select distinct count(distinct product_key) over(partition by customer_id) concu,customer_id over是什么意思

这条SQL语句是使用了窗口函数的语法，其中`over(partition by customer_id)`指定了窗口函数的分组方式，即按照`customer_id`列进行分组。窗口函数是一种特殊的函数，它可以对每个结果集行计算一个值，而不会改变结果集的行数。`over`子句用于指定窗口函数的计算范围，可以按照一定的规则对结果集中的行进行分组、排序或筛选。

在这个查询中，使用了两个窗口函数：`count(distinct product_key)`和`customer_id`。`count(distinct product_key)`用于计算每个`customer_id`对应的不同`product_key`的数量，而`customer_id`则用于标识每个结果行对应的`customer_id`值。由于使用了`distinct`关键字，因此对于每个`customer_id`，`count(distinct product_key)`的值是唯一的。

最终查询结果中包括两列：`conc`和`customer_id`。其中，`conc`列表示每个`customer_id`对应的不同`product_key`的数量，而`customer_id`列表示每个结果行对应的`customer_id`值。由于使用了`distinct`关键字，因此每个`customer_id`只会出现一次。

相关问题

select customer_id from Customer group by Customer_id having (count(distinct product_key) = (select count(distinct product_key) from product));，product_key是product的主键，这条语句会索引失效吗

这条SQL语句可能会导致索引失效。原因是在having子句中使用了聚合函数count和distinct，这通常会导致MySQL无法使用索引优化查询。此外，子查询中也使用了count和distinct函数，也可能会导致索引失效。如果Customer表和Product表非常大，这种查询可能会非常耗时。为了优化这条SQL语句，可以考虑添加一个联结条件，将Customer表和Product表联结起来，这样可以避免使用子查询，并且可以使用联结字段上的索引来优化查询，例如：

select c.customer_id from Customer c
join Product p on c.product_key = p.product_key
group by c.customer_id
having count(distinct c.product_key) = count(distinct p.product_key);

这个查询可以使用c.product_key和p.product_key上的索引来优化查询，因此可以提高查询性能。

把SELECT count(DISTINCT user_id) from rams_ol_case语句转为elasticsearch语句

在 Elasticsearch 中，可以使用聚合（Aggregation）功能来实现类似于 SQL 中 `SELECT count(DISTINCT user_id) from rams_ol_case` 的查询。具体的实现步骤如下：

1. 创建一个索引并插入数据，例如：

PUT my_index/_doc/1
{
  "user_id": 1,
  "case_name": "case1"
}

PUT my_index/_doc/2
{
  "user_id": 2,
  "case_name": "case2"
}

PUT my_index/_doc/3
{
  "user_id": 1,
  "case_name": "case3"
}

PUT my_index/_doc/4
{
  "user_id": 3,
  "case_name": "case4"
}

2. 使用聚合功能进行去重计数，例如：

POST my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "distinct_users": {
      "cardinality": {
        "field": "user_id"
      }
    }
  }
}

这个聚合查询会对 `user_id` 字段进行去重计数，得到不同的用户数。执行结果如下：

{
  "took": 3,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "distinct_users": {
      "value": 3
    }
  }
}

这个结果表明，不同的用户数是 3。