top N hive sql

SQL排名与分区函数实战
最新推荐文章于 2024-04-26 18:40:55 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-26 18:40:55 发布 · 290 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

insert into table vin_geo_summary
select vin,province,city from
(select vin,province,cityname as city,sub.c,rank() over (partition by vin order by sub.c desc) as r
from
(select vin,province,cityname,count(*) as c from vin_geo group by vin,cityname,province) as sub) as mid
where mid.r=1
;

【硬刚Hive】MYSQL/HIVESQL笔试题（一）：HIVESQL（一）分组求TopN/行转列/列转行
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
09-11 627
欢迎关注博客主页：微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者_王知无(import_bigdata)_优快云博客 欢迎点赞、收藏、留言 ，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于 优快云博客！本文首发优快云论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！ 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的Hive部分补充。 1 分组求TopN 一、先看数据： 使用HiveSQL常用的方式为： Select * from table, ro.
Hive求topN
RayfunC的博客
12-31 1158
select t2.* from( select pid,uid,cnt,row_number() over (partition by pid order by cnt desc ) as rank from ( select pid,uid,count(uid) as cnt from visit2 group by pid,uid order by pid,cnt desc ) as t1 ) as t2 where t2.r.
hive top10 sql简化实现方法
tanhaidi的博客
07-15 2283
最近接手一个项目，好多报表都要去top10展示，在写sql的时候发现需要一层套一层，一层套一层，至少需要套三层以上；然后就在想，这个sql能不能精简一下？看着更加清晰一些呢？ 我们来看一个简单的例子，表数据如下： 需求是看城市用户数的top10 按正常的思路，是先按城市分组统计人数，然后用开窗函数做排名，再然后取排名前10。 通过这个思路写出的sql SELECT cityname ,cnt FROM ( SELECT cityname ,cnt ,row_n
Hive中SELECT TOP N的方法(order by与sort by)
dux++ 的专栏
07-04 8057
原文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c0101eaxf.html 我想说的SELECT TOP N是取最大前N条或者最小前N条。 Hive提供了limit关键字，再配合order by可以很容易地实现SELECT TOP N。 但是在Hive中order by只能使用1个reduce，如果表的数据量很大，那么order by就会力不从
Hive分组排序取topN的sql查询示例
qq_36382892的博客
03-05 1024
要在Hive中实现分组排序并取每组的前N条记录，可以使用 ROW_NUMBER() 窗口函数结合 PARTITION BY 和 ORDER BY 子句。您可以根据需要调整 rn
hiveSql大全（TOPN，行转列，列转行）
Small_temper的博客
05-13 1308
一：TOPN的使用 1.问题 hive如何将 语文 小编 81 数学 小编 32 语文 建国 91 数学 建国 95 语文 狗剩 65 数学 狗剩 68 转换为 语文 建国 91 1 语文 小编 81 2 数学 建国 95 1 数学 狗剩 68 2 建表语句 create table sust1( item string, name string, score decimal ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS tex
HiveSQL分组取topN
qingtian951378的博客
12-06 1808
   参考sql:  ##统计国内，各省份的城市排名 select b.* from (select country,     province,     city,     cnt,     row_number() over (partition by country,province order by cnt desc) ran...
HiveSQL各分类商品购物车存量Top10
asd623444055的博客
06-19 595
1
大数据面试之Hive SQL经典面试题
涛声依旧, 万古流名
04-26 3583
请注意，这种方法并没有真正地将行转换为独立的列，而是将多个行的值合并到了一个字符串中。在Hive中，由于schema是静态的，将任意数量的行转换为固定数量的列是不直接支持的。如果知道商品ID的最大数量，并且这个数量是固定的，可以使用条件聚合和。然后，在外部查询中，筛选出序列号小于等于 N 的记录，即销售额最高的前 N 个记录。希望将每个用户的购买记录从行格式转换为列格式，以展示每个用户购买的每个商品。列存储每个订单所购买的商品数组，数组中每个元素都是一个元组，包含商品ID和数量。
hiveSQL常见面试题
AI课工场
12-30 3817
小编前几天去面试了一个大数据分析的岗位，学习了几个月信心满满的小编被无情的面试教育了，被教育的不是一些高深的算法理论，而是一些hiveSQL。 这些题小编真不是不会，场景都非常熟悉，但就是容易忘。今天小编整理了一点常用场景的hiveSQL，很可能就能在面试中帮到你。 场景一：分组求TopN 先看数据： 好像把小编的数学成绩暴露了，现在需要求每一门科目，成绩排名前两名的同学。 使用H...
