帮我写个sql，有三张表table1,table2,table3,其中table1根据字段user_id分组之后，把table1中的agg字段取最大值， 把table1中剩余的agg的值修改成最大的数字,table1,table2,table3三个表可有用id进行关联，table1,table2,table3里面都有agg字段，取三个表中agg的最大值

好的，以下是 SQL 语句：

UPDATE table1 t1
SET t1.agg = t2.max_agg
FROM (
  SELECT t1.user_id, MAX(t1.agg) AS max_agg
  FROM table1 t1
  GROUP BY t1.user_id
) t2
WHERE t1.user_id = t2.user_id;

UPDATE table1 t1
SET t1.agg = t2.max_agg
FROM (
  SELECT MAX(agg) AS max_agg
  FROM (
    SELECT agg FROM table1
    UNION ALL
    SELECT agg FROM table2
    UNION ALL
    SELECT agg FROM table3
  ) AS t
) t2;

第一条 SQL 语句是根据字段 user_id 分组，把 table1 中的 agg 字段取最大值，然后更新 table1 中的 agg 字段。第二条 SQL 语句是取三个表中 agg 的最大值，然后更新 table1 中的 agg 字段。如果你需要根据 id 进行关联更新，可以在 WHERE 子句中添加关联条件。

相关问题

帮我写个sql，有三张表table1,table2,table3,其中table1根据字段user_id下有对个id，需要找出table1,table2,table3三个表可有用id进行关联，table1,table2,table3里面都有agg字段，取三个表中agg的最大值

好的，以下是 SQL 语句：

SELECT t1.user_id, MAX(t1.agg) AS agg
FROM table1 t1
JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id
JOIN table3 t3 ON t1.id = t3.id
GROUP BY t1.user_id;

这条 SQL 语句是根据字段 user_id 分组，把 table1 中的 agg 字段取最大值，同时使用 INNER JOIN 把三个表中共有的 id 进行关联。最后得到的结果是每个 user_id 对应的最大 agg 值。如果你需要获取其他字段的值，可以在 SELECT 子句中添加相应的字段名。

Spark-SQL 操作 hive 数据库中的表 1) 在 Hive 中新建数据库 dbspark_xxx，新建以下 3 张表，并导入数据，表数据自由定 义，每表数据不少于 10 条记录。 user_xxx: 字段： u_id click_p_id c_id 说明： 用户 id 值为 p_id,表示用户点击浏览过 该产品 当前城市 id product_xxx: 字段： p_id p_name 说明： 产品 id 产品名 city_xxx: 字段： c_id area 说明： 城市 id 城市所属地区 2) Spark 中查询 hive 表数据，计算各个地区前三大热门商品（即用户点击量最多的）

好的，这里是 Spark-SQL 操作 hive 数据库中的表的步骤：

1.首先在 Hive 中新建数据库 dbspark_xxx，可以使用以下命令：

CREATE DATABASE dbspark_xxx;

2.然后在 dbspark_xxx 数据库中新建以下 3 张表，分别是 user_xxx、product_xxx 和 city_xxx，可以使用以下命令：

CREATE TABLE user_xxx (u_id INT, click_p_id INT, c_id INT);
CREATE TABLE product_xxx (p_id INT, p_name STRING);
CREATE TABLE city_xxx (c_id INT, area STRING);

3.导入数据到这些表中，表数据自由定义，每表数据不少于 10 条记录。

4.在 Spark 中查询 hive 表数据，计算各个地区前三大热门商品（即用户点击量最多的），可以使用以下代码：

// 导入 SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
                        .appName("Spark SQL Hive Example")
                        .enableHiveSupport()
                        .getOrCreate()

// 查询 user_xxx、product_xxx 和 city_xxx 表中的数据
val result = spark.sql("SELECT area, p_name, COUNT(*) AS click_count " +
                       "FROM user_xxx " +
                       "JOIN product_xxx ON user_xxx.click_p_id = product_xxx.p_id " +
                       "JOIN city_xxx ON user_xxx.c_id = city_xxx.c_id " +
                       "GROUP BY area, p_name " +
                       "ORDER BY area, click_count DESC")

// 计算各个地区前三大热门商品
val top3 = result.rdd.groupBy(row => row.getString(0))
                   .flatMap{ case (area, rows) =>
                     rows.toList.sortBy(_.getLong(2)).reverse.take(3)
                   }

// 打印结果
top3.foreach(println)

这段代码会先查询 user_xxx、product_xxx 和 city_xxx 表中的数据，并计算出每个地区每个商品的点击量。然后对结果进行分组，每个地区取前三个点击量最大的商品，最后打印结果。