count distinct

Count distinct refers to the number of unique or different values in a set of data. For example, if a set of data contains the values 3, 5, 5, 7, 7, 7, 9, then the count distinct is 4, as there are only four unique values (3, 5, 7, and 9) in the set. Count distinct is often used in data analysis and database queries to measure the number of unique values in a column or field.

相关问题

sql count distinct

在SQL中，使用COUNT(DISTINCT 列名)可以统计某个列中不重复的唯一值的数量。例如，对于表格fromtable，可以使用以下查询语句统计userType为1和2的不重复userid的数量:

SELECT COUNT(DISTINCT case when userType=1 then userid else null end) as 类型1, COUNT(DISTINCT case when userType=2 then userid else null end) as 类型2 FROM fromtable

这个查询语句会返回两个列，分别是类型1和类型2对应的不重复userid的数量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sql count()加distinct和条件去重统计](https://blog.csdn.net/u011974797/article/details/112554220)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [count()和distinct关键字的使用](https://blog.csdn.net/qq_39826207/article/details/108537874)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [使用SQL select count distinct查询语句统计数据库中某个字段的唯一值总数量](https://blog.csdn.net/weixin_55674264/article/details/125471753)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

hive count distinct优化

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。