hive sql group by

Hive SQL中的GROUP BY用于根据一个或多个列对数据进行分组，并对每个组应用聚合函数。下面是两个示例：

1. 使用GROUP BY和聚合函数COUNT对数据进行分组和计数：

SELECT col1, col2, COUNT(1) 
FROM tableName 
WHERE condition 
GROUP BY col1, col2;

2. 使用GROUP BY和聚合函数对非空值进行分组：

SELECT aa 
FROM zhangtest 
WHERE aa IS NOT NULL 
GROUP BY aa;

这两个示例分别展示了在Hive SQL中如何使用GROUP BY对数据进行分组和聚合操作。

相关问题

hivesql中用法group by

在 HiveSQL 中，GROUP BY 用于根据指定的列对结果集进行分组。它通常与聚合函数（如 SUM、COUNT、AVG 等）一起使用，以便在每个分组上执行计算。

下面是 GROUP BY 的基本语法：

SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table
GROUP BY column1;

在上面的语法中，column1 是用于分组的列，aggregate_function 是聚合函数，column2 是用于计算的列。通过 GROUP BY 子句，查询结果将按照 column1 的值进行分组，并对每个分组使用指定的聚合函数。

例如，假设有一个名为 sales 的表，包含了产品名称（product_name）和销售额（sales_amount）两列。你想要按照产品名称对销售总额进行分组计算，可以使用以下查询：

SELECT product_name, SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY product_name;

这将返回每个产品名称以及对应的销售总额。

需要注意的是，GROUP BY 子句中的列必须出现在 SELECT 子句中或是聚合函数的参数中。同时，你也可以使用多个列进行分组，只需在 GROUP BY 子句中逗号分隔即可。

hive的groupby理解

Hive中的GROUP BY语句用于对数据进行分组和聚合操作。它可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合计算。下面是对Hive的GROUP BY的理解：

1. GROUP BY的基本用法：

   SELECT column1, column2, aggregate_function(column3)
   FROM table
   GROUP BY column1, column2;

这个语句将根据column1和column2对table中的数据进行分组，并对每个分组应用aggregate_function函数进行聚合计算。

2. GROUP BY的高级用法：
- GROUPING SETS：可以使用GROUPING SETS子句指定多个分组集，每个分组集可以包含一个或多个列。例如：

     SELECT column1, column2, aggregate_function(column3)
     FROM table
     GROUP BY GROUPING SETS ((column1), (column1, column2));

这个语句将根据column1和column1、column2两个分组集对table中的数据进行分组，并对每个分组应用aggregate_function函数进行聚合计算。

- ROLLUP：使用ROLLUP子句可以生成一个包含多个层次的分组集。例如：

     SELECT column1, column2, aggregate_function(column3)
     FROM table
     GROUP BY ROLLUP (column1, column2);

这个语句将根据column1和column2生成一个包含两个层次的分组集，分别是(column1, column2)和(column1)。

- CUBE：使用CUBE子句可以生成一个包含所有可能组合的分组集。例如：

     SELECT column1, column2, aggregate_function(column3)
     FROM table
     GROUP BY CUBE (column1, column2);

这个语句将根据column1和column2生成一个包含所有可能组合的分组集。

3. GROUPING__ID函数：
GROUPING__ID函数返回一个位向量，用于表示每个分组集中的列是否被聚合。如果某列在结果集中的某行已经被聚合，则对应的位值为1，否则为0。这个函数可以用于在数据中存在空值时进行区分。