sql 按照固定值排序

在 SQL 中，如果你想要按照固定的值对数据进行排序，通常是在 SELECT 语句的 ORDER BY 子句中指定列名并使用 ASC 或 DESC 关键字。如果你希望所有的行都排在同一位置，即始终按照某个固定的顺序排列，你可以直接指定这个值作为排序依据，而不是依赖于实际列的值。不过，这不是常规的操作，因为 SQL 的排序通常是基于实际存在的数据。

然而，如果你有一个特殊的上下文，比如在创建视图(view)的时候，想让所有结果看起来总是按某个特定顺序呈现，你可以通过自连接或计算字段来模拟这种效果。但这往往是为了满足报告或显示需求，而非数据本身的逻辑排序。

例如，假设你想让一个部门列表始终按照 'Development', 'Sales', 'Marketing' 这样的顺序显示，即使数据库里并没有这样的列，你可以这么做：

SELECT department, ... 
FROM your_table
ORDER BY CASE WHEN department IN ('Development', 'Sales', 'Marketing') THEN department ELSE 'Other' END;

这里使用了CASE WHEN语句将部门值映射到你想要的固定顺序。但是请注意，这种方式并不是真正的数据排序，如果实际数据中有 'Development' 部门并且你想保持其原始顺序，那么它可能会被推到 'Marketing' 后面。

相关问题

使用sql给varchar型数据1.1.1，10.1.10排序

在SQL中，对VARCHAR类型的字符串数据进行排序时，需要使用`ORDER BY`语句，并指定合适的排序规则。由于VARCHAR默认按照字符编码顺序排序，这可能并不总是我们想要的结果，特别是在数字字符串的情况下。如果你希望按数值而非字母顺序排序，可以尝试将它们转换为整数或者浮点数后再进行。

如果你想依据小数点前后的部分分别排序，一种可能的做法是先按每个部分切割成两部分，然后再组合排序。例如，如果数据格式都是三位数加一个小数点加两位数，你可以这样做：

SELECT * 
FROM your_table
ORDER BY 
    CAST(SUBSTRING(your_column, 1, 3) AS DECIMAL(3,0)) AS int_part,
    CAST(SUBSTRING(your_column, 4, 2) AS DECIMAL(2,0)) AS frac_part;

这里假设`your_column`是你的VARCHAR列名。这段SQL首先取每个值的前三位作为整数部分（int_part），然后取小数点后的两位作为分数部分（frac_part）。`CAST`函数用于把字符串转换为数字以便于比较。

注意，这种方法依赖于字符串的固定格式，并非所有情况都适用。如果数据格式有变化，可能会导致错误。另外，这种方法可能在大数据集上效率较低。

sql reduce

回答: 在SQL中，reduce是指在MapReduce过程中的reduce阶段，用于对数据进行聚合和去重操作。在Hive中，可以通过设置不同的参数来控制reduce的行为。例如，可以通过设置hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数来改变reducer的平均负载，通过设置hive.exec.reducers.max参数来限制reducer的最大数量，通过设置mapreduce.job.reduces参数来设置固定的reducer数量。\[1\]

在进行reduce阶段的去重操作时，可以利用MapReduce的排序功能和记录LastKey的方式来实现。对于所有的distinct字段，可以对其进行编号，生成多行数据，然后在reduce阶段根据LastKey进行去重。这种方式可以节省reduce阶段去重的内存消耗，但会增加shuffle阶段的数据量。需要注意的是，除了第一个distinct字段所在行需要保留value值，其余distinct数据行的value字段可以为空。\[2\]

当只有一个distinct字段时，可以将GroupBy字段和Distinct字段组合为map输出的key，利用MapReduce的排序功能，同时将GroupBy字段作为reduce的key，在reduce阶段保存LastKey即可完成去重操作。这种方式不考虑Map阶段的Hash GroupBy，可以简化去重过程。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Hive SQL中的MapReduce有几个Reduce任务](https://blog.csdn.net/alike_u/article/details/114199047)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [SQL转化为MapReduce的过程](https://blog.csdn.net/qq_30031221/article/details/114555818)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]