td_launch_ex WHERE productid='3006062' AND l_date = '2019-04-27';

以上是关于HiveSQL中使用DISTINCT的一些说明和优化方法的介绍。

Hive优化distinct

Hive count distinct的优化可以从以下几个方面入手：

1. 数据倾斜问题：如果某个字段的值分布不均匀，可能会导致某些reduce节点的负载过重，从而影响整个查询的性能。可以通过对数据进行分桶、分区等方式来解决数据倾斜问题。

2. 使用Bloom Filter：Bloom Filter是一种基于哈希的数据结构，可以用于快速判断某个元素是否存在于一个集合中。在进行count distinct操作时，可以先使用Bloom Filter过滤掉不可能存在的元素，从而减少实际进行distinct计算的元素数量。

3. 使用HyperLogLog算法：HyperLogLog是一种基于概率的算法，可以用于估计一个集合中不同元素的数量。在进行count distinct操作时，可以先使用HyperLogLog算法估计出不同元素的数量，然后再根据实际情况进行调整。

4. 使用MapReduce Combiner：MapReduce Combiner是一种在Map端进行局部聚合的技术，可以减少数据传输量和reduce节点的负载。在进行count distinct操作时，可以使用MapReduce Combiner对每个Map输出的结果进行局部聚合，从而减少reduce节点的负载。

5. 使用Spark SQL的approx_count_distinct函数：Spark SQL提供了approx_count_distinct函数，可以用于估计一个DataFrame中不同元素的数量。在进行count distinct操作时，可以使用approx_count_distinct函数代替传统的count distinct操作，从而提高查询性能。