group by 与 partition by的区别

本文介绍了SQL中的group by和partition by的区别。通过创建和操作tb_Student表,展示了如何使用group by按班级分组求总成绩,以及partition by如何在每个班级内部进行窗口函数计算。group by返回每个分组的独特结果,而partition by在每个分区内保留所有行。同时,使用partition by时,select后的字段可以包含*,但需配合聚合函数,而group by则需与分组字段匹配。
group by 与 partitionby的区别

一、首先创建一个表
CREATE TABLE [dbo].[tb_Student](
[ID] [int] NOTNULL,
[stuName][nvarchar](50) NOT NULL,
[grade] [int] NOTNULL,
[age] [int] NOTNULL,
[classID] [int] NOTNULL,

原表中有这些数据


二、用group by按照班级进行分组
select classID,SUM(grade) from tb_Student group byclassID
三、 用partition by按照班级进行分组
select classID,SUM(grade) over(partition by classID) fromtb_Student 


总结:
(1) 你会发现partition by中每个学生都会被划分出来,并在每个学生后面加上班级编号和班级总成绩,而groupby只会取一次,班级编号和班级总成绩 ,当然以上的重复项你可以使用distinck来进行删除重复项,像这样
select DISTINCT classID,SUM(grade) over(partition by classID)from tb_Student

(2) 当用group  by 进行分组时select 后面的字段必须是group by后面所存在的字段,如果不是这样就会出错,
而,partition by中则select 后面可以是 * ,但*后面必须要有聚合函数,否则会出错
select *, SUM(grade) over(partition by classID) fromtb_Student  正确,如下所示


select * over(partition by classID) from tb_Student 错误

他们还有其它用法与区别,我目前只知道这些

<think>嗯,用户现在想了解Hive中partition bygroup by区别及用法。根据之前提供的引用内容,我需要先理清楚这两个关键字的定义用途。首先,group by在传统SQL中用于分组聚合,它会将数据按指定列分组,并对每个组应用聚合函数,比如sum、avg等,结果会减少行数,只保留分组列聚合结果。而partition by是开窗函数的一部分,用于在窗口函数中将数据分成不同的分区,但不会减少行数,每个分区内进行计算,同时保留原始数据的所有行。 用户提供的引用中,引用[3]提到group by只能显示分组字段聚合结果,而partition by可以显示所有字段,这说明两者的输出结构不同。引用[4]进一步指出,group by会改变行数,而partition by保持原行数,并且当在over子句中使用order by时,会影响窗口函数的计算范围,比如min函数在有无order by时的不同结果。 我需要确认用户是否已经了解窗口函数的基本概念,或者是否需要简要解释。根据用户的问题,他们直接询问区别,所以应该直接比较两者的不同点,包括用途、输出行数、语法结构、适用场景等。同时,用户可能想知道何时使用哪一个,因此需要举例说明使用场景。 另外,用户之前的提问涉及Hive架构,可能对Hive的执行过程有一定了解,因此在解释时可以结合Hive的工作原理,比如group by可能触发MapReduce作业,而partition by在计算窗口函数时可能涉及不同的执行计划。 还要注意引用中的例子,比如引用[4]中的示例,展示partition by在聚合函数中的不同表现,这可以作为对比的实例。同时,引用[2]提到分区在表设计中的使用,但这里的partition by是DDL中的概念,窗口函数中的partition by不同,需要区分,避免混淆用户。 最后,用户可能需要明确实际应用中的选择建议,比如需要聚合结果时用group by,需要保留明细并计算分组统计时用partition by。需要确保回答结构清晰,分点说明区别,并给出示例,帮助用户更好地理解。</think>### Hive SQL `PARTITION BY` `GROUP BY` 的对比分析 --- #### **核心区别总结** | 维度 | `GROUP BY` | `PARTITION BY`(窗口函数) | |--------------------|-------------------------------------|-----------------------------------| | **用途** | 分组聚合(数据维度归约) | 窗口内分组(保留原始行,分组内计算) | | **输出行数** | 每组输出一行(行数减少) | 输入行数相同(行数不变) | | **语法位置** | 主查询中独立子句 | 窗口函数`OVER()`子句内 | | **聚合范围** | 全组数据聚合 | 可自定义窗口范围(如滑动窗口) | | **字段显示限制** | 仅允许分组字段聚合结果 | 可显示所有原始字段 | --- #### **详细对比示例** ##### 1. **数据归约 vs 明细保留** - **`GROUP BY`** 对全表数据进行分组,每组生成一条聚合结果(如求、计数)。 ```sql SELECT dept, AVG(salary) AS avg_sal FROM employee GROUP BY dept; ``` **输出**:每个部门仅保留一行(部门名称 + 平均工资),其他字段无法显示[^3][^4]。 - **`PARTITION BY`** 在窗口函数中定义分组逻辑,保留所有原始行,并在分组内计算统计值。 ```sql SELECT id, dept, salary, AVG(salary) OVER(PARTITION BY dept) AS avg_sal FROM employee; ``` **输出**:保留所有员工的`id``salary`,同时显示每个部门的平均工资[^3][^4]。 --- ##### 2. **聚合函数 vs 窗口函数** - **`GROUP BY`** 必须搭配聚合函数(如`SUM`、`COUNT`),无法直接使用排序函数。 ```sql -- 正确用法 SELECT dept, COUNT(*) AS emp_count FROM employee GROUP BY dept; -- 错误用法(非聚合字段无法显示) SELECT id, dept, AVG(salary) -- 报错:id未参分组或聚合 FROM employee GROUP BY dept; ``` - **`PARTITION BY`** 支持聚合函数排序函数(如`ROW_NUMBER`、`RANK`),且可自定义窗口范围。 ```sql -- 聚合函数示例(计算累计工资) SELECT id, dept, salary, SUM(salary) OVER(PARTITION BY dept ORDER BY id) AS cumulative_sal FROM employee; -- 排序函数示例(部门内薪资排名) SELECT id, dept, salary, RANK() OVER(PARTITION BY dept ORDER BY salary DESC) AS dept_rank FROM employee; ``` --- ##### 3. **执行过程差异** - **`GROUP BY`** 触发 `MapReduce` 或 `Tez` 的 `Shuffle` 阶段,数据按分组字段重新分布,生成聚合结果后返回[^4]。 - **`PARTITION BY`** 在单次数据扫描中完成窗口计算(无需数据重分布),通过内存或本地排序实现分组内计算[^4]。 --- #### **典型应用场景** 1. **`GROUP BY` 适用场景** - 生成统计报表(如部门总薪资、地区销售总量) - 数据清洗(去重、汇总) - 需要减少数据量的聚合操作 2. **`PARTITION BY` 适用场景** - 保留明细的同时添加分组统计(如员工薪资部门平均薪资对比) - 滑动窗口计算(如近7天累计销售额) - 复杂排序需求(如部门内薪资排名、Top-N分析) --- #### **关键注意事项** 1. **性能影响** `GROUP BY` 可能因数据倾斜导致性能问题,需结合`DISTRIBUTE BY`优化; `PARTITION BY` 在大数据量时需关注窗口范围定义(避免全表扫描)[^2][^4]。 2. **`ORDER BY` 的作用差异** 在窗口函数中,`ORDER BY` 会改变聚合范围: ```sql -- 无ORDER BY:计算全组聚合 AVG(salary) OVER(PARTITION BY dept) -- 有ORDER BY:默认计算从起始行到当前行的聚合(累计值) AVG(salary) OVER(PARTITION BY dept ORDER BY hire_date) ``` ---
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