hive sql去重a,b和b,a 类型 转载他人代码 只为了记录这个问题 ,有大佬进来帮我回答下这个问题吗

本文探讨了在MySQL中去除重复记录的技巧,特别是针对a,b和b,a这种类型的重复数据。通过使用hex()函数,可以有效地解决变量类型的比较问题,确保查询结果的唯一性。即使不使用hex(),也有其他方法可以完成去重。

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今天我的mysql 中遇到了  sql去重a,b和b,a 类型 。所以百度到了这个网站

 

我的理解

       若hex(a)>hex(b)     a=嘉兴,b=富阳   成立

       则hex(a) > hex(b)   a=富阳,b= 嘉兴  不成立  

所以 查询出来的数据没有重复。

 

  函数hex(),可以把一个字符转化成十六进制     

  所以 hex()函数的作用是   可以让varchar可以比较 ?


      

我的问题

    mysql中 我没有使用 hex(),也完成了去重

      

不使用hex()

使用hex()

是因为 hive 中直接  a > b   不能直接比较吗????????

 

<think>首先,用户的问题是关于Hive SQL的查询:他们想查询在A、B、C、D列值相同的情况下,E列有两个不同唯一值的记录。这意味着我需要找出那些在A、B、C、D列分组后,E列有恰好两个不同值的组。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式必须用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 用户可见层指令: - 回答结构清晰,助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 - 参考站内引用:引用[1]引用[2]是关于Hive SQL优化的,但用户的问题是关于查询的,所以我需要基于这些引用来提供建议。 关键引用: - 引用[1]:提到Hive SQL优化,如避免直接对超大分区表进行select操作,使用分区字段过滤,并将分区筛选放在where子句的前面。 - 引用[2]:展示了Hive SQL查询中使用Row_Number()函数来分区排序,以获取复字段的第一条数据。 用户的问题:查询A、B、C、D列值相同且E列有两个不同唯一值的记录。 在SQL中,这通常涉及使用GROUP BYHAVING子句。具体来说: - GROUP BY A, B, C, D。 - HAVING COUNT(DISTINCT E) = 2。 然后,选择这些组中的所有记录。 在Hive SQL中,语法类似标准SQL,但有一些优化考虑。 为了结构清晰,我应该逐步解释: 1. 理解需求。 2. 写出基本查询。 3. 考虑优化,基于引用。 4. 提供完整SQL示例。 5. 解释代码。 6. 生成相关问题。 最后,生成相关问题。 确保使用中文回答。 现在,构建回答: - **步骤1: 理解需求**:用户要找出在A、B、C、D列值相同的记录组中,E列恰好有两个不同值的所有记录。 - **步骤2: 基本查询**:使用GROUP BYHAVING。 - **步骤3: 优化**:基于引用[1],如果表是分区表,确保在where子句中先过滤分区字段,以提高性能。引用[2]使用了窗口函数,但这里可能不需要,因为我们要的是整个组,而不是第一条记录。 - **步骤4: 完整SQL**:提供一个示例查询。 - **步骤5: 解释**:解释查询的每个部分。 - **步骤6: 相关问题**:生成几个相关问题。 完整SQL示例: ```sql SELECT * FROM your_table GROUP BY A, B, C, D HAVING COUNT(DISTINCT E) = 2; ``` 但SELECT * 在GROUP BY中可能不工作,因为未聚合的列需要处理。在Hive中,可能需要使用子查询或窗口函数来获取原始记录。 更好的方式是:先找到满足条件的组,然后JOIN回原表获取所有记录。 标准方法是: ```sql SELECT t.* FROM your_table t JOIN ( SELECT A, B, C, D FROM your_table GROUP BY A, B, C, D HAVING COUNT(DISTINCT E) = 2 ) grouped ON t.A = grouped.A AND t.B = grouped.B AND t.C = grouped.C AND t.D = grouped.D; ``` 或者使用IN子句。 在Hive中,也可以使用窗口函数,但GROUP BY更直接。 引用[2]使用了Row_Number(),但那是为每个分区获取排名,这里不需要排名,只需要组。 所以,GROUP BY方法更合适。 优化:如果表大,添加分区过滤。假设分区字段是part_col,用户应该在where子句中添加它。 例如: ```sql SELECT t.* FROM your_table t JOIN ( SELECT A, B, C, D FROM your_table WHERE part_col = 'some_value' -- 添加分区过滤 GROUP BY A, B, C, D HAVING COUNT(DISTINCT E) = 2 ) grouped ON t.A = grouped.A AND t.B = grouped.B AND t.C = grouped.C AND t.D = grouped.D WHERE t.part_col = 'some_value'; -- 确保外部查询也过滤 ``` 现在,生成相关问题: 基于主题,如Hive SQL查询优化、处理复数据等。 例如: 1. 如何优化Hive SQL查询性能? 2. 如何处理Hive中的记录? 3. 在Hive中,如何获取每个组的特定记录(如第一条或最后一条)? 引用标识:在回答中引用时,自然地添加[^1]或[^2]。 