partition by 与group by 区别

本文通过具体案例对比了SQL中GROUP BY与PARTITION BY的不同用法,详细解析了如何利用这两种方法找到每个部门的最低工资及对应的员工ID,帮助读者深入理解这两种分组方式的区别。
今天看到一个老兄的问题,
大概如下:
查询出部门的最低工资的userid 号
表结构:

D号      工资      部门
userid  salary   dept
  1      2000      1
  2      1000      1
  3      500       2
  4      1000      2

有一个高人给出了一种答案:
SELECT MIN (salary) OVER (PARTITION BY dept ) salary, dept   
FROM ss

运行后得到:
1000 1
1000 1
500 2
500 2
楼主那位老兄一看觉得很高深。大叹真是高人阿~
我也觉得这位老兄实在是高啊。

但我仔细研究一下发现那位老兄对PARTITION BY的用法理解并不深刻。并没有解决楼主的问题。
大家请看我修改后的语句
SELECT userid,salary,dept,MIN (salary) OVER (PARTITION BY dept ) salary  
FROM ss

运行后的结果:
userid   salary  dept      MIN (salary) OVER (PARTITION BY dept ) 
1 2000 1 1000
2 1000 1 1000
3 500 2 500
4 1000 2 500

大家看出端倪了吧。
高深的未必适合。

一下是我给出的答案:
SELECT * FROM SS
INNER JOIN (SELECT MIN(SALARY) AS SALARY, DEPT FROM SS GROUP BY DEPT) SS2
USING(SALARY,DEPT)

运行后的结果:
salary  dept     userid
1000 1 2
500 2 3

由此我想到总结一下group by和partition by的用法
group by是对检索结果的保留行进行单纯分组,一般总爱和聚合函数一块用例如AVG(),COUNT(),max(),main()等一块用。

partition by虽然也具有分组功能,但同时也具有其他的功能。
它属于oracle的分析用函数。
借用一个勤快人的数据说明一下:

sum()   over   (PARTITION   BY   ...)   是一个分析函数。   他执行的效果跟普通的sum   ...group   by   ...不一样,它计算组中表达式的累积和,而不是简单的和。  
   
  表a,内容如下:  
  B C D  
  02 02 1  
  02 03 2  
  02 04 3  
  02 05 4  
  02 01 5  
  02 06 6  
  02 07 7  
  02 03 5  
  02 02 12  
  02 01 2  
  02 01 23  
   
  select   b,c,sum(d)   e   from   a   group   by   b,c  
  得到:  
  B C E  
  02 01 30  
  02 02 13  
  02 03 7  
  02 04 3  
  02 05 4  
  02 06 6  
  02 07 7  
   
  而使用分析函数得到的结果是:  
  SELECT   b,   c,   d,   SUM(d)   OVER(PARTITION   BY   b,c   ORDER   BY   d)   e   FROM   a  
  B C E  
  02 01 2  
  02 01 7  
  02 01 30  
  02 02 1  
  02 02 13  
  02 03 2  
  02 03 7  
  02 04 3  
  02 05 4  
  02 06 6  
  02 07 7  
  结果不一样,这样看还不是很清楚,我们把d的内容也显示出来就更清楚了:  
  SELECT   b,   c,   d,SUM(d)   OVER(PARTITION   BY   b,c   ORDER   BY   d)   e   FROM   a  
  B C D E  
  02 01 2 2                     d=2,sum(d)=2  
  02 01 5 7                     d=5,sum(d)=7  
  02 01 23 30                   d=23,sum(d)=30  
  02 02 1 1                     c值不同,重新累计  
  02 02 12 13  
  02 03 2 2  
  02 03 5 7  
  02 04 3 3  
  02 05 4 4  
  02 06 6 6  
  02 07 7 7
<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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