hive中distinct与group by 的区别
时间: 2024-05-30 19:02:11 浏览: 149
Distinct和Group by都是用在聚合查询中的,但它们的作用却不相同。
Distinct用在查询后面,可以用来去重。比如说:
SELECT DISTINCT name FROM student;
这条语句会返回学生表中所有不同的名字。
Group by则是用来分组,把相同的数据分到一组中进行聚合操作。比如说:
SELECT department, COUNT(*) FROM employee GROUP BY department;
这条语句会返回员工表中每个部门的员工数。
所以,Distinct适合于去除重复的结果,而Group by适合于分组聚合运算。
相关问题
hive distinct和group by区别
Hive中的distinct和group by都是用于去重的,但是它们的使用场景和效果略有不同。
distinct用于返回唯一的值,它可以用于单个列或多个列,但是它不会对数据进行分组,只是简单地去重。例如:
SELECT DISTINCT col1 FROM table;
这条语句会返回table表中col1列的唯一值。
而group by则是用于对数据进行分组,然后对每个组进行聚合操作,例如求和、计数、平均值等。它可以用于单个列或多个列,但是必须要有聚合函数的配合。例如:
SELECT col1, SUM(col2) FROM table GROUP BY col1;
这条语句会对table表中的数据按照col1列进行分组,然后对每个组的col2列进行求和操作。
因此,distinct和group by虽然都可以用于去重,但是它们的使用场景和效果是不同的。
hive中distinct和group by的效率
在Hive中,DISTINCT和GROUP BY都可以用于去重,但它们的执行方式和效率略有不同。
DISTINCT操作会将所有数据都读入内存中进行去重,因此适用于数据量不大的情况。它的效率较高,但会占用较多的内存资源。如果数据量很大,可能导致内存溢出。
GROUP BY操作则是在MapReduce的过程中对数据进行分组,然后对每组进行操作,因此适用于大规模数据的去重。它的效率相对较低,但可以处理大量的数据,不会导致内存溢出。
因此,如果数据量较小,可以优先考虑使用DISTINCT操作;如果数据量较大,则需要使用GROUP BY操作。同时,还要根据具体情况进行优化,如使用索引等方式提高效率。
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