HIVE如何进行随机抽样

order by rand()

select * from table_name order by rand() limit 10; 

使用排序函数和rand() 函数来完成随机抽样,limit限制抽样返回的数据

tablesample()

分桶抽样:tablesample (bucket x out of y on colname)

select  * from   table_name tablesample(bucket 1 out of 100 on rand())

随机分成100桶,抽取其中的第1桶

比例抽样:ablesample(n percent)

按照百分比抽取:select   *  from    table_name ablesample(0.01 percent)

按大小抽取:select  * from    table_name  ablesample(1m)

抽取指定行数:select    *from   table_name   tablesample(20 rows)

### 实现SQL中的随机抽样 在SQL中实现随机抽样的方法有多种,具体取决于所使用的数据库管理系统(DBMS)。以下是几种常见的实现方式: #### Oracle SQL 中的随机抽样 Oracle 提供了 `SAMPLE` 子句来快速实现表级别的随机抽样。通过指定百分比参数,可以抽取一定比例的数据行[^1]。 ```sql SELECT COUNT(*) FROM t1 SAMPLE (10); ``` 此语句会从表 `t1` 中随机抽取大约 10% 的数据行。需要注意的是,每次执行的结果可能略有不同,因为它是基于随机性的采样算法。 如果需要更精确地控制随机性,也可以使用 `ORDER BY DBMS_RANDOM.RANDOM` 和 `ROWNUM` 来实现特定数量的随机记录提取[^2]。 ```sql SELECT * FROM ( SELECT object_name FROM zeeno ORDER BY DBMS_RANDOM.RANDOM ) WHERE ROWNUM < 6; ``` 这段代码将返回表 `zeeno` 中按随机顺序排列后的前 5 行数据。 --- #### Hive SQL 中的随机抽样 Hive 支持通过 `ORDER BY RAND()` 结合 `LIMIT` 进行随机抽样操作[^3]。这种方法适用于中小规模数据集,但对于大规模数据可能会带来性能开销。 ```sql CREATE TABLE daizk.IOS_matrix_sex AS SELECT * FROM zhujx.1029_IOS_features_replce_null WHERE sex = 'M' UNION ALL SELECT * FROM zhujx.1029_IOS_features_replce_null WHERE sex = 'F' ORDER BY RAND() LIMIT 781318; ``` 上述脚本创建了一个新表 `IOS_matrix_sex`,其中包含了原始表中性别为 `'M'` 或 `'F'` 的记录,并按照随机顺序选取了固定数量的样本。 --- #### Microsoft SQL Server 中的随机抽样 对于 SQL Server 用户而言,可以通过组合 `NEWID()` 函数与子查询完成单或多记录的随机抽取[^4]。 ```sql SELECT TOP 1 * FROM long_goods WHERE id = ( SELECT TOP 1 id FROM long_goods WITH(INDEX=id_index) ORDER BY NEWID() ); ``` 这里利用了 `NEWID()` 自动生成唯一标识符的功能,在排序过程中引入不确定性从而达到随机效果;同时借助索引优化访问路径以提高效率。 --- ### 总结 不同的数据库系统提供了各自的解决方案用于处理随机抽样需求: - **Oracle**: 使用内置 `SAMPLE` 关键字或者联合函数调用来获取近似结果; - **Hive**: 借助标准语法配合伪列生成器达成目标; - **SQL Server**: 利用扩展特性如 GUID 排序机制满足业务场景要求。 每种方案都有其适用范围以及局限之处,请依据实际环境选择最合适的策略实施部署。
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