Hive GROUPING SETS和GROUPING__ID\CUBE\ROLLUP

本文详细介绍了Hive中的GROUPING SETS、CUBE和ROLLUP三种分组运算,分别阐述了它们的概念、查询语句示例及查询结果说明。GROUPING SETS允许按不同维度组合进行聚合,CUBE生成所有可能的维度组合,而ROLLUP是CUBE的子集,提供层级聚合功能,支持数据上钻操作。

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Hive支持以下3种运算。

grouping sets(a,b,(a,b))统计列包含:(a)、(b)、(a,b)

rollup(a,b,c)统计列包含:(a,b,c)、(a,b)、(a)、()
cube(a,b,c)  统计列包含:(a,b,c)、(a,b)、(a,c)、(b,c)、(a)、(b)、(c)、()

GROUPING SETS和GROUPING__ID

说明

在一个GROUP BY查询中,根据不同的维度组合进行聚合,等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL

GROUPING__ID,表示结果属于哪一个分组集合。

查询语句:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

select

  month,

  day,

  count(dis

### 使用 Hive 中 `GROUPING SETS` 的方法 #### 示例与语法解释 在 Hive SQL 查询中,`GROUPING SETS` 提供了一种简洁的方式来执行多维分组聚合。这使得可以在单个查询中指定多个不同的组合来进行数据汇总。 创建表并插入测试数据: ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_scores ( class STRING, sex STRING, course STRING, score INT ); INSERT INTO student_scores VALUES ('ClassA', 'Male', 'Math', 80), ('ClassB', 'Female', 'English', 90), ('ClassA', 'Female', 'Math', 75); ``` 使用 `GROUPING SETS` 执行复杂分组操作: ```sql SELECT GROUPING__ID, -- 特殊列用于区分不同层次的分组结果 class, sex, course, AVG(score) AS average_score FROM student_scores GROUP BY class, sex, course WITH ROLLUP; -- 或者使用 CUBE 替代 ROLLUP 来获取更全面的结果集 ``` 上述例子展示了如何利用 `WITH ROLLUP` 关键字来简化某些类型的 `GROUPING SETS` 定义[^1]。对于更加复杂的场景,则可以直接定义具体的分组集合: ```sql SELECT GROUPING__ID, class, sex, course, AVG(score) AS average_score FROM student_scores GROUP BY class, sex, course GROUPING SETS( (class, course), (class, sex), (sex, course), () -- 表示全局总计行 ); ``` 此查询会返回四类不同的分组统计信息:按班级课程、按性别课程、仅限于特定科目以及整个表格的整体平均成绩[^3]。 注意,在输出结果集中有一个名为 `GROUPING__ID` 的特殊字段,它用来指示当前记录对应的是哪种级别的分组情况。通过检查该值可以帮助理解每一行代表的数据范围[^2]。
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