HiveSQL详细和优化
08-05
HiveSQL详细和优化，以及部分个人点评 This is a brief tutorial that provides an introduction on how to use Apache Hive HiveQL with Hadoop Distributed File System. This tutorial can be your first step towards becoming a successful Hadoop Developer with Hive.
Hive分组取Top N
weixin_34220963的博客
01-08 133
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
分组Top N问题(三) - sql及Hive实现
zeb_perfect的专栏
11-25 6243
前言： 同上篇Hadoop MapReduce 实现分组Top n介绍一样，这次学习Hive实现分组Top n。 案例： 在数据处理中，经常会碰到这样一个场景，对表数据按照某一字段分组，然后找出各自组内最大的几条记录情形。针对这种分组Top N问题，我们利用Hive、MapReduce等多种工具实现一下。 场景模拟： 对类如下users表记录，取出不同grade下得分最多的两条记录 i
hive udf 分组取top1_hive中使用标准sql实现分组内排序
weixin_42361018的博客
12-31 247
在hive中，想要实现分组内排序，一般都是自己写udf实现oracle中分析函数row_number() over(partition)的功能，如果不使用自定义udf,仅使用标准sql实现的话，毫无性能可言，仅做实验而已。方便起见，以下语句为oracle中语句，但都属于标准sql,在hive中亦可：CREATE TABLE lxw_t (user_id VARCHAR2(20),class VAR...
hiveSQL:统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别Rank
weixin_45937224的博客
03-26 2580
hive企业实战例题
【hive】sql求解topN
weixin_50573352的博客
09-09 139
2023-07-07-15,2023-07-15 00:00:00,102325,223.116.97.23,中国,北京。
Hive.分组排序和TOP
热门推荐
辰采星
04-16 1万+
HQL中的order by子句执行的排序操作始终是全局的，我们有时候想要的却是分组排序，即按fieldA排序以后，然后针对fieldA的每个值所对应的fieldB和（或）fieldC排序，而不是像order by那样，针对所有fieldA的值对fieldB和（或）fieldC排序。
HiveSQL 电商场景TopK统计
weixin_51696882的博客
06-20 146
(2)每个店铺访问次数top3的访客信息。输出店铺名称、访客id、访问次数。–（1）每个店铺的UV（访客数）
hive 分组取top n的写法
licai_1001的博客
07-16 586
注：技术交流可以加我VX：k-loop，昵称：默读者。 创建测试表 create table tmp_ma( class string comment'品类', brand string comment'品牌', sales int comment'销量' ) 插入测试数据 insert into tmp_ma(class,brand,sales) values('手机','小米...
TopN的sql
最新发布
03-14
<think>好的，用户现在想了解TopN的SQL写法。之前他们已经问过数仓工程师面试的常见SQL题，其中在进阶篇提到了使用窗口函数处理TopN的问题。现在用户可能是在准备面试，或者在实际工作中遇到了需要获取前几名数据的需求，所以需要更详细的解释和示例。 首先，我需要回顾TopN的常见实现方法，主要是使用窗口函数，比如ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK。不同的函数会影响排名结果，尤其是在有并列的情况下。例如，ROW_NUMBER会生成唯一的序号，而RANK允许并列但会跳过后续名次，DENSE_RANK则不会跳过名次。用户可能对这三者的区别不太清楚，需要详细说明。 然后，用户可能想知道在不同的数据库系统中如何应用这些函数，比如MySQL、PostgreSQL、Hive等，语法是否一致。此外，除了窗口函数，是否还有其他方法实现TopN，比如使用子查询和LIMIT（在MySQL中）或者使用变量（在旧版本的MySQL中）。不过窗口函数更为通用和高效，尤其是在处理分组的TopN时。 另外，用户可能会遇到需要处理并列情况的需求，比如前两名如果有三个人的分数相同，是否需要都选上。这时候可能需要用RANK或DENSE_RANK，并根据具体需求调整。同时，示例中的部门前三名员工问题，是否允许并列，或者必须严格前三，这也会影响函数的选择。 还要考虑性能问题，尤其是在大数据量的情况下，窗口函数和子查询哪种更高效。可能还需要提到索引和分区对查询性能的影响，尤其是在数仓环境中，数据量通常较大，优化策略很重要。 用户可能需要实际应用的例子，比如销售排名、成绩排名、访问量TopN的页面等，不同场景下的实现方式是否不同。同时，可能需要注意在编写SQL时的常见错误，比如忘记PARTITION BY导致全局排名而不是分组排名，或者ORDER BY的方向错误（升序还是降序）。 最后，是否需要对比不同数据库系统的语法差异，比如Hive中使用DISTRIBUTE BY和SORT BY来替代PARTITION BY和ORDER BY，或者某些数据库对窗口函数的支持情况。这些细节对于用户的实际应用可能很重要，尤其是在跨平台开发时。 总结下来，用户的需求不仅仅是获取TopN的SQL写法，还包括理解不同函数的区别、应用场景、性能优化以及跨数据库的兼容性。