group by 和row_number

group by 和 row_number 是 SQL 中常用的两个关键字。

group by 用于将结果集按照一个或多个列进行分组，然后对每个组进行聚合操作。例如，假设有一个表格包含学生的成绩信息，可以使用 group by 对学生按照班级进行分组，然后计算每个班级的平均成绩。

row_number 是窗口函数之一，用于给查询结果中的每一行分配一个唯一的序号。它通常与 order by 结合使用，可以根据指定的列对结果进行排序，然后为每一行分配一个序号。这在需要对结果进行分页或者筛选出前几名的情况下非常有用。

总结起来，group by 主要用于对结果进行分组和聚合操作，而 row_number 则用于给结果分配序号和排序。它们在不同场景下有不同的用途和效果。

相关问题

ROW_NUMBER()和group by

`ROW_NUMBER()`和`GROUP BY`是SQL中两个不同的功能。

`ROW_NUMBER()`是用于给查询结果的每一行分配一个唯一的数字。它常用于生成行号或为结果集中的行排序。以下是一个示例：

SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column_name) AS row_number, column1, column2, ...
FROM table_name;

在上述示例中，`ROW_NUMBER()`函数通过`OVER`子句指定了排序的方式，`column_name`是你想要排序的列名。`AS row_number`是给生成的行号起一个别名，以便在结果中显示。

`GROUP BY`是用于根据一个或多个列对查询结果进行分组。它常用于聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）的使用，以便对每个分组计算聚合结果。以下是一个示例：

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

在上述示例中，`column1`和`column2`是你希望进行分组的列名，`aggregate_function()`是聚合函数，可以对每个分组进行计算。

请注意，使用`GROUP BY`时，查询结果将按照分组列的值进行聚合，并返回每个分组的聚合结果。而使用`ROW_NUMBER()`时，每一行都会分配一个唯一的行号。这两个功能在不同的场景下有着不同的用途。

hive中distinct,group by,row_number()的去重效率

在Hive中，DISTINCT、GROUP BY和ROW_NUMBER()都可以用于去重，但它们的效率和使用场景有所不同。

DISTINCT：

DISTINCT是用于从查询结果中删除重复的行。它通常适用于查询结果较小的情况。如果查询结果比较大，DISTINCT可能会变得非常慢。因为在执行DISTINCT操作时，需要对整个结果集进行排序和去重操作，这是一个非常耗费资源的过程。此外，DISTINCT还会影响查询的性能，因为它需要将数据从Map阶段传递到Reduce阶段，这会导致额外的网络开销。

GROUP BY：

GROUP BY是用于对查询结果进行分组和聚合操作。它的效率比DISTINCT要高，因为它只需要对每个分组进行聚合操作，而不需要对整个结果集进行排序和去重操作。但是，如果分组键的基数比较大，GROUP BY可能会变得非常慢。

ROW_NUMBER()：

ROW_NUMBER()函数可以用于给查询结果中的每一行分配一个唯一的数字。它通常用于分页操作。ROW_NUMBER()的效率比DISTINCT和GROUP BY要高，因为它只需要对查询结果进行遍历，而不需要对整个结果集进行排序和去重操作。但是，如果查询结果比较大，ROW_NUMBER()也可能会变得非常慢。

总的来说，对于去重操作，如果查询结果比较小，可以使用DISTINCT。如果查询结果比较大，并且需要进行分组和聚合操作，可以使用GROUP BY。如果需要进行分页操作，可以使用ROW_NUMBER()。但是，具体使用哪种方式取决于具体的查询场景。