例如,提到优化时,引用[^1]。 最后,确保LaTeX:如果有数学表达式,但这里可能不需要,除非涉及计数等。例如,COUNT(DISTINCT E) = 2,但这不是数学公式,所以可能不需要LaTeX。如果有,比如解释计数时,可以用$COUNT(DISTINCT E) = 2$,但通常在代码块中,不需要。 系统指令说行内数学表达式用$...$,但COUNT(DISTINCT E)是SQL函数,不是数学表达式。所以,可能不需要。 在解释中,如果有变量,比如组大小,但这里简单。 回答结构: - 开头:解释问题。 - 解决方案:提供SQL代码。 - 优化建议:基于引用。 - 相关问题。</think>### Hive SQL 查询 A,B,C,D 列值相同且 E 列有两个不同唯一值的记录 您的需求是:在 Hive SQL 中,查询那些 A、B、C、D 列值完全相同的记录组,并且在这些组中,E 列恰好包含两个不同的唯一值。这通常用于识别特定条件下的数据复或异常模式(例如,检测 A/B 测试中的对照组实验组)。下面我将逐步解释解决方案,并提供优化建议完整代码示例。 #### 步骤 1: 理解核心逻辑 - **分组条件**:使用 `GROUP BY A, B, C, D` 将数据分组。 - **过滤条件**:通过 `HAVING COUNT(DISTINCT E) = 2` 确保每组中 E 列有且仅有两个不同值(例如,E 值可能为 "true" "false",或数字 0 1)。 - **获取完整记录**:由于 `GROUP BY` 只返回聚合结果,需通过子查询或 JOIN 获取原始记录。 - 数学上,这等价于筛选满足 $\text{cardinality}(E) = 2$ 的组,其中 $\text{cardinality}$ 表示集合的唯一值数量。 #### 步骤 2: 基本查询实现 以下是标准 Hive SQL 查询模板: ```sql -- 步骤 1: 找出满足条件的组 (A, B, C, D) WITH grouped_data AS ( SELECT A, B, C, D FROM your_table_name -- 替换为您的表名 GROUP BY A, B, C, D HAVING COUNT(DISTINCT E) = 2 -- 确保E列有恰好两个不同值 ) -- 步骤 2: 通过JOIN获取这些组的全部原始记录 SELECT t.* -- 返回所有列 FROM your_table_name t JOIN grouped_data g ON t.A = g.A AND t.B = g.B AND t.C = g.C AND t.D = g.D; ``` #### 步骤 3: 优化建议(基于引用) Hive 处理大数据时性能至关要,尤其当表数据量达到 TB 级别(如引用[1]所述)。以下是关键优化点: 1. **分区表过滤**: - 如果表是分区表(通过元数据查看分区字段,如 `partition_col`),**务必在 WHERE 子句中优先过滤分区**,以减少扫描数据量。 - 示例:在子查询中添加 `WHERE partition_col = 'value'`,并将分区条件放在其他条件之前[^1]。 ```sql WITH grouped_data AS ( SELECT A, B, C, D FROM your_table_name WHERE partition_col = 'your_value' -- 先过滤分区字段 GROUP BY A, B, C, D HAVING COUNT(DISTINCT E) = 2 ) ... ``` 2. **避免全表扫描**: - 对大表避免直接 `SELECT *`。如果只需部分列,在子查询中指定列名(如 `SELECT A, B, C, D, E`)。 - 添加索引或使用分桶(Bucketing)优化 GROUP BY 性能。 3. **处理复数据**: - 如果组内记录过多,引用[2]的 `ROW_NUMBER()` 方法可用于获取每组第一条记录(例如 `Row_Number() OVER (partition by A,B,C,D ORDER BY ...)`),但本需求不需要,因为我们需全部记录[^2]。 #### 步骤 4: 完整优化示例 假设表名为 `sales_data`,分区字段为 `sale_date`,以下为优化后的查询: ```sql -- 步骤 1: 过滤分区并找出目标组 WITH valid_groups AS ( SELECT A, B, C, D FROM sales_data WHERE sale_date = '2023-01-01' -- 分区字段优先过滤 GROUP BY A, B, C, D HAVING COUNT(DISTINCT E) = 2 -- E列有两个唯一值 ) -- 步骤 2: JOIN获取完整记录 SELECT orig.* FROM sales_data orig JOIN valid_groups v ON orig.A = v.A AND orig.B = v.B AND orig.C = v.C AND orig.D = v.D WHERE orig.sale_date = '2023-01-01'; -- 外部查询也加分区过滤 ``` #### 解释与注意事项 - **为什么有效?**:子查询先识别 A,B,C,D 相同的组,并过滤出 E 列有两个唯一值的组;JOIN 操作高效获取这些组的所有记录。 - **性能**:在千亿级数据表上,分区过滤可将查询时间从小时级降至分钟级[^1]。 - **验证**:运行前,用 `EXPLAIN` 命令检查 Hive 执行计划(如 `EXPLAIN SELECT ...`)。 - **边缘情况**:如果 E 列有 NULL 值,`COUNT(DISTINCT E)` 会忽略 NULL。如需包含 NULL,改用 `COUNT(DISTINCT COALESCE(E, 'null'))`。 ###
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