因此，在回答时需要涵盖这些方面，提供清晰的示例，并指出常见注意事项和最佳实践。</think>以下是关于 **TopN查询** 的SQL实现方法详解，涵盖常见场景和优化技巧： --- ### **一、基础TopN实现** #### **1. 使用`ROW_NUMBER()`窗口函数** **场景**：严格取每个分组的第1~N名（无并列）。 **示例**：查询每个部门工资最高的3名员工 ```sql SELECT dept_id, emp_name, salary FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS rn FROM employee ) t WHERE rn <= 3; ``` #### **2. 允许并列的排名（`RANK()`与`DENSE_RANK()`）** - **`RANK()`**：允许并列且跳过后续名次（如：1,1,3） - **`DENSE_RANK()`**：允许并列但不跳名次（如：1,1,2） ```sql -- 取工资排名前3（包含所有并列情况） SELECT dept_id, emp_name, salary FROM ( SELECT *, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS dr FROM employee ) t WHERE dr <= 3; ``` --- ### **二、特殊场景处理** #### **1. 非窗口函数实现（MySQL 5.x等低版本）** **方法**：通过变量计算排名 ```sql SET @dept_rank = 0, @prev_dept = NULL; SELECT dept_id, emp_name, salary FROM ( SELECT dept_id, emp_name, salary, @dept_rank := IF(@prev_dept = dept_id, @dept_rank + 1, 1) AS rn, @prev_dept := dept_id FROM employee ORDER BY dept_id, salary DESC ) t WHERE rn <= 3; ``` #### **2. 分组TopN且限制总数** **场景**：全公司取工资最高的10人，但每个部门最多选2人 ```sql WITH ranked AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS dept_rn, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS global_rn FROM employee ) SELECT * FROM ranked WHERE dept_rn <= 2 AND global_rn <= 10; ``` --- ### **三、性能优化技巧** #### **1. 减少数据扫描范围** - 先按分区字段和排序字段过滤，再计算排名： ```sql SELECT dept_id, emp_name, salary FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS rn FROM employee WHERE dept_id IN (目标部门列表) -- 提前过滤分区 ) t WHERE rn <= 3; ``` #### **2. 利用索引加速** - 对`(dept_id, salary)`建立复合索引，避免全表扫描。 #### **3. 分页优化** **场景**：分页查询每页Top10 ```sql -- 使用OFFSET（小数据量适用） SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY sales DESC) AS rn FROM sales_data ) t WHERE rn BETWEEN 11 AND 20; -- 大数据量推荐：记住上一页最后一条的排序值 SELECT * FROM sales_data WHERE sales < 上一页最小值 ORDER BY sales DESC LIMIT 10; ``` --- ### **四、实战案例** #### **1. 电商销量TopN商品（按类目分组）** ```sql SELECT category_id, product_id, sales FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY sales DESC) AS rn FROM product_sales ) t WHERE rn <= 5; -- 每个类目取前5 ``` #### **2. 日志分析：访问量Top10页面** ```sql SELECT page_url, visit_count FROM ( SELECT page_url, COUNT(*) AS visit_count, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY COUNT(*) DESC) AS rn FROM web_log GROUP BY page_url ) t WHERE rn <= 10; ``` --- ### **附：核心函数对比** | **函数** | **排名规则** | **典型场景** | |-------------------|---------------------------|-------------------------| | `ROW_NUMBER()` | 唯一连续序号（1,2,3） | 严格取前N名（如抽奖） | | `RANK()` | 允许并列并跳号（1,1,3） | 体育比赛排名 | | `DENSE_RANK()` | 允许并列不跳号（1,1,2） | 奖学金分段排名 | **提示**：在Hive中需注意数据倾斜问题，可结合`DISTRIBUTE BY`优化分区计算。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值