sparksql 将group by 的字段和count的统计值放入分别一个列表 sparksql语句

可以使用Spark SQL中的collect_list和collect_set函数将分组字段的值放入一个列表中。

例如，假设有一个名为table1的数据表，包含两个字段：name和age。我们想要按照name字段进行分组，并统计每个name出现的次数。可以使用以下Spark SQL语句：

SELECT name, COUNT(*) AS count, collect_list(age) AS age_list
FROM table1
GROUP BY name

这将返回一个包含三个字段的结果集：name、count和age_list。其中，name字段是分组字段，count字段是对name分组后计算出的出现次数，age_list字段是一个列表，包含每个分组中age字段的所有值。

相关问题

sql语句group by多个字段有什么效果

当使用 GROUP BY 子句时，可以按照一个或多个字段对结果集进行分组。每个组将包含具有相同值的指定字段的行。

当使用多个字段进行分组时，结果将根据这些字段的组合值进行分组。这意味着每个唯一组合的字段值都将形成一个独立的组。

例如，假设有一个包含以下数据的表：

+----+-------+-----+
| ID | Name  | Age |
+----+-------+-----+
|  1 | John  |  20 |
|  2 | Mary  |  22 |
|  3 | John  |  25 |
|  4 | Peter |  20 |
+----+-------+-----+

如果执行以下 SQL 查询：

SELECT Name, Age, COUNT(*) 
FROM table_name 
GROUP BY Name, Age;

结果将如下所示：

+-------+-----+----------+
| Name  | Age | COUNT(*) |
+-------+-----+----------+
| John  |  20 |        1 |
| Mary  |  22 |        1 |
| John  |  25 |        1 |
| Peter |  20 |        1 |
+-------+-----+----------+

上述结果按照 Name 和 Age 字段的组合进行了分组，并计算了每个组中的行数。请注意，John 在两个不同的年龄(20和25)下形成了两个不同的组。

因此，GROUP BY 多个字段可以更细致地分组数据，并提供更具体的聚合结果。

mysql group by 后的多个字段合成一个字段怎么写sql

可以使用 CONCAT 函数将多个字段合成一个字段，然后再对这个合成的字段进行 GROUP BY。

例如，假设有一个名为 orders 的表，其中包含三个字段：order_id、customer_name 和 order_date，现在需要按照 customer_name 和 order_date 合并为一个字段进行分组统计：

SELECT CONCAT(customer_name, '-', order_date) AS customer_order, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_order;

在上面的 SQL 语句中，使用了 CONCAT 函数将 customer_name 和 order_date 合并为一个名为 customer_order 的字段，并对该字段进行 GROUP BY 和 COUNT 统计。