hive row_number() over()去重和group by的哪个效率搞

在 Hive 中，`row_number() over()` 去重和 `group by` 都可以用来去重。但是它们的效率和使用场景是不同的。

`row_number() over()` 去重的效率相对较低，因为它需要对数据进行排序，并且需要为每一行分配一个行号。如果数据量很大，排序会变得非常慢，而且可能会导致内存不足的问题。因此，对于大数据集，使用 `row_number() over()` 去重可能不是最好的选择。

`group by` 去重通常比 `row_number() over()` 更快，因为它不需要进行排序，而是将数据分组并计算每个组的聚合函数。因此，对于大型数据集，使用 `group by` 去重可能会更有效率。

总的来说，如果你需要对大型数据集进行去重操作，建议使用 `group by`。如果你需要对小型数据集进行去重操作，并且需要保留原始数据中的某些行，可以考虑使用 `row_number() over()`。

相关问题

hive row_number() over()去重和group by的区别

`row_number() over()` 和 `group by` 都可以用于去除重复行，但它们的实现方式和作用范围有所不同。

`row_number() over()` 是一种窗口函数，它可以为每一行分配一个唯一的序号，序号的分配是基于指定的排序规则，如果有多行数据排序规则相同，则它们的序号也相同。通过使用 `row_number() over()` 函数并结合子查询，我们可以实现去重操作。例如，以下 SQL 语句可以获取表中每个不重复的 `name` 字段的第一行数据：

SELECT name, age, gender
FROM (
  SELECT name, age, gender, row_number() over (partition by name order by age) as rn
  FROM my_table
) t
WHERE rn = 1

`group by` 是一种聚合函数，它可以将表中的数据按照指定的字段分组，然后对每组数据执行聚合操作（例如 `count()`、`sum()`、`avg()` 等）。使用 `group by` 可以快速去除表中的重复行。例如，以下 SQL 语句可以获取表中每个不重复的 `name` 字段的第一行数据：

SELECT name, min(age), min(gender)
FROM my_table
GROUP BY name

总的来说，`row_number() over()` 适合于需要对数据进行排序和分组的场景，而 `group by` 则适合于需要对数据进行聚合操作的场景。

mysql collect_set_hive：数据库“行专列”操作---使用collect_set/collect_list/collect_all & row_number()over(partit...

collect_set和collect_list是hive中的聚合函数，用于将一组值合并为一个集合或列表。collect_set返回不同值的集合，而collect_list返回一个包含所有值的列表。

row_number() over(partition by ...)是hive中的窗口函数，可用于计算按指定分区排序后的每行的排名。

在MySQL中，可以使用GROUP_CONCAT函数来实现collect_set和collect_list的功能，例如：

SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT column_name) AS set_list FROM table_name;

这将返回一个包含不同值的逗号分隔列表。要返回所有值的列表，可以省略DISTINCT关键字。

对于row_number() over(partition by ...)，可以使用MySQL中的变量和子查询来模拟窗口函数的行为，例如：

SELECT column_name, @row_num := IF(@prev_value=partition_column,@row_num+1,1) AS row_number, @prev_value := partition_column 
FROM table_name, (SELECT @row_num := 0, @prev_value := NULL) AS init 
ORDER BY partition_column, order_column;

这将返回一个包含每行排名的结果集，其中partition_column是分区列，order_column是排序列。